
R语言基础语法
学习一个新编程语言的惯例是什么?,当然是编写一个“Hello,World!”,下面我们将演示如何使用R编程编写一个“Hello,World!”程序。根据需要,您可以在R命令提示符下编程,也可以使用R脚本文件编写程序。
R命令提示符
当安装好了R开发环境以后,那么通过在命令提示符下键入以下命令,就可以启动R命令提示符 -
$ R
或者,在Windows系统下 -
C:\Users\Administrator> R
这将启动R解释器,您将获得一个提示>您可以在以下开始编写程序 -
上图程序中,第一个语句定义了一个字符串变量str,然后分配一个字符串“Hello,World~!”,下一个语句print()用于打印存储在变量str中的值。
R脚本文件
通常,我们通过在脚本文件中编写R代码,然后再通过名为Rscript的R解释器的帮助下,在命令提示符下执行这些脚本。 所以下面演示如何在一个名为test.R的文本中编写代码,如下 -
# My first program in R Programming
myString <- "Hello, World!"
print ( myString)
将上述代码保存在test.R文件中,并在Linux命令提示符下执行,如下所示。即使您使用Windows或其他系统,语法将保持不变。
$ Rscript test.R
当我们运行上述程序时,会产生以下结果(Windows)
C:\Users\Administrator>F:
F:>cd worksp\R
F:\worksp\R>dir
2017/08/22 21:52 <DIR> .
2017/08/22 21:52 <DIR> ..
2017/08/22 21:53 85 test.R
1 个文件 85 字节
2 个目录 53,158,862,848 可用字节
F:\worksp\R>Rscript test.R
[1] "Hello, World!"
F:\worksp\R>
注释
注释就像在R程序中帮助文本,并且在执行实际程序时被解释器忽略。单个注释在语句的开头使用#写成如下:
# My first program in R Programming
R不支持多行注释,但可以执行以下操作:
if(FALSE) {
"This is a demo for multi-line comments and it should be put inside either a single
OR double quote"
}
myString <- "Hello, World!"
print ( myString)
虽然上述注释由R解释器执行,但不会干扰您的实际编程代码。所以我们可以把要注释的内容放入单引号或双引号中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10