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[ベクトル、行列、配列、リスト], [グラフィックス],[プログラミング],[有用な関数]目次
storage.mode(Array) <- "integer"または
Array[] <- as.integer(Array)両者とも dim, dimnames 等の属性を保つ。 (注：Array 要素は実際は整数型に強制変換されている)
> x <- matrix(runif(5*5),ncol=5,nrow=5) > y <- x[cbind(c(1,2,3),c(5,4,3))]y はベクトル c(x[1,5],x[2,4],x[3,3]) になる。
注：cbind(1:3,5:3) は実際は次の行列をあらわす
[,1] [,2]
[1,] 1 5
[2,] 2 4
[3,] 3 3
特に x[cbind(1:5),cbind(1:5)] は x の対角成分からなるベクトル diag(x) と一致する。
(1) CRAN には R 関連のドキュメントや、メイリングリストの 過去記事中からキーワード検索するエンジンへのリンクがある。
(2) Google のキーワード検索を用い次の書式で検索(これはキーワード rpart と NA を含む該当文書を全てリストアップする)
site:r-project.org rpart NA
(3) インターネットダウンロードソフト wget を使いメイリングリスト r-help の過去のメイルを取得
書式: wget --mirror http://cran.r-project.org/doc/mail-archives/r-help
(注意：文章の総量は莫大でありサーバーに多大の負担をかけるので要注意)この中からキーワード検索するには grep を使うか 全文検索ソフト(例えば Namazu)をさらに使う。
(4) ペンシルバニア大学の心理学科の運営する R およびその他の関連文書の検索ツール htdigを使用
>mat <- rbind(c(1,2,3), c(4,5,6)) # 行ベクトルをあたえて行列を作る
>mat
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
>cbind(c(1,2,3),c(4,5,6)) # 列ベクトルをあたえて行列を作る
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
>mat <- rbind(c(1,2,3), c(4,5,6)) #2x3 行列
>mat
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
縦ベクトル t(c(1,2,3,4,5,6)) にするには
> vec <- as.vector(t(mat)) > vec [1] 1 2 3 4 5 6とする。行列は列主導で配置されるから転置演算 t(mat) が必要。転置しないと
> vec <- as.vector(mat) > vec [1] 1 4 2 5 3 6もしベクトルでなく 1x6 行列が必要なら次のようにする： (行列は dim 属性 c(nrow,ncol) を持つベクトルに他ならないことを注意)：
> matrix(t(mat), ncol=1)
[,1]
[1,] 1
[2,] 2
[3,] 3
[4,] 4
[5,] 5
[6,] 6
> x <- c(2,4,3,1) > x [1] 2 4 3 1 > ox <- order(x) > ox [1] 4 1 3 2 > x[ox] [1] 1 2 3 4逆順に並べ変えるには
> rox <- rev(order(x)) > rox [1] 2 3 1 4 > x[rox] [1] 4 3 2 1長さの等しい二つのベクトル x,y を x の大小順にプロット：
> oo<-order(x) > plot(x[oo],y[oo],type="l")
(1) 計算機における浮動小数演算は有限桁の2進小数で行われるため数学的な計算とは異なる微妙な差異 (2進小数から10進法小数に最終的に変換する誤差を含め)が現われる。(1+x)-1 = x となる正の最小実数 x ((1-y)-1 = -y となる正の最小実数 y) が存在し machine epsilon (machine negative epsilon) と呼ぶ。IEEE 754 という浮動小数点演算の規約では x=2＾(-52) (y=2＾(-53)) となる。R の浮動小数点演算に関する基本変数 リスト .Machine にはこの値が収められている。
> .Machine$double.neg.eps [1] 2.220446049250313080847e-16 > .Machine$double.neg.eps [1] 1.110223024625156540424e-16簡単に言えばこれらの数の半分以下の数を 1 より大きな数に加える・引く操作を行っても桁落ちで無効になる。
> options(digits=22)
> 1+(1:9)/10*2^{-52}
[4] 1.000000000000000000000 1.000000000000000000000 1.000000000000000222045
[7] 1.000000000000000222045 1.000000000000000222045 1.000000000000000222045
> 1-(1:9)/10*2^{-53}
[1] 1.0000000000000000000000 1.0000000000000000000000 1.0000000000000000000000
[4] 1.0000000000000000000000 1.0000000000000000000000 0.9999999999999998889777
