r语言命令

1. 如何在R语言中使用SQL命令

R中还有一个有趣的sqldf包，它可以让你用SQL来操作dataframe，这种功能能让会R的人能练习SQL，会SQL的人能练习R，不得不感叹R语言的强大技能和神奇魅力。
当然也可以将R与外部数据库连接，直接在R中操作数据库，并生成最终结果，这也是一种可行的方法。在R中连接数据库需要安装其它的扩展包，根据连接方式不同我们有两种选择：一种是ODBC方式，需要安装RODBC包并安装ODBC驱动。另一种是DBI方式，可以根据已经安装的数据库类型来安装相应的驱动。因为后者保留了各数据库原本的特性，所以个人比较偏好用DBI连接方式。有下面这几种主要的包提供了DBI连接：RMySQL，RSQLite，ROracle，RPostgreSQL。由名字看得出它们分别对应了几种主流的数据库。

2. r语言表示或者用什么符号

R是一款统计计算编程语言，你可以在通用公共许可（GPL）规则下从互联网获取它。也就是说，你可以免费获取它、发布它，甚至拿它来卖钱，只要获取者与你有相同的权利，并且可以免费获得源代码。R可以在微软公司的Windows XP以及之后的版本中使用，在UNIX，Linux以及苹果公司的Macintosh OS X系统中也可以使用。

R提供了统计计算以及绘图的环境。事实上，R是一款完整的编程语言，尽管这一点在本书中鲜有提及。本书中，我们主要学习一些基本的概念，并且研究一些有指导性的例子。

R可以在某个统计计算结果的基础上再进行扩展计算。此外，R的数据可视化系统既允许我们使用诸如plot(x,y)这样的简单命令来进行绘图，也提供了对图形输出更好的控制。正因为R是一款编程语言，所以R非常灵活。其他一些统计软件，提供了更好的交互以及菜单表格类的选项接口，但是通常这样用户友好的界面反而会限制使用者进一步探索。尽管一些基本的统计只需要一些固定的计算过程，但是对于一个稍微复杂的数据进行建模，就需要一些特别设定的计算，而R的灵活性在这时就会成为显着的优势。

R之所以被称为“R”，其实是一个互联网式的幽默。也许你知道C语言（C语言之所以被称为C也是有一段故事的）。受到这种命名方式的启发，Bechker和Chambers在20世纪80年代早期为他们新发明的语言起名为S。这种语言后来被发展成一个商用的版本S-PLUS，并被全世界各地的统计学家广为使用。新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman为了教学目的，写了一个S的简化版。这两位先生的名字都以R开头，好吧，还有什么理由拒绝以R作为这个语言的名字呢？

在1995年，Martin Maechler劝说Ross和Robert在GPL规则下公开他们R语言的源代码。这与当时风行一时的Linux系统开源运动不谋而合。R很快给那些需要在Linux上进行统计计算的人带去了福音。很快，交流故障与讨论R发展的邮件列表就被建立起来。

初始步骤
开始运行R是很简单的，但方法取决于你的操作平台。你可以从系统菜单启动，双击图标或在系统命令行中输入命令"R"。这将产生一个控制台窗口，或在当前终端窗口启动一个交互式程序。在这两种情形下，R都通过问答模式工作，即你输入命令行并按下Enter键，然后程序运行，输出相关结果，继续要求更多的输入。当R在准备输入状态时，它显示的提示符是一个">"符号。R也可以作为纯文本应用程序或批处理模式来应用，但针对本章的目的，我将假设你处于一个图形工作站上。

