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RIntro / RIntro.R

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### R code from vignette source 'RIntro'

###################################################
### code chunk number 1: assignment
###################################################
x = 1
y <- 2


###################################################
### code chunk number 2: RIntro.Rnw:151-152
###################################################
1 + pi + sin(3.7)


###################################################
### code chunk number 3: RIntro.Rnw:158-160
###################################################
1 + pi + 
sin(3.7)


###################################################
### code chunk number 4: help1 (eval = FALSE)
###################################################
## help(print)
## help('print')
## ?print


###################################################
### code chunk number 5: help2 (eval = FALSE)
###################################################
## help.search('microarray')
## RSiteSearch('microarray')


###################################################
### code chunk number 6: vector1
###################################################
z = 1
z
length(z)


###################################################
### code chunk number 7: vector2
###################################################
# examples of vectors
c('hello','world')
c(1,3,4,5,1,2)
c(1.12341e7,78234.126)
c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE)
# note how in the next case the TRUE is converted to "TRUE"
c(TRUE,'hello')


###################################################
### code chunk number 8: regularsequences
###################################################
# create a vector of integers from 1 to 10
x = 1:10
# and backwards
x = 10:1
# create a vector of numbers from 1 to 4 skipping by 0.3
y = seq(1,4,0.3)
# create a sequence by concatenating two other sequences
z = c(y,x)
z


###################################################
### code chunk number 9: vectorops
###################################################
x = 1:10
x+x
y = 7
x * y
y = c(1,2,3)
z = x * y
length(z)
z


###################################################
### code chunk number 10: logicalvectors1
###################################################
a = c(TRUE,FALSE,TRUE)
# we can also create a logical vector from a numeric vector
# 0 = false, everything else is 1
b = c(1,0,217)
d = as.logical(b)
d
# test if a and d are the same at every element
all.equal(a,d)
# We can also convert from logical to numeric
as.numeric(a)


###################################################
### code chunk number 11: logicaloperators1
###################################################
# create a numeric vector
x = 1:10
# testing whether x > 5 creates a logical vector
x > 5
x <= 5
x != 5
x == 5
# we can also assign the results to a variable
y = (x == 5)
y


###################################################
### code chunk number 12: vectorindexing1
###################################################
x = seq(0,1,0.1)
# create a new vector from the 4th element of x
x[4]


###################################################
### code chunk number 13: vectorindexing1
###################################################
x[c(3,5,6)]
y = 3:6
x[y]


###################################################
### code chunk number 14: vectorindexing2
###################################################
# use help('rnorm') to figure out what is happening next
myvec = rnorm(10)
# create logical vector that is TRUE where myvec is >0.25
gt1 = (myvec > 0.25)
sum(gt1)
# and use our logical vector to create a vector of myvec values that are >0.25
myvec[gt1]
# or <=0.25 using the logical "not" operator, "!"
myvec[!gt1]
# shorter, one line approach
myvec[myvec > 0.25]


###################################################
### code chunk number 15: stringpaste
###################################################
paste("abc","def")
paste("abc","def",sep="THISSEP")
paste0("abc","def")
paste(c("X","Y"),1:10)
paste(c("X","Y"),1:10,sep="_")


###################################################
### code chunk number 16: nchar
###################################################
nchar('abc')
nchar(c('abc','d',123456))


###################################################
### code chunk number 17: substr
###################################################
substr('This is a good sentence.',start=10,stop=15)


###################################################
### code chunk number 18: sub
###################################################
sub('This','That','This is a good sentence.')


###################################################
### code chunk number 19: grep
###################################################
grep('bcd',c('abcdef','abcd','bcde','cdef','defg'))
grep('bcd',c('abcdef','abcd','bcde','cdef','defg'),value=TRUE)


###################################################
### code chunk number 20: na
###################################################
x = 1:5
x
length(x)
is.na(x)
x[2] = NA
x
length(x)
is.na(x)
x[!is.na(x)]


###################################################
### code chunk number 21: factors1
###################################################
# create the character vector
citizen<-c("uk","us","no","au","uk","us","us","no","au") 
# convert to factor
citizenf<-factor(citizen)                                
citizen				
citizenf
# convert factor back to character vector
as.character(citizenf)
# convert to numeric vector
as.numeric(citizenf)


###################################################
### code chunk number 22: factors2
###################################################
# R stores many data structures as vectors with "attributes" and "class"
attributes(citizenf)
class(citizenf)
# note that after unclassing, we can see the 
# underlying numeric structure again
unclass(citizenf)
table(citizenf)


###################################################
### code chunk number 23: matrices1
###################################################
x<-1:10 
y<-rnorm(10)
# make a matrix by column binding two numeric vectors
mat<-cbind(x,y)
mat
# And the names of the rows and columns
rownames(mat)
colnames(mat)


###################################################
### code chunk number 24: matrices2
###################################################
# The 2nd element of the 1st row of mat
mat[1,2]
# The first ROW of mat
mat[1,]
# The first COLUMN of mat
mat[,1]
# and all elements of mat that are > 4; note no comma
mat[mat>4]


###################################################
### code chunk number 25: matrices3
###################################################
# create a matrix with 2 columns and 10 rows
# filled with random normal deviates
m = matrix(rnorm(20),nrow=10)
# multiply all values in the matrix by 20
m = m*20
# and add 100 to the first column of m
m[,1] = m[,1] + 100
# summarize m
summary(m)


