1. 变量和赋值：
# 创建一个变量
x <- 5
# 打印变量的值
print(x)
# 多个变量赋值
y <- 10
z <- x + y
print(z)
2. 数据类型：
R 语言有多种数据类型，常见的包括向量、矩阵、数据框、列表等。
# 向量
vec <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 矩阵
mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3)
# 数据框
df <- data.frame(Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"), Age = c(25, 30, 22))
# 列表
lst <- list(vec, mat, df)
3. 控制流：
# if-else 语句
if (x > 0) {
print("x is positive")
} else {
print("x is non-positive")
}
# for 循环
for (i in 1:5) {
print(i)
}
# while 循环
j <- 1
while (j <= 5) {
print(j)
j <- j + 1
}
4. 函数：
# 定义函数
square <- function(x) {
return(x^2)
}
# 调用函数
result <- square(4)
print(result)
5. 数据操作：
# 选择数据框的列
selected_column <- df$Age
# 子集选择
subset_df <- df[df$Age > 25, ]
# 向量化操作
sum_result <- sum(vec)
mean_result <- mean(vec)
6. 统计分析：
# 计算平均值
mean_value <- mean(vec)
# 计算标准差
sd_value <- sd(vec)
# 线性回归
lm_model <- lm(Age ~ Height + Weight, data = df)
summary(lm_model)
7. 数据可视化：
使用 ggplot2 进行数据可视化。
# 安装并加载 ggplot2 包
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
# 绘制散点图
ggplot(df, aes(x = Age, y = Height)) +
geom_point() +
ggtitle("Scatter Plot of Age vs. Height")
以上是一些基本的 R 语言语法要点。在实际使用中，你将会涉及到更多的操作和函数，具体的语法和函数使用可以通过查阅[R官方文档](https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-lang.html)和其他学习资源来深入学习。
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