R简介
基于R体系下的Bioconductor项目为用户提供了整体解决方案。
R的编程比较简单。不像Java、C等那么难学。但灵活性太强了，有时候反而觉得不易掌握。R最强大的地方就是它的统计计算功能，这可以从数据结构和算法两方面来说。
首先，它的许多数据结构都是为数据处理的需要而设计的。例如其中有一个叫做data.frame的数据类型，它本质上就是一张二维表，每一行是一条记录，每一列是一个字段（按统计学的术语来说，每一行是一个观测，每一列是一个变量）。data.frame是一种类矩阵结构，可以对行和列进行一系列的操作，但它又允许每一列的数据是不同的类型，这跟现实中的很多数据是相符的。当然，其它各种流行的语言要实现这些操作都不是难事，只不过R语言是把这些数据结构作为内置的一部分。
此外，R语言的绝大多数操作都是向量化的，这和Matlab很像，因此省去了很多显式的循环。例如，如果x是一个向量，那么我要将它标准化（减去均值，再除以标准差）就只需要 (x - mean(x)) / sd(x) 形式上就像是在写数学公式。
除去基础的数据结构之外，数据处理最重要的一点就是各种统计方法，在这一点上R语言可以不太谦虚地说是无言能及。
R语言的统计方法更新很快，目前已经有3000多个附加软件包，其中大多数都是统计学专业的老师和学生，以及数据分析人员贡献的。当然这有好处也有坏处，好处是你永远可以找到最新的统计方法，因为那些大牛们发paper时基本上都会将程序编好然后挂到网站上。
推荐一个R的IDE工具：RStudio。下载地址：http://www.rstudio.com/. 不管怎么说，肯定比R自带的那个编辑器要强喽。
Nicklaus Wirth——Pascal之父，曾经因为一句话“算法+数据结构=程序”，获得图灵奖。
所以，有必要详细地介绍R的数据结构，特别是那些独特的数据结构，它们给数据处理带来了很大的便利。
数据结构
向量
向量是R内置的 最基本的数据结构, 相当于其它编程语言的数组 .那么如何从头建立一个向量呢？
v <- c(2, 3, 2, 2, 1)
v[1] 2 3 2 2 1
从回显中可以看到，c函数将一串以逗号分隔的整数存进了一个名为v的向量里。c函数(英文：concatenate)的目的是将一串数连接起来。其中[1]表示行数，当内容太多的时候，R会自动换行。
w - 1:10; w围绕向量这一数据结构，有一些内建的方法特别有用。例如查询一个向量的长度，
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
length(w);再如设置向量的元素的名字，
[1] 10
names(v) <- c("a","b","c","d","e")
> names(v)
[1] "a" "b" "c" "d" "e"设置名字有什么用呢？
比如想取一个向量的特定的元素，可以这么取
names(v)实际上，对于简单的向量，可以直接根据索引取值。
[1] "a" "b" "c" "d" "e"
> v["b"]
> v[2]实际上，可以在建立向量的同时设置列名。
b
3
> n <- c(a = 1, b = 2, c = 3);建立好的向量还可以修改。
> n
a b c
1 2 3
> v["a"] <- 100;修改的方式并不限于单个值。可以从向量中取出一部分内容构建新的向量。
> v
a b c d e
100 3 2 2 1
> v[-1]这里，可以看出使用-1的索引，实际上是把第一列排除了。相似的用法也可以在Perl里找到影子，但是意义完全不同，请注意区分。
b c d e
3 2 2 1
更复杂点，去除两个值，结果是b和d两列被去除了。
> v[-c(2, 4)]这里，使用了更高级的技巧，v>2返回相同长度的只包含TRUE或FALSE的向量。
a c e
100 2 1
> v[v>2]这等价于下面的用法。
a b
100 3
> v[which(v > 2)]
a b
100 3
如果向量的长度不够，可以扩充。
> length(v) <- 11
> v
a b c d e
100 3 2 2 1 NA NA NA NA NA NA
我们可以看到长度扩大到11，最后面六个值为NA，相当于JAVA里的Null。
因子
虽然初学者很少使用到因子类型，但是适当的了解可以为以后打下基础。因子的特点是用于分类数据，而且不同水平间不重复。
建立一个因子的方法：
> a <- factor(c("low", "low", "low", "high", "high"), levels = c("low", "medium", "high"))
> a
[1] low low low high high
Levels: low medium high
