山椒 Tips 集

初心者の悩みを解決する、小粒だけれどピリリと効く Tips 集。自分はこれにハマッタという方は、後進のために、追加お願いします。

出力

有効数字桁数の変更

表示される有効桁数を変える。内部演算桁数は変更されず。最大22桁まで指定できるが、意味のある最大桁数はせいぜい15,16桁

options(digits=10)  # 表示桁数を10桁に変える

書式つき出力

> options(scipen=10)
> p <- 0.0001
> p
[1] 0.0001
>formatC(p)
[1] "0.0001"

ヘルプ

関数の説明を見る

関数 foo の説明と参考例コードを見る

help(foor)
?foo            # 簡略形

予め help.start() を一度実行すると、それ以降の説明はブラウザーに表示される

関数の参考例デモを見る

help() で表示される、各関数の説明の最後には参考例がついている。これを見ると使い方のヒントになることが多い。予め par(ask=TRUE) を実行しておくと、グラフィックス出力を一つずつ眺められる。

example(lm)    # 関数 lm の参考デモを見る

グラフィックス

グラフィックス出力を段階的に行なう

次のグラフィックス出力の前に確認プロンプトがでる。特に example() 関数を使用した時、複数のグラフィックスが一瞬に流れさるのを防ぐのに効果。

par(ask=TRUE)  
par(ask=FALSE)  # 元に戻す

グラフィックスオプションの退避・復帰

グラフィックスのオプションパラメータを一時変更した後で、元に戻す。オプション変更を伴う関数に入れておくと便利。

oldpar <- par(no.readonly = TRUE)         # 現在の変更可能パラメータの値を退避
(パラメータオプションの変更を伴う作業)
par(oldpar)                                              # 作業前のパラメータ値に戻す
foo <- function ( ) {
   oldpar <- par(no.readonly = TRUE)
   (パラメータオプションの変更を伴う作業)
   on.exit(par(oldpar))                                # 関数がエラー中断してもパラメータ復帰
}

ポストスクリプト出力が横向きになる

オプション horizontal=FALSE を使う。

 postscript("foo.eps",  horizontal=FALSE, height=9, width=14, pointsize=15)
 (ポストスクリトへの出力)
 dev.off()   # デバイスを閉じる

ポストスクリプトファイルが壊れる

出力が全部終ったら、すかさず dev.off() でデバイスを閉じるのがコツ。

 postscript("foo.eps",  horizontal=FALSE, height=9, width=14, pointsize=15)
 (ポストスクリトへの出力)
 dev.off()   # デバイスを閉じる

プログラミング

R の組み込み関数の再定義にご注意

R の組み込み関数、オブジェクトは自由に再定義可能である。同じ名前の組み込み関数・オブジェクトがあることに気づかず、うかつに再定義すると、悩むことになる。しかも、作業スペースを保存で終了すると、次回もその定義が生き返るので危険。

> "+" <- function (x)  x  # 過激な例
> +(1)   # これが正しく意味を持つ
[1] 1
> 2+3        # + は二項演算子の意味を失っている  
Error in 2 + 3 : unused argument(s) ( ...)

このような事態になったときの対処法は,再定義したオブジェクトを取り除くことである。組み込み関数自体は rm() 関数で消去できないので元の定義が復活する。

> ls()  今定義されているオブジェクトのリストを見る
[1] "+"  その他いろいろのオブジェクト      
> rm("+") "+" オブジェクトを取り除く!
> 3+4
[1] 7   なおった!