3. R语言命令行操作中，怎么能让命令自动换行

自动换行好像有点难度
如果是R里面就自己打回车吧
或者新建脚本程序
把命令打好再运行
或者你用Rstudio
界面会更友好点！

4. r语言中能计算数据距离的命令

关于谱能量，有这样一种解释，你可以试着去算一算信号可以分成能量信号与功率信号，非周期能量信号具有能量谱密度，是傅立叶变换的平方，功率信号具有功率谱密度，其与自相关函数是一对傅立叶变换对，等于傅立叶变换的平方/区间长度。不能混淆。能量信号是没有功率谱的。胡广书老师的书上找到这么一段话，“随机信号在时间上是无限的，在样本上也是无穷多，因此随机信号的能量是无限的，它应是功率信号。功率信号不满足付里叶变换的绝对可积的条件，因此其付里叶变换是不存在的。如确定性的正弦函数的付里叶变换是不存在，只有引入了冲激函数才求得其付里叶变换。因此，对随机信号的频谱分析，不再简单的是频谱，而是功率谱。”对于确定性信号而言，里面存在能量信号，是没有功率谱密度的，也存在功率信号，是有功率谱密度的。所以信号的频谱与是否是确定性信号没有必然联系。以下论点来源于研学论坛：频谱是信号的傅立叶变换。它描述了信号在各个频率上的分布大小。频谱的平方(当能量有限，平均功率为0时称为能量谱)描述了信号能量在各个频率上的分布大小。计算过程中，都是通过样本数据的快速傅立叶变换来计算。但不同的是，信号的频谱是复数，包含幅频响应和相频响应，重复计算时的结果基本相同。而随机信号的功率谱也可以对数据进行FFT，但必须计算模值的平方，因为功率谱是实数。而且换一组样本后，计算的结果略有不同，因为随机信号的样本取值不同。要得到真实的功率谱必须进行多次平均，次数越多越好。根据parseval定理，信号傅氏变换模平方被定义为能量谱，即单位频率范围内包含的信号能量。自然，能量跟功率有一个时间平均的关系，所以，能量谱密度在时间上平均就得到了功率谱。matlab实现经典功率谱估计fft做出来是频谱，psd做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息；频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数matlab中自功率谱密度直接用psd函数就可以求，按照matlab的说法，psd能实现Welch法估计，即相当于用改进的平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计。psd求出的结果应该更光滑吧。1、直接法：直接法又称周期图法，它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。Matlab代码示例：clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nfft=1024;[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法plot(f,10*log10(Pxx));2、间接法：间接法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n)，然后对R(n)进行傅立叶变换，便得到x(n)的功率谱估计。Matlab代码示例：clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %计算序列的自相关函数CXk=fft(cxn,nfft);Pxx=abs(CXk);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));plot(k,plot_Pxx);3、改进的直接法：对于直接法的功率谱估计，当数据长度N太大时，谱曲线起伏加剧，若N太小，谱的分辨率又不好，因此需要改进。3.1、Bartlett法Bartlett平均周期图的方法是将N点的有限长序列x(n)分段求周期图再平均。Matlab代码示例：clear；Fs=1000;n=0:1/Fs:1;xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;window=boxcar(length(n)); %矩形窗noverlap=0; %数据无重叠p=0.9; %置信概率[Pxx,Pxxc]=psd(xn,nfft,Fs,window,noverlap,p);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));plot_Pxxc=10*log10(Pxxc(index+1));figure(1)plot(k,plot_Pxx);pause;figure(2)plot(k,[plot_Pxx plot_Pxx-plot_Pxxc plot_Pxx+plot_Pxxc]);3.2、Welch法Welch法对Bartlett法进行了两方面的修正，一是选择适当的窗函数w(n)，并再周期图计算前直接加进去，加窗的优点是无论什么样的窗函数均可使谱估计非负。二是在分段时，可使各段之间有重叠，这样会使方差减小。Matlab代码示例：clear;Fs=1000;n=0:1/Fs:1;xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;window=boxcar(100); %矩形窗window1=hamming(100); %海明窗window2=blackman(100); %blackman窗noverlap=20; %数据无重叠range='half'; %频率间隔为[0 Fs/2]，只计算一半的频率[Pxx,f]=pwelch(xn,window,noverlap,nfft,Fs,range);[Pxx1,f]=pwelch(xn,window1,noverlap,nfft,Fs,range);[Pxx2,f]=pwelch(xn,window2,noverlap,nfft,Fs,range);plot_Pxx=10*log10(Pxx);plot_Pxx1=10*log10(Pxx1);plot_Pxx2=10*log10(Pxx2);figure(1)plot(f,plot_Pxx);pause;figure(2)plot(f,plot_Pxx1);pause;figure(3)plot(f,plot_Pxx2);

5. r语言console窗口指令除了清屏就没有别的办法把指令行往上拉么总在最下的好难受！

新建一个Rscript脚本文件，在脚本里面输入命令，然后选中命令右键运行！或者使用RStudio或是TINN-R等IDE！我做这方面数据分析挺多的！

6. R语言 plot命令 怎样在描出的点的附近加上文字

使用低级绘图命令，如points(x,y)、lines(x,y)、text(x,y)等比如利用plot(2,3)做了个点图，再用points(1,2)，则在(1,2)加了个点，变成2个点在一张图上

7. R语言中drop的用法

对于一个多维数据z，drop（z）是把长度为一的维数去掉之后的z
例如如果z<-c(1:12)是3维数据，每维长度分别为1、3、4
drop(z)就返回二维数据长度为3和4了
dim是给数组赋予维数的意思
比如z<-c（1，2，3，4，5，6）本来是一维的
如果输入命令dim（z）<-c(2,3)
z就变成二维的了，每维长度分别为2和3：
1
3
5
2
4
6

8. 在R语言中什么命令可以与Matlab中的subplot类似函数

如果用build-in function里的plot，没有完全一致的subplot函数做对应，但是思路跟matlab是一样的：就是将画布分为你需要subplot的数量，举例如下：

python">attach(iris)
par(mfrow=c(1,2))#将画布分为一行两列
plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)
plot(iris$Petal.Length,iris$Petal.Width)

结果如下：

望采纳，谢谢！