访问一个因子的水平：
> levels(a)
[1] "low" "medium" "high"
列表
列表在功能上和JAVA和Perl里的哈希类似。特别是函数的返回值较多时，可以用列表打包，从而返回一个唯一值。列表中的值可以是异质性的，但次序是固定的。
建立一个列表的方法：
l <- list(1,2,3,4,5)更进一步，建立一个命名列表的方法：
> l
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] 2
[[3]]
[1] 3
[[4]]
[1] 4
[[5]]
[1] 5
info <-list(name="jerry",threedimension=c(40,60,90),salary=2000)要想从一个列表中取出特定的值，需要使用索引或名称：
info
$name
[1] "jerry"
$threedimension
[1] 40 60 90
$salary
[1] 2000
l[1]实际上，这种方法得到的还是一个列表，只不过只包含一个值。class函数可以得出类型，这里是list类型。
[[1]]
[1] 1
> info["name"]
$name
[1] "jerry"
> class(info["name"])
[1] "list"
通过$符号可以得到向量形式的值。
info$salary可以从class函数返回的值看出得到的一个字符串向量。
[1] 2000
> class(info$name)
[1] "character"
使用unlist函数可以得到将列表转换成向量形式。
unlist(info)
name threedimension1 threedimension2 threedimension3 salary
"jerry" "40" "60" "90" "2000"
矩阵
可以想象的出，矩阵是用来存储数据的。可以将矩阵看成特殊的向量。
从头建立一个矩阵的方法：
m <- matrix(data=1:12,nrow=4,ncol=3, dimnames=list(c("r1","r2","r3","r4"), c("c1","c2","c3")))
> m
c1 c2 c3
r1 1 5 9
r2 2 6 10
r3 3 7 11
r4 4 8 12
data后面的数值向量会以此填充进4行3列的矩阵中，而且默认的填充方向是纵向的。同时，dimnames指定了行和列的名字。
比较令人感兴趣的是从矩阵中提取感兴趣的数值块，这个过程叫做切片。
m[1,] #抽取矩阵的第一行，学过Mathlab的童鞋应该不陌生抽取矩阵的行或列的名称：
c1 c2 c3
1 5 9
> m[,1] #抽取矩阵的第一列
r1 r2 r3 r4
1 2 3 4
> m[1:2,1:2] #同时抽取行和列
c1 c2
r1 1 5
r2 2 6
rownames(m)
[1] "r1" "r2" "r3" "r4"
> colnames(m)
[1] "c1" "c2" "c3"
> colnames(m)[2] #只抽取第二列的名称
[1] "c2"
数据框
数据框差不多是最有用的数据结构了。从外部输入的数据都是以数据框的形式存储的。数据框类似于矩阵，但是能用于存储异质性的数据。
从头建立一个数据框的方法：
Expression<-data.frame(sample1=c(.8,.4,.2), sample2=c(.2,.1,.2),sample3=c(.2,.3,.1));这里，直接对数据框的列进行了命名。Expression好似一个矩阵，因为没有字符数据，所以它可以很容易地转换为矩阵，这样可以使用矩阵特异的方法对其进行深入的操作了。
> Expression
sample1 sample2 sample3
1 0.8 0.2 0.2
2 0.4 0.1 0.3
3 0.2 0.2 0.1
> exp<-as.matrix(Expression)as.matrix是将任何可转换为matrix的对象转换为matrix的方法。实际上，还有其它方法可用于类型转换，例如is.character可以将其它对象转换为字符串。
> exp
sample1 sample2 sample2.1
[1,] 0.8 0.2 0.2
[2,] 0.4 0.1 0.3
[3,] 0.2 0.2 0.1
> class(exp)
[1] "matrix"
> class(v)童鞋们可以自己试试其它类型转换的方法，如as.numeric, as.logical, as.data.frame等等。
[1] "numeric"
> class(as.character(v))
[1] "character"