[7] 0.9999999999999998889777 0.9999999999999998889777 0.9999999999999998889777
一連の演算結果が数学的には整数値(例えば 0)になるはずでも、詳しく見るとそうなっていないことがしばしば
起きる理由の一つが演算途中で machine epsilon 未満のオーダーの誤差が紛れ込むことにある。したがって、
たとえば実数 x に対し if (x == 0) という判定条件は危険であり、代わりに例えば
if (abs(x) <= 5*.Machine$double.epsilon) 程度の判定条件にとどめた方が良い。これは収束の判定条件で特に問題となる。
(2) 実数の計算機における浮動小数点表現の問題から、大きさが極端に異なる実数を多数回加算すると時として 思いもかけぬ結果を得ることがある。 例：数列 1:10 をスチューデント化したものを3乗して加える。答えは正しく零になるはずであるが
[1] -4.440892e-16丁度 4*.Machine$double.neg.eps に等しいことに注意(但しこの例はOSやプラットフォーム依存らしく、正しく零になる こともある！)。この問題に対する根本的な解決策は多倍長演算を用いるしかないが、上の例のように意外に無邪気 そうな例でも起きかねないことは常に心すべきである。比較的簡単に実行できる対処法は絶対値が小さい順に加える ことである。例えば次のような"用心深い"和関数
my.sum <- function(x) {sum(x[order(abs(x))])}
を用意して使う。但しこれでも万全ではなく、結果が数学的に丁度ある数になるはずという思い込みは避けるのが安全。
> doit <- function() {mean(rnorm(30))} # 30個の正規乱数の平均値を求める関数
> res <- lapply(1:3, function(i) try(doit()))
> res
[[1]]
[1] -0.359225966054957
[[2]]
[1] 0.0249291122975083
[[3]]
[1] -0.0972657631255351
> x <- matrix(1:12,ncol=3)
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
> drop(x %*% rep(1,ncol(x))) # 行和 (drop は 1x4 行列をベクトル化する)
[1] 15 18 21 24
> drop(t(x) %*% rep(1,nrow(x))) # 列和
[1] 10 26 42
もう一つのやり方
> apply(x,2,sum) # 列和 [1] 10 26 42 > apply(x,1,sum) # 行和 [1] 15 18 21 24
> z <- rnorm(100)
> stem(z)
The decimal point is at the |
-2 | 310
-1 | 8666555
-1 | 4333110
-0 | 99988888777777655555
-0 | 4444443322221100
0 | 00011111223333444444
0 | 5666777899
1 | 000233344
1 | 5788
2 | 001
2 | 6
> stem(z,10)
The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
-22 | 8
-20 | 6
-18 | 6
-16 | 841
-14 | 9528
-12 | 8321
-10 | 420
-8 | 5364
-6 | 7665443187
-4 | 7887751
-2 | 877551931
-0 | 983731
0 | 235667146
2 | 582238
4 | 0114436
6 | 12602
8 | 4676
10 | 236
12 | 90489
14 | 9
16 | 27
18 | 3
20 | 048
22 |
24 | 9
> help.search("%*%") # 文字列 "%*%" を含むヘルプ項目から検索(関連項目が以下のように表示される)
Help files with alias or title matching `%*%',
type `help(FOO, package = PKG)' to inspect entry `FOO(PKG) TITLE':
Arithmetic(base) Arithmetic Operators
kronecker(base) Kronecker products on arrays
match(base) Value Matching
matmult(base) Matrix Multiplication
outer(base) Outer Product of Arrays
> help(mutmult) # 項目 mutmult のヘルプを表示
matmult package:base R Documentation
Matrix Multiplication
Description:
Multiplies two matrices, if they are conformable. If one argument
is a vector, it will be coerced to a either a row or column matrix
to make the two arguments conformable. If both are vectors it will
return the inner product.
Usage:
a %*% b
....... (以下省略) .......