コード中のコメント

コード中に # を置くと、それ以降行末までコメントとして無視される。複数行をまとめてコメントとするには if(0){........} で囲む。本来のコメントでも良いし、デバッグ中に一時的にコードを変更する際に、古いコードを残しておくにも便利。

foo <- function (x) {
   x <- 0     # 変数 x に値 1 を代入する (本来のコメント)
  # x <- 2    # コメントアウトされた一行
  if(0){       # 複数行一括コメント化
    (コメントアウトされた複数行)
  }
)

プログラムの実行を一時中断する

何かキー入力があるまでプログラムの実行を停止

> foo <- function(x) {
      cat("sum of x is -->", sum(x), "?n")
      readline("Can I proceed? ")
      cat("prod of x is -->", prod(x),"?n") }
> temp(1:4)
sum of x is --> 10 
Can I proceed?        #ここで何かをキー入力すると次を実行
prod of x is --> 24

プログラムの実行中に対話的に数値を入力する

readline() は入力した値を取り込むのにも使える

> foo <- function () {
      x <- readline("Input some number ---> ")  # 入力値(文字列とされる)を x に付値
     cat(" Inputted number = ", x, "?n")
     return(as.numeric(x))}   # 入力された文字列化された数字を、本来の数字に変換
> foo()
Input some number ---> 2.3
Inputted number =  2.3
[1] 2.3

条件分岐

普通の if 文 (条件についてベクトル化されていない)

if (x) A                           
if (x==0) A else B
if (x==0) A else if (x==1) B else C

二者択一 (条件についてベクトル化されている)

ifelse(x==0, A, B) 
ifelse(x==0, A, ifelse(x==1, B, C) )

付値演算子

R の付値演算子 <-, ->, <<-, ->> は実は関数で、暗黙のうちに値(付値された値自身)を返す。実際 x <- 10 はよりめんどくさい書き方の assign(x, 10) と同値。したがって、次のような一見奇妙な(なれると病み付きになる)コードが書ける。

lm.D9 <- lm(weight ~ group)  # 線形回帰の結果をオブジェクト lm.D9 に付値
anova(lm.D9)  # オブジェクトを anova 関数で処理

これを一行で書くと

anova(lm.D9 <- lm(weight ~ group))  # 線形回帰の結果をオブジェクト lm.D9 に付値し、それを anova 関数で処理

こんなこともできる

x <- y <- 10  # x <- (y <- 10) つまり assign(x, assign(y,  10)) ということ 

R のすべての関数・演算子は原則として何らかの値を返すように設計されている。それを意識してコードを書けば、幸せになれる(幸せと不幸せは紙一重だから注意)

効率的な編集

関数(データ)の効率的な編集をするには、

  • 二つのウィンドを開き、一方で R を起動する
  • もう一方のウィンドで適当なエディタでファイル("bar.R" とする)を編集し、終了しないで適宜セーブする
  • R 起動中のウィンドで、ファイルを source("bar.R") で読み込み実行する(ファイルが R の起動ディレクトリにないと、例えばsource("~/study/work/bar.R") のようにパスを追加する必要)
  • このプロセスを繰り返す
  • source("bar.R") を何度も R のプロンプトに打ち込む手間を避けるため、bar.R の一部に(例えば)次のような簡略読み込みのための関数を定義しておくと、二度目からは命令 sr() 一発でファイルを読み込めるので便利
sr <- function() source("bar.R")
  • 適当なエディタウインドウを開き,エディタでプログラムやデータを書くというのまでは,上と同じ。私のやっているのは,R ウインドウにコピー&ペーストするということ。コピーするときにショートカットで全体を選ぶのが一番簡単。部分を選択してコピー&ペーストすることもできるので,用途に応じ。修正してはRにコピー&ペーストの繰り返し。エディタウインドウを二つ以上開いて,確定部分はもう一方のウインドウに移動してとっておくと,同じ部分を何回も繰り返さなくてもよい。ただ,大きなベクトルや行列を作る作業を繰り返すとゴミが多くなっていろいろ不都合が起きるかもしれない。(終了時に時間がかかるという程度の問題か)また,ある程度修正が累積したら,エディタで作成中のRソースを保存しておくのがよい(老婆心)。 この項追加 by S. AOKI

オプション入力の省略(省力)

