(HobNote)R言語関係

Rは、yumのRepositories設定でEPEL Repositoryを有効にすればインストールが可能になる。
デスクトップのメニューより[システム]->[管理]->[ソフトウェアの追加と削除]を選択して
[SL Addons][Yum Repositoties]で[□Extra Packages for Enterprise Linux repository configuration]に
チェックを入れ[適用]ボタンを押す。
でターミナルを起動してrootになって

[hoge]# yum install R-*
.....

で、(2014.12.30)現時点では、

[hoge]$ rpm -qa | grep R-
R-3.1.2-1.el6.i686
R-core-3.1.2-1.el6.i686
R-multcomp-1.2.17-1.el6.noarch
R-devel-3.1.2-1.el6.i686
R-systemfit-1.1.15-4.el6.noarch
R-lmtest-0.9.30-1.el6.i686
R-java-devel-3.1.2-1.el6.i686
R-DBI-0.2.5-7.el6.noarch
R-qtl-1.33.7-1.el6.i686
R-mvtnorm-0.9.9994-1.el6.i686
R-RODBC-1.3.6-1.el6.i686
R-java-3.1.2-1.el6.i686
OpenEXR-libs-1.6.1-8.1.el6.i686
R-sandwich-2.2.10-1.el6.noarch
R-car-2.0.16-1.el6.noarch
R-nws-1.7.0.1-7.el6.noarch
R-core-devel-3.1.2-1.el6.i686
R-msm-1.1.4-1.el6.1.i686
R-zoo-1.7.9-1.el6.i686

がインストールされる。

インストール前にパッケージを確認するには、yum search R-*だと関係ないのもたくさんでてしまうので

[hoge]$ yum info R-*
利用可能なパッケージ
名前                : R
アーキテクチャ      : i686
バージョン          : 3.1.2
リリース            : 1.el6
容量                : 0.0  
リポジトリー        : installed
提供元リポジトリー  : epel
要約                : A language for data analysis and graphics
URL                 : http://www.r-project.org
ライセンス          : GPLv2+
説明                : This is a metapackage that provides both core R userspace
                    : and all R development components.
                    : 
                    : R is a language and environment for statistical computing
                    : and graphics. R is similar to the award-winning S system,
                    : which was developed at Bell Laboratories by John Chambers
                    : et al. It provides a wide variety of statistical and
                    : graphical techniques (linear and nonlinear modelling,
                    : statistical tests, time series analysis, classification,
                    : clustering, ...).
                    : 
                    : R is designed as a true computer language with
                    : control-flow constructions for iteration and alternation,
                    : and it allows users to add additional functionality by
                    : defining new functions. For computationally intensive
                    : tasks, C, C++ and Fortran code can be linked and called at
                    : run time.

名前                : R-DBI
アーキテクチャ      : noarch
バージョン          : 0.2.5
リリース            : 7.el6
容量                : 558 k
リポジトリー        : installed
.........

のように表示することができる。

R言語の起動は、ターミナルよりRの1文字を入力で起動する。

[hoge]$ R
R version 3.1.2 (2014-10-31) -- "Pumpkin Helmet"
Copyright (C) 2014 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: i686-redhat-linux-gnu (32-bit)

R は、自由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。 
 一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。 
 配布条件の詳細に関しては、'license()' あるいは 'licence()' と入力してください。 

R は多くの貢献者による共同プロジェクトです。 
 詳しくは 'contributors()' と入力してください。 
 また、R や R のパッケージを出版物で引用する際の形式については 
 'citation()' と入力してください。 

 'demo()' と入力すればデモをみることができます。 
 'help()' とすればオンラインヘルプが出ます。 
 'help.start()' で HTML ブラウザによるヘルプがみられます。 
 'q()' と入力すれば R を終了します。 

>

ちなみに本家のDocument関係は、

http://www.r-project.org/other-docs.html 日本語翻訳は、

http://www.is.titech.ac.jp/~mase/R.html Documentation for package ‘graphics’

https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/graphics/html/00Index.html

▲ ▼

ワークディレクトリの確認と変更

現在のワークディレクトリを確認するには、getwd()を使う

> getwd()
[1]  "/hoge/moge/age"
>

ワークディレクトリを変更するには、setwd("directory name")を使う

> setwd("/hogeage/work/temp")
>

▲ ▼

ディレクトリ内のファイルのリスト表示

linuxのlsのようなファイルリストの表示コマンドは、

[temp_p]$ ls
temp_c  xxx.txt  yyy.cvs  zzz.R
[temp_p]$ cd temp_c
[temp_c]$ ls
aaa.txt  abvdef.R  dcba.csv

のようなディレクトリであるとき、R上では、

> getwd()
[1] "xxxxxxxxxxxxx/temp_p/temp_c"
>
> list.files()
[1] "aaa.txt"  "abvdef.R" "dcba.csv"
>
> list.files("./")
[1] "aaa.txt"  "abvdef.R" "dcba.csv"
>
> list.files("../")
[1] "temp_c"  "xxx.txt" "yyy.cvs" "zzz.R"
>
> dir()
[1] "aaa.txt"  "abvdef.R" "dcba.csv"
>
> dir("./")
[1] "aaa.txt"  "abvdef.R" "dcba.csv"
>
> dir("../")
[1] "temp_c"  "xxx.txt" "yyy.cvs" "zzz.R"
>
> list.dirs()
[1] "."
>
> list.dirs("./")
[1] "./"
>
> list.dirs("../")
[1] "../"        "..//temp_c"
>