> x <- 12:1 > x [1] 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 > x[x>5] [1] 12 11 10 9 8 7 6 > y <- (1:length(x))[x>5] # y は x[i]>5 であるような添字のベクトル > y [1] 1 2 3 4 5 6 7 > x[y] [1] 12 11 10 9 8 7 6
> x <- NULL # または x <- numeric(0) > x NULL # x は空のオブジェクト > x[3] <- 3 # x[1], x[2] 抜きで x[3] に値を代入 > x [1] NA NA 3 # x[1], x[2] はまだ不定 > x[1:2] <- c(2,3) > x [1] 1 2 3
(2) R セッション中に関数定義を save() 関数で Rdata ファイルに保存しておく。関数 attach() で 定義ファイルを読み込むことができる。
> myfun <- function(x) cat(x,"\n")
> save(myfun, file="myfun.Rdata")
.......... 次の R セッション............
> attach("myfun.Rdata")
> Str <- readline("Enter x: ")
Enter x: 10,20,30
> x <- as.numeric(unlist(strsplit(Str, ",")))
> x
[1] 10 20 30 # x は数値ベクトル c(10,20,30)
> x <- runif(3)
> y <- 1:3
> outer(x,y,FUN="^")
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.56709640 0.321598331 0.1823772568 # [1,2] 成分は 0.56709640^2
[2,] 0.06480775 0.004200045 0.0002721955
[3,] 0.06183690 0.003823802 0.0002364520
> x_1:12 > dim(x) <- c(4,3) > y <- x[c(2,4),] > dim(x[c(2,4),]) [1] 2 3 > dim(x) <- c(12,1) # x は 12x1 行列 > dim(x[c(2,4),]) NULL # 結果はもはや行列でない！ > dim(x[c(2,4),,drop=FALSE]) # オプション drop=FALSE [1] 2 1 # 結果は 2x1 の行列！
> plot(dnorm,-4,4) > xvals <- seq(-2,2,length=50) # 領域をx軸方向に50個の多角形(台形)に等分割 > dvals <- dnorm(xvals) # 対応するグラフの高さ > polygon(c(xvals,rev(xvals)),c(rep(0,50),rev(dvals)),col="gray") # xvals,rep(0,50) の組合せでx軸上の辺を結ぶ # rev(xvals),rev(dvals) の組合せでグラフに沿った辺を結ぶ
(1) 関数 zip.file.extract() (2) 関数 zip.unpack() (Windows版) (3) 関数 shell() または system() を使い予め解凍した上で通常ファイルとして読み込み (4) 関数 gzfile() を用いる。これは gzip 化された出力を行うことも出来る
> plot(x, y, xaxt="n")
> axis(1, labels=FALSE)
> pr <- pretty(x)
> par(xpd=TRUE)
> text(pr, par("usr")[3], pr, adj=0, srt=-45) # srt=-45 で時計回りに45度回転
> x_matrix(1:12, ncol=3)
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
> apply(x,1,max) # 各行の最大値を求める
[1] 9 10 11 12
> apply(x,2,max) # 各列の最大値を求める
[1] 4 8 12
> temp <- 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
次のプロットを出力する前に確認のプロンプト par(ask=TRUE) を提示する。
これは example 関数によるデモを実行する際、ひき続くグラフィックス表示を
一つずつ眺めるためにも有効である。par(ask=FALSE) を実行すれば元に戻る。
> assign(paste("file", 1, "max", sep=""), 1)
> ls()
[1] "file1max"
file[1],...,file[10] はデータファイル名の文字列であるとして、次の
関数はそれを読み込み、順に f1,f2,...,f10 という名前のオブジェトに付値
temp <- function() {
for (i in 1:10) {
assign(paste("f",i,sep=""), read.table(file[i],skip=1))
}
}
(1) for(i in 1:(n-1))
for(j in (i+1):n)) # 但し n=1 で失敗
...
(2) for( i in seq(n) )
for( j in seq(n)[-seq(i)] ) # n=1 でもOK
...