オプションをフルに書かなくてもいいケースがあります。イーコールの前はユニークになるところまでスペルすれば OK.TRUE/FALSEに関してはT/Fと略すことができます。R の関数のオプション名は意味が分かりやすいことを最優先して長ったらしいことが多いので、この省略可能性は魅力的。ただし、F や T は付値が可能で,F値をFとして付値してしまっていたりすると、おかしなことになるので、プログラムなどではTRUE,FALSE とちゃんと略さないで書く癖をつけておいたほうが無難。

mean(c(1, NA, 3), na.rm =TRUE)  # NA を取り除いて平均を求める
mean(c(1, NA, 3), na.rm =T)
mean(c(1, NA, 3), n=T)
mean(c(1, NA, 3), na.r=TRUE)
[1] 2

いずれも同じ結果を返します。

R でプログレスバー(参考サイト)

pb <- winProgressBar(title="プログレスバーの例", label="0% done", min=0, max=100, initial=0)

for(i in 1:100) {
  Sys.sleep(0.1) # slow down the code for illustration purposes
  info <- sprintf("%d%% 完了", round((i/100)*100))
  setWinProgressBar(pb, i/(100)*100, label=info)
}

ベクトル

ベクトルの一部を取り出す

> x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)       # x <- 1:9 でも良い
> x[2:5]              # x[2], x[3], ..., x[5] を取り出す、x[c(2,3,4,5)] でも良い
[1] 2  3  4  5
> x[-2:5]             # x[2], x[3], ..., x[5] 以外を取り出す
[1] 1  6  7  8  9 
> y <- x%%3==0
> y
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
> x[y]               # 論理値ベクトル指定、x[x%%3==0] でもよい
[1] 3 6 9

ベクトルの要素がある条件を満たすような添字を取り出す

> x <- runif(10)
> y <- which(x < 0.5)  # 0.5 未満以の値を持つ要素の添字を取り出す
> y
[1]  3  5  6 10
> x[y]                         # 0.5 未満以の値を持つ要素を取り出す、x[x < 0.5] と同じ
[1] 0.40643515 0.26432576 0.35265039 0.08640936
> (1:length(x))[x < 0.5]   # 同じことを少し複雑に行なう
[1]  3  5  6 10

(規則的な)ベクトルを作る

  • a:b # a から始まり(b を越えない)公差 1 (または -1) の等差数列
  • seq(a, b, by = c) # a から始まり(b を越えない)公差 c の等差数列
  • seq(a, b, length = n) # a, b 間を n 等分する等差数列
  • seq(along = x) # 1:length(x)
  • rep(x, n) # x を n 回繰り返したベクトル
  • numeric(n) # 0 を n 個並べたベクトル
> x <- runif(100)    # 一様疑似乱数 100 個からなるベクトル(テスト用に便利)
> 1:10
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> 10:1
 [1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1
> (-1):5
[1] -1  0  1  2  3  4  5
> (-1):(-5)
[1] -1 -2 -3 -4 -5
> 1.3:10
[1] 1.3 2.3 3.3 4.3 5.3 6.3 7.3 8.3 9.3
> (-1.3):10
 [1] -1.3 -0.3  0.7  1.7  2.7  3.7  4.7  5.7  6.7  7.7  8.7  9.7
> (1:10)/10
 [1] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
> seq(0, 1, length = 11)   # 0 と 1 の間を 11等分する等差数列
 [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
> seq(1, 9, by = 2)  公差 2 の等差数列
 [1] 1 3 5 7 9
> seq(1, 9, by = pi)
 [1] 1.000000 4.141593 7.283185
> seq(1, 6, by = 3)
 [1] 1 4

> seq(17)  # 1:17 と同じ
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17
> x= c("a", "b", "c", "d", "e", "f") 
> seq(along = x)     # 1:length(x) 
 [1] 1 2 3 4 5 6
> rep(0,10)
 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
> rep(1:2,10)
 [1] 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
> x <- numeric(10)
> x
 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