▲ ▼

データファイルの読み込み

データファイルの読み込みには、scan, read.table, read.csvがある。

1) 1変量のデータの読み込み
下記(aaa.txt)に示すような1変量のデータを読み込むには、

aaa.txt

3 5 10 5 6 77 4 5 22 34 
43 65 76 67 44

scanを使って

> aab <- scan("./aaa.txt")
Read 15 items
> aab    #確認
 [1]  3  5 10  5  6 77  4  5 22 34 43 65 76 67 44
>

2) csvファイルの読み込み
下記(dcba.csv)に示すようなcsvファイルを読み込むには、

dcba.csv

  a,  b,  c,  d
 10, 20, 30, 40
  2,  3,  4,  5
 12, 23, 34, 45
678,789,890,901
 98, 87, 76, 65

read.csvを使って

> csv_dt <- read.csv("./dcba.csv")
> csv_dt    #確認
    a   b   c   d
1  10  20  30  40
2   2   3   4   5
3  12  23  34  45
4 678 789 890 901
5  98  87  76  65

もしくは、read.tableを使って

> csv_dt <- read.table("./dcba.csv", header=TRUE, sep=",")
> csv_dt    #確認
    a   b   c   d
1  10  20  30  40
2   2   3   4   5
3  12  23  34  45
4 678 789 890 901
5  98  87  76  65

▲ ▼

R上でスクリプトファイルの読み込みと実行

R上でスクリプトファイルを作ってそれを実行するには、
以下のようなファイルがあるとする。

abcabc.csv

data1, data2, data3
1,2,4
2,4,8
3,6,12
4,8,16
5,10,20

で、実行したい記述をtextファイルで書く

abcdef.R

abc <- read.csv("./abcabc.csv")
plot(abc$data1, abc$data3)

R上で

abcdef.R

> source("./abcdef.R")

で

▲ ▼

使える色名称の確認

使える色名称の確認をするには、

> colors()    # もしくは、colours()
  [1] "white"                "aliceblue"            "antiquewhite"        
  [4] "antiquewhite1"        "antiquewhite2"        "antiquewhite3"       
  [7] "antiquewhite4"        "aquamarine"           "aquamarine1"         
 [10] "aquamarine2"          "aquamarine3"          "aquamarine4"
....
[652] "yellow"               "yellow1"              "yellow2"             
[655] "yellow3"              "yellow4"              "yellowgreen" 
>

▲ ▼

plotの基本的な機能

適当にデータを入力してみる。

> xx <-c(1,2,4,8,16,32,64,128)
> yy <-c(0,3,2,1,4,8,10,22)

plotしてみる。

> png("./plot_sample00.png", width=300, height=300)  # pngファイルにして保存する指示を先に設定しておく
> plot(xx,yy)
> dev.off()    # graphic deviceを閉じて出力されたpngファイルをクローズする。

で、

type="*"を付けることによって表示形式を変えられる。
例)

plot(xx, yy, type="p")	plot(xx, yy, type="l")	plot(xx, yy, type="b")

"p"は、pointのpで点のみ。	"l"は、line(線)のみで結ぶ。	"b"は、pointとlineの両方(both)表示。

plot(xx, yy, type="c")	plot(xx, yy, type="o")	plot(xx, yy, type="h")

"c"は、"b"の状態のpointのない状態。	"o"は、点と線の重ね書き(overplot)。	"h"はヒストグラムのような垂直の線。

plot(xx, yy, type="s")	plot(xx, yy, type="S")	plot(xx, yy, type="n")

"s"は、階段波形(stair step)。 (x1,y1)から(x2,y2) に描画するとき x1 < x2であれば最初に水平方向に描画。	"S" も階段波形(Stair step)。 (x1,y1)から(x2,y2) に描画するとき x1 < x2であれば最初に垂直方向に描画。	"n"は、何もplotしない(no plot)。

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複数のwindowでグラフを表示する

適当にデータを入力してみる。

> aa <-c(1,2,4,8,16,32,64,128)
> bb <-c(0,3,2,1,4,8,10,22)
> cc <-c(3,6,6,5,12,14,18,64)

複数のplotを複数のwindowで表示する。

> plot(aa,bb)    ## 1つplotしてみる  ---> Fig.1
> dev.new()      ## 新しいデバイス(何も表示されていないwindow)が開く  ---> Fig.2
> plot(aa,cc)    ## 2つplotで2つ目のwindowに結果が表示される   ---> Fig.3
> dev.off()      ## 2つ目のwindowを閉じる
> dev.off()      ## 1つ目のwindowを閉じる


Fig.1	Fig.2	Fig.3

▲ ▼

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