> x <- y <- 1:10 > z <- matrix(rnorm(100),ncol=10) > image(x,y,z, col=topo(12)) # 地形図色調を12段階で使用
> x_matrix(runif(9),ncol=3)
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.6999342 0.4610615 0.3838415
[2,] 0.5060148 0.9964767 0.5274574
[3,] 0.1510918 0.9524839 0.5363432
> order(x[,2])
[1] 1 3 2
> x[,order(x[,2])] # 第2列でソート
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.6999342 0.3838415 0.4610615
[2,] 0.5060148 0.5274574 0.9964767
[3,] 0.1510918 0.5363432 0.9524839
> order(x[1,])
[1] 3 2 1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.1510918 0.9524839 0.5363432
[2,] 0.5060148 0.9964767 0.5274574
[3,] 0.6999342 0.4610615 0.3838415
R BATCH myfile.R &(2) 次のような Unix のシェルスクリプトを使う(csh の場合)
#!/csh -f # # Something for preparation # R --vanilla << EOF # Put R Code here, it's convinient that you can use macro # substitutions here. EOF # # Something for finalize #
> x <- matrix(1:12,3,4)
> x
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
> y_which(x%%3==0, arr.ind=TRUE) ## 3 の倍数である要素の行列添字を取り出す
> y
row col
[1,] 3 1
[2,] 3 2
[3,] 3 3
[4,] 3 4
> x[y[1,1],y[1,2]]
[1] 3
> x[y[4,1],y[4,2]]
[1] 12
単に該当要素を全部取り出すならベクトル化した方がわかりやすい。R の行列・
配列は次元属性を持つベクトルであり、ベクトルとしてアクセスできる。
> x[x%%3==0] # 3の倍数である x の全要素 [1] 3 6 9 12 > x[x%%2==0] <- 0 # 行列 x の偶数要素を全て 0 に置き換え(行列をベクトルとして添字操作) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 0 7 0 [2,] 0 5 0 11 [3,] 3 0 9 0
if(0) {(長い行........)}
x <- array(runif(5^4),c(5,5,5,5)) # 三次元配列 y <- aperm(x,perm=c(2,1,3,4)) # 添字順序の変更 z <- aperm(x,perm=match(1:4,c(2,1,3,4))) # 添字順序の変更 zz <- aperm(y,perm=c(2,1,3,4)) # 添字順序の変更とすると x[i1,i2,i3,i4] は y[i2,i1,i3,i4] となる。z[i1,i2,i3,i4] は x[i2,i1,i3,i4] となる。 zz と z は同じ。
perm 引数を省略すると添字順序が逆順になる。つまり perm=rev(seq(length(dim(x)))) としたのと同じ。
x <- matrix(runif(5^2), ncol=5) y <- aperm(x,c(2,1))と置くと y は t(x) と一致。
一重リストの初期化は
> Lst <- as.list(NA) # リストオブジェクト Lst の初期化
> Lst
[[1]]
[1] NA
> Lst[[1]] <- c(1,2,3) # リストの第一成分(ベクトル)
> Lst
[[1]]
[1] 1 2 3
> Lst[[3]] <- matrix(1:4,ncol=2) # リストの第3成分(行列)
> Lst
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]] # 自動的に途中の成分が生成される
NULL
[[3]]
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4
> Lst[[2]] <- "second character element" # 空の第二成分に文字列を代入
> Lst
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] "second character element"
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4
最初から要素数を指定して空のリストを作るには
> Lst <- as.list(rep(NA,2)) # 要素数2 > Lst [[1]] [1] NA [[2]] [1] NAリストを具体的要素を与えて構成するには list 関数を使う。各要素には名前タグを付けることが出来、 要素番号以外に名前タグで操作(二重かぎ括弧以外に $ 演算子を使える)できる。
> Lst <- list(sex=c(1,2),name=c("Tarou","Hanako"))
> Lst
$sex
[1] 1 2
$name
[1] "Tarou" "Hanako"
> Lst[[1]]
[1] 1 2
> Lst[["sex"]]
[1] 1 2
> Lst$sex
[1] 1 2
二重リスト(リストの各成分がまたリスト)を初期化するには