同じ数を繰り返すベクトル(2005/02/02)

度数分布表のようなものから元のデータを再現するときなどに

x <- c(rep(100, 5), rep(101,8), rep(102,13), ..., rep(180,3))

とするのは大変。

x <- rep(100:180, c(5,8,13, ..., 3))

のようにすると簡単。
繰り返される数値が等差数列なら,

x <- rep(n:m*k+i, c(5, 8, 13, ..., 3))

とか,特に規則性がないときでも,

x <- rep(c(a,b,c,d,...), c(x,y,z,u, ...))

とか。
繰り返しも二通りある。どちらでもいい場合もあるし,どちらかでなくてはならない場合もある。

> rep(1:3, 4)
 [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
> rep(1:3, each=4)
 [1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3

因子

因子オブジェクトを作る

> x <- factor(c("s","t","a","t","i","s","t","i","c","s"), levels=letters)   # 因子オブジェクトを作る
> x 
[1] s t a t i s t i c s
Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z

存在していない level を消去する

> x 
[1] s t a t i s t i c s
Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
> factor(x)                     # x[, drop=TRUE] でも同じ
[1] s t a t i s t i c s
Levels: a c i s t

リスト

入れ子状のリストを作る(その1)

> data(iris)
> sp <- unique(iris$Species)
> nested.list <- list()
> for(i in 1:length(sp)){
>     nested.list[i] <- list(subset(iris, Species==sp[i]))
> }
> summary( nested.list[[1]])
 Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width          Species  
Min.   :4.300   Min.   :2.300   Min.   :1.000   Min.   :0.100   setosa    :50  
1st Qu.:4.800   1st Qu.:3.200   1st Qu.:1.400   1st Qu.:0.200   versicolor: 0  
Median :5.000   Median :3.400   Median :1.500   Median :0.200   virginica : 0  
Mean   :5.006   Mean   :3.428   Mean   :1.462   Mean   :0.246                  
3rd Qu.:5.200   3rd Qu.:3.675   3rd Qu.:1.575   3rd Qu.:0.300                  
Max.   :5.800   Max.   :4.400   Max.   :1.900   Max.   :0.600                  

入れ子状のリストを作る(その2)

> data(warpbreaks)
> wl <- unique(warpbreaks$wool)
> tn <- unique(warpbreaks$tension)
> nested.list <- list()
> for(i in 1:length(wl)){
>     nested.tmp <- list()
>     for(j in 1:length(tn)){
>         nested.tmp[j] <- list(subset(warpbreaks, wool==wl[i] & tension==tn[j]))
>     }
>     nested.list[i] <- list(nested.tmp)
> }
> nested.list[[1]][[2]]
  breaks wool tension
10     18    A       M
11     21    A       M
12     29    A       M
13     17    A       M
14     12    A       M
15     18    A       M
16     35    A       M
17     30    A       M
18     36    A       M

行列

対角行列を作る

> diag(1, ncol=3,  nrow=3)  # 値 1 がリサイクル使用される 
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    0    0
[2,]    0    1    0
[3,]    0    0    1
> diag(rep(1, 3))  # diag(c(1,1,1)) と同じ
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    0    0
[2,]    0    1    0
[3,]    0    0    1
> x <- matrix(0, ncol=3, nrow=3)  # 全成分が 0 の行列
> diag(x) <- 1                               # 対角成分を 1 にする
> x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    0    0
[2,]    0    1    0
[3,]    0    0    1
> diag(x) <- c(1, 2, 3)                    # 対角成分を 1, 2, 3 にする
> x                                        # diag(1:3) で直接作れる
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    0    0
[2,]    0    2    0
[3,]    0    0    3