同样可以对数据框通过索引或列名读取部分数据。
> Expression[1:2]可以看出，切片操作得到的是数据框，但如果得到的是一维数据的话，会自动转成向量。
sample1 sample2
1 0.8 0.2
2 0.4 0.1
3 0.2 0.2
> class(Expression[1:2])
[1] "data.frame"
> Expression$sample1
[1] 0.8 0.4 0.2
> class(Expression$sample1)
[1] "numeric"
和Matlab类似，R也提供了查询矩阵或数据框的维度的方法。
> nrow(exp)#查询矩阵的行数
[1] 3
> nrow(Expression)#查询数据框的行数
[1] 3
> ncol(exp)#查询矩阵的列数
[1] 3
> ncol(Expression)#查询数据框的列数
[1] 3
接下来，会介绍数据的外部导入，之所以在这里介绍，是因为导入的数据会以数据框的形式存储。
df1 <- read.table(header=T, text='
K value
K2 0.766
K3 0.857
K4 0.811
K5 0.711
K6 0.614
')
> class(df1)
[1] "data.frame"
再如，我们导入一个数值数据，最后将它转换为矩阵。
df2 <- read.table(header=T, text='虽然，直接在命令中输入少量数据看起来很优雅，然而，真实的生物数据的维度普遍较大，使用文件导入的方式较合适。
Sample1 Sample2
0.453 0.766
0.370 0.857
0.199 0.811
0.888 0.711
0.341 0.614
')rownames(df2)<-c("probe1","probe2","probe3","probe4","probe5")#指定其行名 df2
Sample1 Sample2
probe1 0.453 0.766
probe2 0.370 0.857
probe3 0.199 0.811
probe4 0.888 0.711
probe5 0.341 0.614
class(df2) [1] "data.frame"
df3<-as.matrix(df2)
> df3<-as.matrix(df2)
> df3
Sample1 Sample2
probe1 0.453 0.766
probe2 0.370 0.857
probe3 0.199 0.811
probe4 0.888 0.711
probe5 0.341 0.614
> class(df3) #[1] "matrix"
dat <- read.csv("class_exp1.csv",header= T, row.name= 1)
如果目标文件不在当前目录，可以通过设置当前绝对路径指定。
setwd("E:/R讲解基本/2-练习数据")
dat <- read.csv("class_exp1.csv",header= T, row.name= 1)
#或者直接指定绝对路径
dat <- read.csv("E:/R讲解基本/2-练习数据/class_exp1.csv",header= T, row.name= 1)
小结：在介绍完这些关于常见数据结构的最最基本的内容之后，或许你已经可以磕磕绊绊地进行一些数据分析。然而，更深入的数据分析或许需要更多的练习和技巧，希望大家进一步学习和不断提高。推荐一本参考书《R Cookbook》。它其实就是一本参考手册，从中可找到你感兴趣的内容。很显然，你不需要将此书从头读到尾，只需要找你需要的内容，copy并修改加入到自己的script里。然而，你还是需要大致浏览此书，以帮助你快速找到想要找到的知识。
此外，R FOR DUMMIES也是为新手推荐的一本参考书。虽然，该书还没有中文版出版，但是具备大学英语4级以上的水平的读者相信阅读此书都不会有太大障碍。况且，你学习的是此书涉及的代码，在一定的语境的条件下，对文字的理解会有所帮助。这本书并不追求技巧，而是将读者的水平置于很低的层次，逐渐地提高，是推荐给新手的可选读物。
R绘图快速入门
这里要介绍的是基于ggplot2包快速绘制高品质图像。
什么是ggplot2
ggplot2是用于绘图的R语言扩展包。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形（如直方图，散点图），而是定义各种底层组件（如线条、方块）来合成复杂的图形，这使它能以非常简洁的函数构建各类图形，而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。
与lattice包的比较