> Lst <- as.list(c(NA,NA)) > Lst[[1]] <- as.list(c(NA,NA)) > Lst[[2]] <- as.list(c(NA,NA)) > Lst [[1]] [[1]][[1]] [1] NA [[1]][[2]] [1] NA [[2]] [[2]][[1]] [1] NA [[2]][[2]] [1] NA > Lst[[1]][[2]] <- c(1,3) > Lst[[1]] [[1]] [1] NA [[2]] [1] 1 3 > Lst[[1]][[2]] # Lst[[1,2]] は使えない [1] 1 3
> for (i in 1:n) { for (j in 1:n) f(i,j)}
は
> rangelist <- multiplerange(1:n) > for (i in rangelist) f(i[1],i[2])と出来る(同じ多重範囲のループが瀕出する際は、コードが簡潔になり、実行時間も 多少早くなる)。ここで multiplerange(1:n) は全ての組合せ c(i,j), 1<=i,j<=n, からなるリストを作る関数:
multiplerange <- function(range) {
mplerange <- as.list(rep(NA,length(range)^2))
ct <- 0
for (i1 in range) { for (i2 in range) {
mplerange[[ct<-ct+1]] <- c(i1,i2)
}}
return(mplerange)
}
> date() [1] "Fri Mar 21 15:25:05 2003" > Sys.time() [1] "2003-03-21 15:25:12 JST" > unclass(Sys.time()) [1] 1048227920 #この数値は1970年元旦からの経過秒数
R | tee ログファイル名 (例 R | tee R.20030321.log)とすればログファイル(名前はファイル名として可能なものであれば任意)にコンソールに表示されたものが全て 保存される。Unix の tee 命令はコンソールへの出力を分岐してファイルへも出力するためのツールである。
既存のファイルへの追加出力数には tee 命令にオプション -a を加える
R | tee -a ログファイル名 (例 R | tee -a R.20030321.log)
> x <- 1:n # 1:n の代わりに単に n としても良い > sample(x,m,replace=TRUE) # 同じ要素が選ばれても良い > sample(x,m,replace=FALSE) # 同じ要素は選ばれ無い(既定動作) > sample(x) # 特に m=n とするとランダムな置換になる > sample(c(0,1), 100, replace = TRUE) # 100個のベルヌイ試行オプションの確率ベクトルを与えると各要素が選ばれる確率を指定できる(既定値は等確率 1/n)
> p <- runif(n); p <- p/sum(p) > sample(x,m,replace=TRUE,prob=p)
> m <- matrix(x,nrow=i,ncol=j,byrow=TRUE, dirnames=z) # 一般形
> M <- matrix(1:6,,3,byrow=TRUE) # ncol=3 (自動的に nrow=2 になる)
> M
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
> M <- matrix(1:6,,3) # matrix(1:6,,3,byrow=FALSE) と同じ
> M
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
> M <- matrix(1:6,3,) # nrow=3 (自動的に ncol=2 になる)
> M
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
[,1] [,2]
[1,] 1 1 # ベクトル 1:3 がリサイクル使用されている
[2,] 2 2
[3,] 3 3
> sequence(3:1) [1] 1 2 3 1 2 1 > sequence(1:3) [1] 1 1 2 1 2 3 > sequence((-1):1) > sequence(c(3,3,2)) [1] 1 2 3 1 2 3 1 2
> x=rnorm(1000) # 1000個の正規乱数 > which(abs(x-1.1) == min(abs(x-1.1))) # 1.1 に最も近い値を持つ要素の添字 [1] 657 > x[which(abs(x-1.1) == min(abs(x-1.1)))] # 該当要素値 [1] 1.112788
> x <- (-1):3 > ifelse(x>0,log(x),NA) # x <=0 なら NA を返す [1] NA NA 0.0000000 0.6931472 1.0986123 Warning message: # 途中で log(x) を計算するので NaN が発生、警告がでる NaNs produced in: log(x) > log(ifelse(x>0,x,NA)) # x=-1,0 では 先ず x <- NA となり、ついで log(NA)=NA が返される [1] NA NA 0.0000000 0.6931472 1.0986123 # 警告無し > ifelse(x>=0,x,-x) # abs(x) と同じ [1] 1 0 1 2 3
help.start() は Netscape を起動(もし使用可能なら)し、以後のヘルプ文章はブラウザに表示される。
help.search("...") はロードされている全てのパッケージから該当項目を検索する。
例: help.search("plot")
help.search は正規表現を受け付ける。
例: help.search("*trans*") (途中に trans を含む全ての項目)
検索すべきキーワードが曖昧な場合は apropos 関数にキーワードの一部を与えて検索する。
例: apropos("files") (タイトル・名前に文字列 files を含む項目を表示)