行列の添字操作

> x <- matrix(runif(9), ncol=3, nrow=3)
> x
          [,1]      [,2]       [,3]
[1,] 0.8296189 0.9144157 0.60020004
[2,] 0.9440765 0.5413652 0.03560994
[3,] 0.0623679 0.6051179 0.57717385
> x[1, 3]  # (1,3)成分
[1] 0.6002
> x[, 3]   # 第3列 (ベクトルになる)
[1] 0.60020004 0.03560994 0.57717385
> x[1,]    # 第1列 (ベクトルになる)
[1] 0.8296189 0.9144157 0.6002000
> x[, 3, drop=FALSE]   #第3列 (3x1 行列になる)
           [,1]
[1,] 0.60020004
[2,] 0.03560994
[3,] 0.57717385
> x[1, , drop=FALSE]  # 第1行 (1x3行列になる)
          [,1]      [,2]   [,3]
[1,] 0.8296189 0.9144157 0.6002
> x[c(1,2), c(3,2)]  # 2x2副行列の取り出し、c(3,2)の順序に注意
           [,1]      [,2]
[1,] 0.60020004 0.9144157
[2,] 0.03560994 0.5413652
> x[-1,]   # 第2,3行からなる2x3行列
          [,1]      [,2]       [,3]
[1,] 0.9440765 0.5413652 0.03560994
[2,] 0.0623679 0.6051179 0.57717385
> x[x >= 0.5]   # 0.5より大きな成分は?
[1] 0.8296189 0.9440765 0.9144157 0.5413652 0.6051179 0.6002000 0.5771739
> x[x >= 0.5] <- 0  # 0.5より大きな成分を0に置き換え
> x
          [,1] [,2]       [,3]
[1,] 0.0000000    0 0.00000000
[2,] 0.0000000    0 0.03560994
[3,] 0.0623679    0 0.00000000
> i <- which(x != 0) # 0でない成分の添字
> i                           # xをベクトルと考えた時の添字
[1] 3 8
> x[i]                       # x[x != 0] と同じ
[1] 0.06236790 0.03560994
> which(x != 0, arr.ind=T)  # 0でない添字を行列として取り出す
     row col
[1,]   3   1                           # つまり x[3,1]=0.06236790
[2,]   2   3

注意! ベクトルや行列にNAが入っている場合は、which を使わない添字取り出し(NAが入る!)と、whichを使った添字取り出しで結果が異なるので注意が必要です。

入力

x<-c(1,2,NA)
x[x==1]
x[which(x==1)]

結果

>  x<-c(1,2,NA)
>  x[x==1]
[1]  1 NA
>  x[which(x==1)]
[1] 1

オブジェクト

空のオブジェクトを作る

スカラー、ベクトル、リストオブジェクトを初期化するさい、適当な初期値を入れておいてもよいが、空のオブジェクトとして初期化しておくと、変更がされたかどうか確認しやすく、間違いがおきないこともある。

  • numeric(0) # 空の数値ベクトル
  • NULL # (より一般の)空のオブジェクト
  • as.list(NULL) # 空のリスト
  • as.list(rep(NA, 5)) # 5つの(空の)成分 NA を持つリスト
> x <- numeric(0)
> x
numeric(0)
> x*0
numeric(0)
> x <- pi
> x
[1] 3.141593
> y <- NULL
> y[3] <- 3
> y
[1] NA NA  3
> z <- NULL
> z[[1]] <- 1:10
Error: more elements supplied than there are to replace
> z <- as.list(NULL)
> z[[1]] <- 1:10
> z
[[1]]
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> as.list(rep(NA,5))
[[1]]
[1] NA
[[2]]
[1] NA
[[3]]
[1] NA
[[4]]
[1] NA
[[5]]
[1] NA

オブジェクトの一覧

ls()

オブジェクトの削除

rm(object.name)

全てのオブジェクトを削除

rm(list=ls(all=TRUE))

データフレーム

(詳しくは Tips データフレーム? を参照)

