又发现了个好玩的hiahiahia: 给四个例子，大家看了例子应该都能会用中文写r语言： 例1 预定义：
# 定义函数 "生成正态分布随机数"<-function(数量=1,均值=0,标准差=1){rnorm(数量,mean=均值,sd=标准差)} "画个直方图"<-function(数据,是否转换为概率密度){ if(是否转换为概率密度=='是的'){ hist(数据,probability=TRUE) }else{ hist(数据,probability=FALSE) } } "计算核密度"<-function(x){density(x)} "画条线"<-function(曲线数据,颜色,粗细程度){lines(曲线数据,col=颜色,lwd=粗细程度)}
中文编程：
# 中文编程代码部分 "正态分布数据"<-生成正态分布随机数(数量=1000,均值=0,标准差=1) 画个直方图(正态分布数据,是否转换为概率密度='是的') 画条线(计算核密度(正态分布数据),颜色='red',粗细程度=3)
效果：
例2 预定义：
# 定义函数 "输出"<-function(x){print(x)} "求均值"<-function(x){mean(x)} "建立集合"<-function(...){c(...)}
中文编程：
# 中文编程代码部分 "一群人的年龄"=建立集合(15,26,18,21,30) 输出(一群人的年龄) "平均年龄"<-求均值(一群人的年龄) 输出(平均年龄)
结果：
[1] 15 26 18 21 30 [1] 22
例3 预定义：
# 定义函数 "输出"<-function(x){print(x)} "生成正态分布随机数"<-function(数量=1,均值=0,标准差=1){rnorm(数量,mean=均值,sd=标准差)} "排序"<-function(x){sort(x)} "获取长度"<-function(x){length(x)} "建立等差数列"<-function(开始,结尾,公差){seq(from=开始,to=结尾,by=公差)} "求均值"<-function(x){mean(x)} "求标准差"<-function(x){sd(x)} "画条折线"<-function(横轴数据,纵轴数据,线的样式){ if(线的样式=='楼梯状'){ plot(横轴数据,纵轴数据,type="s") }else{ plot(横轴数据,纵轴数据) } }
中文编程：
# 中文编程代码部分 # 数据生成 "正态分布数据"<-生成正态分布随机数(数量=100,均值=75,标准差=3) # 概率分布图 "排序后数据"<-排序(正态分布数据) "长度"<-获取长度(排序后数据) "网格"<-建立等差数列(开始=1,结尾=长度,公差=1)/长度 "数据的均值"<-求均值(排序后数据) "数据的标准差"<-求标准差(排序后数据) 输出(数据的均值) 输出(数据的标准差) 画条折线(排序后数据,纵轴数据=网格,线的样式='楼梯状')
结果：
[1] 75.36 [1] 2.914
例4
预定义：
# 定义函数 "输出"<-function(x){print(x)} "建立等差数列"<-function(开始,结尾,公差){seq(from=开始,to=结尾,by=公差)} "创建一个矩阵"<-function(用到的数据,矩阵行数,矩阵列数,按行排列){ if(按行排列=='是的'){ matrix(data=用到的数据,nrow=矩阵行数,ncol=矩阵列数,byrow=TRUE) }else{ matrix(data=用到的数据,nrow=矩阵行数,ncol=矩阵列数,byrow=FALSE) } }
中文编程：
# 中文编程代码部分 "一个数列"<-建立等差数列(开始=1,结尾=17,公差=2) 输出(一个数列) "第一个矩阵"<-创建一个矩阵(用到的数据=一个数列,矩阵行数=3,矩阵列数=3,按行排列='是的') 输出(第一个矩阵) "第二个矩阵"<-创建一个矩阵(用到的数据=一个数列,矩阵行数=3,矩阵列数=3,按行排列='不要') 输出(第二个矩阵)
结果：
[1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 . …[,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 7 9 11 [3,] 13 15 17 . …[,1] [,2] [,3] [1,] 1 7 13 [2,] 3 9 15 [3,] 5 11 17