> Sys.time() # OS の時間情報 [1] "2003-03-22 13:49:24 JST" > ? Sys.time > format(Sys.time(), "%a %b %d %X %Y") # 整形済みの時間情報 [1] "土 3月 22 13時49分42秒 2003" > date() [1] "Sat Mar 22 13:53:57 2003" > ptm <- proc.time() # R 起動後の経過時間 > for (i in 1:50) mad(runif(500)) > proc.time() - ptm # 上記コードの実行時間 [1] 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 > system.time(for (i in 1:50) mad(runif(500))) # コードの実行時間 [1] 0.04 0.01 0.05 0.00 0.00時間関数の返すベクトルは ユーザーCPUタイム、システムCPUタイム、経過時間、 副プロセスの使用ユーザーCPUタイム、副プロセスの使用システムCPUタイム (最後の二つは普通ゼロ)
時間の解像度はシステム固有であり、普通 1/100 秒。経過時間は最も近い時間に 1/100 秒単位で丸められる。
0.4015427 0.08903581 -0.2304132
0.08903581 1.60844812 0.9061157
-0.23041322 0.9061157 2.9692562
> sm <- eigen(m, sym=TRUE) # 関数 eigen を適用
> sm$values
[1] 3.4311626 1.1970027 0.3510817 # 三つの固有値
>sm$vectors # それぞれに対応する固有ベクトル
[,1] [,2] [,3]
[1,] -0.05508142 -0.2204659 0.9738382
[2,] 0.44231784 -0.8797867 -0.1741557
[3,] 0.89516533 0.4211533 0.1459759
> V <- sm$vectors
> t(V) %*% V # (計算誤差内で) V は直交行列
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1.000000e+00 -1.665335e-16 -5.551115e-17
[2,] -1.665335e-16 1.000000e+00 2.428613e-16
[3,] -5.551115e-17 2.428613e-16 1.000000e+00
> V %*% diag(sm$values) %*% t(V) # (計算誤差内で) m が復元されている
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.40154270 0.08903581 -0.2304132
[2,] 0.08903581 1.60844812 0.9061157
[3,] -0.23041320 0.90611570 2.9692562
> eval(parse(text="ls()")) > eval(parse(text = "x[3] <- 5"))
> test <- function(x){y=log(x);z=sin(x);return(x,y,z)}
> test(1:3)
$x
[1] 1 2 3
$y
[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123
[1] 0.8414710 0.9092974 0.1411200
名前タグを自前で指定するには明示的に名前付きリストを返り値にする。
> test <- function(x){y=log(x);z=sin(x);return(list(value=x,log=y,sin=z))}
> test(1:3)
$value
[1] 1 2 3
$log
[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123
$sin
[1] 0.8414710 0.9092974 0.1411200
"test" <-
function()
{
"hello" <- # 関数内部での関数定義
function()
{
x <- 1:3
y <- 23:34
z <- cbind(x,y)
return(x,y,z)
}
c <- hello() # その実行
return(c$z,c$x, c$y)
}
> A=array(runif(9),c(3,3))
> B=solve(A)
> A%*%B # 検査(数値精度の範囲内で単位行列
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1.000000e+00 -1.103176e-17 -2.745742e-17
[2,] 1.083863e-16 1.000000e+00 -1.039106e-16
[3,] 3.718813e-17 1.237075e-16 1.000000e-00
> B%*%A # 検査(数値精度の範囲内で単位行列
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1.000000e+00 5.573382e-17 -2.075354e-16
[2,] -2.778268e-17 1.000000e+00 2.326698e-16
[3,] -7.285839e-17 -5.995638e-17 1.000000e+00
> test <- function(x){ifelse(x==0,1,x*test(x-1))} # 関数 test の定義中で test を呼び出している。
> test(0)
[1] 1
> test(1)
[1] 1
> test(10)
[1] 3628800
> test(26)
[1] 4.032915e+26
> test(27)
Error in rep(yes, length = length(ans)) : evaluation is nested too deeply: infinite recursion?