データフレームの成分をその成分名で参照できるようにする

> data(swiss)  # 組み込みデータ swiss を読み込み
> swiss            # swiss データは5成分からなるデータフレーム
             Fertility Agriculture Examination Education Catholic
Courtelary        80.2        17.0          15        12     9.96
Delemont          83.1        45.1           6         9    84.84
......  (以下略)  ..............................
> swiss$Fertility      # 成分 Fertility の表示 
 [1] 80.2 83.1 92.5 85.8 76.9 76.1 83.8 92.4 82.4 82.9 87.1 64.1 66.9 68.9 61.7
[16] 68.3 71.7 55.7 54.3 65.1 65.5 65.0 56.6 57.4 72.5 74.2 72.0 60.5 58.3 65.4
[31] 75.5 69.3 77.3 70.5 79.4 65.0 92.2 79.3 70.4 65.7 72.7 64.4 77.6 67.6 35.0
[46] 44.7 42.8
> FertilityError: Object "Fertility" not found  # Fertility という変数は無いのでエラー
> attach(swiss)  # swiss データの各成分を成分ラベルで参照できるようにする
> Fertility   # Fertility という変数ができた
 [1] 80.2 83.1 92.5 85.8 76.9 76.1 83.8 92.4 82.4 82.9 87.1 64.1 66.9 68.9 61.7
[16] 68.3 71.7 55.7 54.3 65.1 65.5 65.0 56.6 57.4 72.5 74.2 72.0 60.5 58.3 65.4
[31] 75.5 69.3 77.3 70.5 79.4 65.0 92.2 79.3 70.4 65.7 72.7 64.4 77.6 67.6 35.0
[46] 44.7 42.8
> detach(swiss)  # もし不要で邪魔なら成分名で参照できないようにする

subset で抽出したデータフレームの成分の存在していない level を消去する

次のような関数を定義しておくと便利。lapply + factor ではすべての成分が要素になってしまうので、要素のものだけを変換している。

rm.level <- function(x){
  sub.fun <- function(sub.df){
    if (is.factor(sub.df)) factor(sub.df)
    else sub.df
  }
  data.frame(lapply(x, sub.fun))
}
>  x <- data.frame(a=c("a","b","c"), b=1:3)
>  y <- subset(x, a!="c")
>  summary(y)
 a           b
 a:1   Min.   :1.00
 b:1   1st Qu.:1.25
 c:0   Median :1.50
       Mean   :1.50
       3rd Qu.:1.75
       Max.   :2.00
>  y <- data.frame(lapply(x, factor))
>  summary(y)
 a     b
 a:1   1:1
 b:1   2:1
 c:1   3:1
>  z <- subset(x, a!="c")
>  z <- rm.level(z)
>  summary(z)
 a           b     
 a:1   Min.   :1.00
 b:1   1st Qu.:1.25
       Median :1.50
       Mean   :1.50
       3rd Qu.:1.75
       Max.   :2.00

R セッション

入力命令の再現(Unix の場合(だけ?))

R のあるセッション中に入力した命令はすべて記録されており、

  • 上下矢印で過去に遡って順に表示し、再実行できる(これはWindowsやMacintoshでも可)
  • Ctrl+r (コントロールキーを押しながら r を入力) とすると過去履歴検索プロンプトが現れるから、過去の命令の先頭を何文字かを入力すると、それで始まる過去の入力命令が表示されるので、その場で Enter キーを押せば再実行される
  • R セッションをセーブ付きで終了すると、入力命令の履歴が .Rhistory に記録され、次回 R を起動すると履歴もまた読み込み復元される(これもWindowsやMacintoshでも同じ)。

パッケージ関係

パッケージの概要説明と利用できる関数名の表示

既にインストールしているパッケージについて、その作成者などの概要と利用可能な関数 (とその説明)を表示します。以下は、パッケージ MASS の場合。

> library( help = MASS )

