初识R语言 #

Date: 2015/7/28

一直听说R语言做分析是非常厉害的，但是因为是一门新语言，本人又不是研究统计分析这一块儿的，所以没有兴起学习的念头。机缘巧合之下，得到了一本用R语言做统计的书，又有些问题可能会用到统计的方法，所以对R语言做了一些简单的尝试。可以说，在初接触R语言的过程中，觉得R语言的易用性离Matlab还有一定的差距，至于统计方面的使用如何，还有待后续的尝试。more

本文做了如下事情：从octave导出的text格式中读出图片的像素数据，并显示为图片。文件读取

读Matlab文件需要装一个R.matlab的库，读Octave文件需要读一个foreign的库。不过装了后发现都用不上。至少我是没能从Octave save出来的文档中读到数据。最终使用了手动输入的方式。数组操作

R语言中的数组有两类：array与matrix。其中matrix被强制的定义为二维数组，高维的只能定义为array。
通常情况下，我们将一组数据通过连接函数c()连在一起。比如：

> x <- c(1,3,2,5)> x[1] 1,3,2,5

x <- c(1,3,2,5)
x
[1] 1,3,2,5

连接出来的这一串可不是矩阵，仅仅是向量，要变为矩阵，可以如下定义：

m = matrix(x, 2, 2)

m = matrix(x, 2, 2)

或调用一些矩阵函数可以转化为矩阵。

矩阵的转置：矩阵的转置：

使用函数t()进行转置。对向量进行操作后，将变为行矩阵，需要调用t(t(x))才能将x变为列矩阵。

矩阵的拼接> rbind(x,x) [,1] [,2] [,3] [,4] x 1 3 2 5 x 1 3 2 5

cbind(x,x) x x [1,] 1 1 [2,] 3 3 [3,] 2 2 [4,] 5 5 矩阵的拼接

> rbind(x,x)
 [,1] [,2] [,3] [,4]
x    1    3    2    5
x    1    3    2    5
> cbind(x,x)
    x    x
[1,]    1    1
[2,]    3    3
[3,]    2    2
[4,]    5    5

rbind(x,x) [,1] [,2] [,3] [,4] x 1 3 2 5 x 1 3 2 5 cbind(x,x) x x [1,] 1 1 [2,] 3 3 [3,] 2 2 [4,] 5 5图的显示

直接利用像素色彩出图，可以使用下面这类方法，一看就清楚了。其中利用image函数画图，前两个参数为大小，第三个参数为一个矩阵，其实就是图的像素色彩矩阵了。

tr = matrix(r,32,32);tg = matrix(g,32,32);tb = matrix(b,32,32);par(mar=rep(0, 4));Rcolor1<-rgb(1:255,0,0,alpha=100,maxColorValue=255);Rcolor2<-rgb(0,1:255,0,alpha=80,maxColorValue=255);Rcolor3<-rgb(0,0,1:255,alpha=30,maxColorValue=255);image(1:32,1:32,tr,col=Rcolor1,add=F,axes=F,ann=F);image(1:32,1:32,tg,col=Rcolor2,add=T,axes=F,ann=F);image(1:32,1:32,tb,col=Rcolor3,add=T,axes=F,ann=F);

tr = matrix(r,32,32);
tg = matrix(g,32,32);
tb = matrix(b,32,32);
par(mar=rep(0, 4));
Rcolor1<-rgb(1:255,0,0,alpha=100,maxColorValue=255);
Rcolor2<-rgb(0,1:255,0,alpha=80,maxColorValue=255);
Rcolor3<-rgb(0,0,1:255,alpha=30,maxColorValue=255);
image(1:32,1:32,tr,col=Rcolor1,add=F,axes=F,ann=F);
image(1:32,1:32,tg,col=Rcolor2,add=T,axes=F,ann=F);
image(1:32,1:32,tb,col=Rcolor3,add=T,axes=F,ann=F);

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