R-Tutorial. R bietet zahlreiche Hilfe-Funktionen an. Informiere Dich über die Funktion log():

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1 Statistik für Bioinformatiker SoSe 2005 R-Tutorial Aufgabe 1: Hilfe. Logge Dich ein. Username und Passwort stehen auf dem Aufkleber am jeweiligen Bildschirm. Öffne eine Shell und starte R mit dem Befehl R. Ganz wichtig: Beendet wird R mit q() (quit). R bietet zahlreiche Hilfe-Funktionen an. Informiere Dich über die Funktion log(): > help(log) >?log > example(log) Innerhalb der Hilfe zeigt Return die nächste Zeile und Leertaste die nächste Seite an. Mit q (quit) gelangt man zurück. help.start() öffnet das gesamte Hilfemenü im Browser. Dort findet man auch Manuals. Noch mehr Hilfe und interessante Downloads gibt es auf der offiziellen R-Seite. Aufgabe 2: Vektoren erstellen. Stelle einen Vektor mit den Einträgen 1 bis 10 her (eine Sequenz ) und nenne ihn x. Probiere die verschiedenen Möglichkeiten aus: <- 1:10 > assign("x",1:10) <- seq(1,10,by=1) <- seq(length=10,from=1,by=1) <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) # c fuer concatenate Das Ergebnis ist jedesmal: [1] Vergleiche a <- 1:10-1 mit b <- 1:(10-1)! Mit ls() oder objects() erhält man eine Übersicht der Elemente im Workspace. Elemente lassen sich mit rm(...) löschen. Um die gesamte Liste auf einmal zu löschen, benötigt man rm(list=ls()). Lösche die Vektoren a und b und schaue Dir x mal genauer an! > rm(a,b) > length(x) [1] 10 > mode(x) [1] "numeric"

2 x ist ein numerischer Vektor der Länge 10. Der Modus lässt sich ändern: > y <- as.character(x) > y [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "10" > mode(y) [1] "character" <- as.numeric(y) Aufgabe 3: Mit Vektoren rechnen. Jetzt wollen wir mit Vektoren rechnen. Stelle zwei beliebige Vektoren der Länge 5 her und probiere verschiedene Rechenoperationen aus, z.b. +, -, *, /, ^, log, exp, sin, cos, tan, sqrt, abs, max, min, range, sum, prod, cumsum. Diese Operationen wirken elementweise und lassen sich verschachteln. <- 5:1 [1] > y <- c(4,7,3,7,6) > y [1] y [1] *y [1] > sin(x)+cos(y) [1] > sum(sin(x)+cos(y)) [1] > sqrt(x) [1] > sqrt(x)^2 [1] Auf diese Weise lassen sich auch Formeln umsetzen und neue Vektoren benennen: > z <- exp(y) > z [1] > z <- c(sum(y^2),prod(-y)+1000) > z [1] Vektoren lassen sich auch transponieren, zusammenfügen oder vergrößern: > cbind(x,y) # c fuer column x y [1,] 5 4

3 [2,] 4 7 [3,] 3 3 [4,] 2 7 [5,] 1 6 > rbind(x,y) # r fuer row [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] x y > cbind(t(x),t(y)) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] > rep(x,times=3) [1] Aufgabe 4: Der Vektorindex. Auf die Elemente eines Vektors greift man mit eckigen Klammern und darin stehenden Indizes zu. Statt Indizes kann man auch logische Ausdrücke verwenden: <- c(5.6,5.4,2,9,-3.9) [1] [4] [1] 9 [2:3] [1] [c(1,3)] [1] [x > 4] [1] > 4 [1] T T F T F # T = TRUE, F = FALSE Probiere verschiedene logische Ausdrücke aus: <, <=, >, >=, ==,!=. Was passiert, wenn man negative Indizes verwendet? [-3] [1]

4 Vektoren lassen sich elementweise umsortieren: [5:1] [1] > sort(x) [1] Was macht order(x)? > order(x) [1] [order(x)] [1] Mit which() erhält man die Indizes eines Vektors: > which(x == 5.4) [1] 2 Aufgabe 5: apply, tapply, lapply, sapply und function. Mit obigen Befehlen lassen sich andere Funktionen elementweise auf Vektoren und Matrizen anwenden. apply() und tapply() beziehen sich auf Matrizen bzw. Arrays (dazu kommen wir demnächst). Für Vektoren steht lapply() bzw. das benutzerfreundlichere sapply() zur Verfügung. Mit diesen Befehlen umgeht man Schleifen, die in R zwar möglich, jedoch immer die schlechtere Wahl sind, da sie mehr Rechenzeit beanspruchen. Berechnen Sie den Logarithmus der Zahlen von 1 bis 10: > sapply(1:10,log) [1] [8] Natürlich erhält man mit log(1:10) das gleiche Ergebnis. Spannend wird es, wenn wir selbstdefinierte Funktionen integrieren! Mit function(x,y,...){... } lassen sich eigene Funktionen schreiben. Die auszuwertenden Variablen stehen in den runden Klammern. In den geschweiften Klammern steht die Funktion selber. Wir möchten wissen, welche Elemente eines Vektors a größer als 2, 4 und 6 sind: > a <- c(2,4,7,3,5,2,9,0,4,1,3,6) > b <- c(2,4,6) > compare <- function(x){which(a>x)} > c <- sapply(b,compare) > c [[1]] [1] [[2]]

5 [1] [[3]] [1] 3 7 > mode(c) [1] "list" c ist eine Liste, die die Indizes des Vektors a enthält. Zu Listen kommen wir später. Aufgabe 6: Graphiken. Die Funktion plot() zeichnet ein zweidimensionales Koordinatensystem und trägt zwei Vektoren gegeneinander ab. Zur genauen Gestaltung der Graphik stehen viele optionelle Parameter zur Verfügung. Benutze zunächst die einfachste Variante und plotte die Funktion f(x) = x 3 : <- seq(-5,5,by=0.1) > y <- x^3 > plot(x,y) Wir können noch zusätzliche Linien einfügen, vielleicht in einer anderen Farbe: > lines(c(x[1],x[length(x)]),c(0,0),col="red") Es gibt natürlich noch viele andere Graphik-Befehle, z.b. points(), barplot(), boxplot(), die man sich anschauen sollte.