> x <- array(runif(8),c(2,4)) > sum(diag(t(x)%*%x)) [1] 3.185785 > sum(diag(x%*%t(x))) [1] 3.185785
> rm(list=objects(pattern="^lm.*")) # lm. で始まる全てのオブジェクトを抹消 > rm(list=ls(pat="g")) # オブジェクト名に g を含む全てのオブジェクトを抹消ls(pat="...") 中には次のような正規表現が使える:
ls(pat="^foo") 名前が foo で始まるオブジェクト ls(pat="foo$") 名前が foo で終るオブジェクト ls(pat="foo") オブジェクト名の一部に文字 foo を含む注意: ワイルドカード * は(何故か)使えない。ls(pat="*"), ls(pat="g*") 等は全てのオブジェクトに該当する ので rm(list=ls(pat="g*") は全てのオブジェクトを抹消するので危険。
> ls() [1] "f" "x" "y" "z" >> ls(pat="*") # 隠しファイル以外全てを表示 [1] "f" "x" "y" "z" > ls(pat="*x") [1] "x" > ls(pat="x*") [1] "f" "x" "y" "z" # 隠しファイル以外全てを表示ドット . で始まるファイルは隠しファイルとみなされ ls 命令では表示されない。特に表示するためには
> ls(all=TRUE) [1] ".Op" ".Random.seed" ".Traceback" "f" "x" "y" "z" "x.temp"とする。この種のオブジェクトは R 自身が自動的に生成するものがあり、無闇に抹消するのは危険。
関数中での使用には注意がいる。関数中で使用された ls 関数はその関数の実行環境中のオブジェクトのみを 探すので、もし関数を実行した環境中で探すにはオプション envir= で該当環境を指定する必要。
rm(list = ls(pat = "^g", envir = .GlobalEnv), envir = .GlobalEnv) # 大域的環境中で探し、抹消する
> getwd() # 現在のディレクトリを表示
[1] "/home/mase"
> system("cd ..") # Unix 命令 "cd .." を実行
> getwd()
[1] "/home/mase" # しかし実際は変更はされていない
> getwd()
[1] "/home/mase/"
> setwd("..")
> getwd()
[1] "/home" # 変更されている
> setwd("~")
> getwd()
[1] "/home/mase"
> options(digits=10); log(3.1) [1] 1.131402111 > options(digits=15); log(3.1) [1] 1.1314021114911 > options(digits=22); log(3.1) [1] 1.131402111491100592744 > options(digits=23)参考:
> .Machine$integer.max # 最大可能正浮動小数 (=2^(31)) [1] 2147483647 > .Machine$double.xmax [1] 1.797693134862315708145e+308 # 最大可能正整数
> v <- 1
> test <- function () {v <- 2; v <<- 3; cat("v=",v,"\n")}
> test()
v= 2
> v
[1] 3
この例では関数内部での変数 v と永続付値で生成された大局的環境(つまり関数 test を実行した環境 .GlobalEnv
中の変数 v という、同じ名前だが実体が異なる二つの変数が登場する。関数中では単なる変数 v は局所的な変数を
指し、関数実行後は残らない。一方大局的変数v は関数実行後も残る。
もう少し微妙な例:
> test <- function () {v <- 1:3; v[2] <<- 0; cat("v=",v,"\n")}
> test()
v= 1 2 3 # 局所的な v の値
> v
[1] 1 0 3 # 大局的な v の値(いつの間にかベクトルになっていることに注意)
教訓: 大局的変数は便利だが使用には注意がいる。使うときはできるだけ個性的な名前を用いる。決して大局的環境、
もしくは関数中の局所的変数と紛らわしい名前は使わない!
> rm(v) # 大局的環境に変数 v があれば抹消
> tempenv <- new.env(TRUE,NULL) # 新しい環境を作り tempenv と名付ける
> assign("v",3,env=tempenv) # 環境 tempenv 中に変数 v を作り、値を 3 とする
> v
Error: Object "v" not found # 大局的環境には v という変数は無いのでエラー
> ls(envir=tempenv) # 環境 tempenv 中の変数一覧
[1] "v" # v という変数がある!
> get("v",env=tempenv) # 環境 tempenv 中の変数 v の値を得る
[1] 3
> rm(tempenv) # 環境 tempenv は大局的環境 .GlobalEnv 中のオブジェクトであり rm 関数で抹消できる
> ls(envir=tempenv)
Error in ls(envir = tempenv) : Object "tempenv" not found
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