(標準配布以外の)各種パッケージの情報

標準で配布されるパッケージ以外にどんなパッケージがあるかは CRAN の Packages Srouces に一覧(現在210余り)と、簡単な解説がある。更に詳しい説明と含まれる関数・データの一覧表も得られる。

非標準パッケージのインストール (但し OS が Unix-like な場合)

例えば vegan と呼ばれる、生態学用のパッケージをインストールするには

  • CRAN またはそのミラーサイトから vegan パッケージ vegan_1.4-4.tar.gz をダウンロード(1.4-4 はバージョン番号。頻繁にかわる)
  • 命令 R CMD INSTALL vegan_1.4-4.tar.gz でインストール
  • 但し、C や Fortran サブルーティンを用いるものは、インストール中にコンパイルを行なうので、対応コンパイラーがあることが大前提。それでもコンパイルエラーになることもある (その際は見近のえらい人に胡麻摺り)
  • 使う時は library(vegan) で読み込む
  • 新しいバージョンをインストールするのも同様の手続き(その際、インストール済の古いバージョンを取り除く必要はない)

ショートカット(MSWindowsのrgui.exeの場合)

一番下までスクロールする(上にスクロールした状態から)

下向き矢印キーを一回押すと一番下までスクロールします。

子窓(R内の窓)の操作(MDI)

  • 小窓間を移るにはコントロール+F6 もしくは コントロール+タブ
  • プログラムを終了しないで、開きすぎた小窓を閉じるには コントロール+F4 (アクティブな help 窓は q のみでも閉じる)

コピーペースト

もちろんコントロール+Cでコピー、コントロール+Vでペーストできるのですが、コピーペーストしたいときはコントロール+Xでコピーしてペーストしてくれます。コンソール窓内でしかコピーペーストできませんが、覚えておくと便利です。

終了 

MSWindows標準のAlt+F4でも終了できますが、コントロール+Zでも終了できます。

コンソール

  • クリアするにはコントロール+L
  • 行頭に飛ぶにはコントロール+A(AtamaのA) 行末に飛ぶにはコントロール+E(EndのE)

ショートカット(MacOSのRGuiの場合)

コンソール

  • フォントサイズを大きくするにはCommand + '+', 小さくするにはCommand + '-'

終了

今までの仕事を保存(次に使えるように全てのオブジェクトを保存)

quit("yes")
q("yes")
q()                 # 作業スペースを保存するかどうか問い合わせがあるから yes と答える

とすると終了時に残っているオブジェクトは次回使えます(作業内容はバイナリファイル ".Rdata" に、入力命令の履歴は ".Rhistory" に記録される。Unix の場合)。 save()で分かりやすい場所に分かりやすい名前で保存して次々回以降に使うことも出来ます。 また .Rhistory と .Rdata を別のディレクトリにコピーすれば、そのディレクトリで再開できます。

デバッグのためのTips ~ 良くある(そして気づきにくい)間違い集

> x=-3
> if (x<-2) cat(x,"?n")  # x<-2 は x に 2 を代入する、そして if (2) は真!
2
> x=-3
> if (x < -2) cat(x,"?n") # x と -2 の大小比較
-3
> x = 2
> if (3.1) cat(x,"?n") # if (3.1) は真になる
2

全角スペースの罠

# case1
x <- 1 # xに1を代入
y <-2   # yに2を代入
x+y	#これはエラー

#.case2
x <- 1  # xに1を代入 
y <-2   # yに2を代入 
x+y	#これは 大丈夫 
#コメントには全角スペースは使えるが、それ以外では使えない!

超初心者Tipsですが、ハマったので追加しました。分かりにくいですが# case1では1の後に全角スペースが入っています。
訳の分からないエラーが出る時にチェックすべき点をここに追加して頂ければ、勉強になります。-のの


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Last-modified: 2015-03-01 (日) 01:15:59 (1719d)