###################################################
### code chunk number 26: matricesvsdataframes
###################################################
mat<-cbind(x,y)
class(mat[,1])			
z = paste0('a',1:10)
tab<-cbind(x,y,z)
class(tab)
mode(tab[,1])
head(tab,4)


###################################################
### code chunk number 27: matricesvsdataframes
###################################################
tab<-data.frame(x,y,z)
class(tab)
head(tab)
mode(tab[,1])
class(tab[,3])
rownames(tab)			
rownames(tab)<-paste0("row",1:10)
rownames(tab)


###################################################
### code chunk number 28: dataframecolumns
###################################################
tab$x
tab$y


###################################################
### code chunk number 29: dataframecolumns
###################################################
colnames(tab)
colnames(tab) = paste0('col',1:3)


###################################################
### code chunk number 30: subsettingdf
###################################################
ncol(tab)
nrow(tab)
dim(tab)
summary(tab)
tab[1:3,]
tab[,2:3]
tab[,1]>7
tab[tab[,1]>7,]
tab[tab[,1]>7,3]
tab[tab[,1]>7,2:3]
tab[tab$x>7,3]
tab$z[tab$x>3]


###################################################
### code chunk number 31: dfio1
###################################################
write.table(tab,file='tab.txt',sep="\t",col.names=TRUE)
# remove tab from the workspace
rm(tab)
# make sure it is gone
ls(pattern="tab")


###################################################
### code chunk number 32: dfio1
###################################################
tab = read.table('tab.txt',sep="\t",header=TRUE)
head(tab,3)


###################################################
### code chunk number 33: lists
###################################################
a = list(1,"b",c(1,2,3))
a
length(a)
class(a)
a[[3]]


###################################################
### code chunk number 34: lists2
###################################################
# test if our friend "tab" is a list
is.list(tab)
tab[[2]]
names(tab)


###################################################
### code chunk number 35: RIntro.Rnw:711-712 (eval = FALSE)
###################################################
## demo(graphics)


###################################################
### code chunk number 36: plots
###################################################
x = 1:100
y = rnorm(100,3,1) # 100 random normal deviates with mean=3, sd=1
plot(x,y)
plot(x,y,main='My First Plot')
# change point type
plot(x,y,pch=3)
# change color
plot(x,y,pch=4,col=2)
# draw lines between points
lines(x,y,col=3)


###################################################
### code chunk number 37: plots2
###################################################
z=sort(y)
# plot a sorted variable vs x
plot(x,z,main='Random Normal Numbers',
xlab='Index',ylab='Random Number')
# another example
plot(-4:4,-4:4)	
# and add a point at (0,2) to the plot
points(0,2,pch=6,col=12)


###################################################
### code chunk number 38: plots2
###################################################
# check margin and outer margin settings
par(c("mar", "oma")) 
plot(x,y)
par(oma=c(1,1,1,1))  # set outer margin
plot(x,y)
par(mar=c(2.5,2.1,2.1,1)) # set margin
plot(x,y)
# A basic histogram
hist(z, main="Histogram",
	sub="Random normal")
# A "density" plot
plot(density(z), main="Density plot",
	sub="Random normal")
# A smaller "bandwidth" to capture more detail
plot(density(z, adjust=0.5),
  sub="smaller bandwidth")


###################################################
### code chunk number 39: plotssave1
###################################################
png(file="myplot.png",width=480,height=480)
plot(density(z,adjust=2.0),sub="larger bandwidth")
dev.off()


###################################################
### code chunk number 40: mfrow
###################################################
par(mfrow=c(2,1))
plot(density(z,adjust=2.0),sub="larger bandwidth")
hist(z)
# use dev.off() to turn off the two-row plotting


###################################################
### code chunk number 41: controlloop1
###################################################
x<-1:9
length(x)
# a simple conditional then two expressions
if (length(x)<=10) {
   x<-c(x,10:20);print(x)}
# more complex 
if (length(x)<5) {
	print(x)
} else {
	print(x[5:20])
}			
# print the values of x, one at a time
for (i in x) print(i) 
for(i in x) i	# note R will not echo in a loop


###################################################
### code chunk number 42: controlloop2
###################################################
# loop over a character vector
y<-c('a','b','hi there')			
for (i in y) print(i)

# and a while loop
j<-1				
while(j<10) { # do this while j<10		
  print(j)
  j<-j+2} # at each iteration, increase j by 2


###################################################
### code chunk number 43: relapply
###################################################
# create a list
my.list <- list(a=1:3,b=5:10,c=11:20)
my.list
# Get the mean for each member of the list
# return a vector
sapply( my.list, mean)
# Get the full summary for each member of
# the list, returned as a list
lapply( my.list, summary)
# Find the mean for each group defined by a factor
my.vector <- 1:10
my.factor <- factor(
  c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,3))
tapply(my.vector, my.factor, mean)


###################################################
### code chunk number 44: functions1
###################################################
add1 = function(x) {
    # this function adds one to the first argument and returns it
    x + 1
}
add1(17)
add1(c(17,18,19,20))


###################################################
### code chunk number 45: editfunction (eval = FALSE)
###################################################
## add2 = edit(add1)