京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言基本语法
按照惯例,这里将开始通过编写一个学习R语言的"Hello, World!"程序作为入门。根据不同的需要,可以进行编程或者为R命令提示符下,也可以使用一个 R脚本文件来编写程序。让我们来逐个演示这两个用法。
R命令提示符
一旦有R环境的设置,那么它很容易启动R指令提示,就在命令提示符处键入以下命令:
$ R
这将启动R解释器,会得到一个提示>,在这里,就可以开始输入你的程序了,如下:
> myString <- "Hello, World!"
> print ( myString)
[1] "Hello, World!"
在这里,第一个语句定义了一个字符串变量myString,并分配字符串"Hello, World!" 再下一个语句 print() 是用来打印存储在mystring变量的值。
R 脚本文件
通常情况下,通过编写程序的脚本文件,然后在R解释器的帮助下,Rscript在命令提示符下执行这些脚本。因此,让我们开始编写一个叫做 test.R 的代码:
# My first program in R Programming
myString <- "Hello, World!"
print ( myString)
上面的代码在一个文件 test.R 中,并在Linux命令提示符下执行下面给出命令。即使使用的是 Windows 或其他系统,语法将保持不变。
$ Rscript test.R
当运行上述程序,它产生以下结果。
yiibai@ubuntu:~$ mkdir r-study
yiibai@ubuntu:~$ cd r-study/
yiibai@ubuntu:~/r-study$ vi test.r
yiibai@ubuntu:~/r-study$ ll
total 12
drwxrwxr-x 2 yiibai yiibai 4096 Oct 8 16:50 ./
drwxr-xr-x 19 yiibai yiibai 4096 Oct 8 16:50 ../
-rw-rw-r-- 1 yiibai yiibai 84 Oct 8 16:50 test.r
yiibai@ubuntu:~/r-study$ Rscript test.r
[1] "Hello, World!"
注释就像帮助文本在R语言程序中,它们在解释器执行实际的程序时将被忽略。 单个注释用“#”符号在声明的开头,写法如下:
# My first program in R Programming
R语言不支持多行注释,但可以做一些技巧如下:
if(FALSE){
"This is a demo for multi-line comments and it should be put
inside either a single of double quote"
}
myString <- "Hello, World!"
print ( myString)
虽然上述注释将由R语言解释器执行,但它们不会干扰实际程序。应该单个或双引号引用这些注释的语句。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14