ggplot2和lattice都属于高级的格点绘图包，初学R语言的朋友可能会在二者选择上有所疑惑。从各自特点上来看，lattice入门较容易，作图速度较快，图形函数种类较多，比如它可以进行三维绘图，而ggplot2就不能。ggplot2需要一段时间的学习，但当你跨过这个门槛之后，就能体会到它的简洁和优雅，而且ggplot2可以通过底层组件构造前所未有的图形，你所受到的限制只是你的想象力。虽然总体感受是入门慢，但是功能确实强大。这里我推荐学习ggplot2。基本上，你只需要掌握一个命令即可学会画图。画图的画图命令跟搭积木很类似，大大加快了绘图效率。特别推荐《R Graphics Cookbook》。其实你完全不懂ggplot2，将它上面的代码改动一下，完全可以应付大部分的生物信息毕业论文了。
基本概念
图层（Layer）：如果你用过photoshop，那么对于图层一定不会陌生。一个图层好比是一张玻璃纸，包含有各种图形元素，你可以分别建立图层然后叠放在一起，组合成图形的最终效果。图层可以允许用户一步步的构建图形，方便单独对图层进行修改、增加统计量、甚至改动数据。
标度（Scale）：标度是一种函数，它控制了数学空间到图形元素空间的映射。一组连续数据可以映射到X轴坐标，也可以映射到一组连续的渐变色彩。一组分类数据可以映射成为不同的形状，也可以映射成为不同的大小。
坐标系统（Coordinate）：坐标系统控制了图形的坐标轴并影响所有图形元素，最常用的是直角坐标轴，坐标轴可以进行变换以满足不同的需要，如对数坐标。其它可选的还有极坐标轴。
位面（Facet）：很多时候需要将数据按某种方法分组，分别进行绘图。位面就是控制分组绘图的方法和排列形式。
ggplot2的安装
在第一次使用ggplot2之前，你需要安装它。
install.packages("ggplot2")
在每次使用ggplot2之前，你需要将它导入到R环境。
library(ggplot2)
ggplot2的例子
接下来，我们将使用R内置的一个数据，演示ggplot2的强大能力，开始发挥你的创造力吧。
data(mtcars)mtcars这套数据是记录汽车性能和部件的关系。这里，我们先看看Drat： Rear axle ratio（后轴比） 和wt： Weight（容量）之间的关系。由于该数据较大，我们先显示前两行，相信你没忘了这些基本的切片操作的命令（O(∩_∩)O~~）。
> mtcars[1:2,]先使用一个最基本的命令，直观地看看效果。
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4
ggplot(mtcars,aes(x=drat,y=wt))+geom_point()
接着，我们仔细审视这条唯一你需要掌握的命令。
ggplot(mtcars,aes(x=drat,y=wt))+geom_point()
| | |
数据框（必需）aes中的每一项将 几何元件
geom被映射到特定的
可视化元件
给ggplot喂的数据需要是一个数据框。
aes项每个点都有自己图像上的属性，比如x坐标，y坐标，点的大小、颜色和形状，这些都叫做aesthetics，即图像上可观测到的属性，通过aes函数来赋值
geom决定了图像的“type”，即几何特征，是用点来描述图像，还是用柱，或者用条形.因此，通过修改geom项，可以修改图的类型。
我们接着改变一下几何元件，看看效果。
ggplot(mtcars,aes(x=drat,y=wt,color=as.character(gear)))+geom_smooth()
我们看看将gear作为数值的情况的效果（这条命令有些古怪，有的时候不能运行，可以考虑最后运行它）。
ggplot(mtcars,aes(x=drat,y=wt,color=gear))+geom_point()
这里，可以看到点的研究随着gear的值得变化而变化，你可以试着把gear强制变为character，再运行一次，比较一下。可以清楚看出这里还是比较适宜用字符型的gear，因为gear只有三个值。如果一个变量是连续范围的，不用强制变为字符串的类型。
我们再做一些变动，比较一下效果。
ggplot(mtcars,aes(x=drat,y=wt))+geom_point()+geom_smooth()
我们发现几何元件其实是可以叠加的。这样不仅可以同时显示散点，也可以显示平滑的曲线图，这种图被用来显示置信区间。
接下来，我们只对一个变量进行绘图。
ggplot(mtcars,aes(x=drat))+geom_density()
我们发现显示的是drat这个变量的值的分布。
为了考察在另一个变量gear不同（3,4,5）的情况下，drat的分布，我们进一步加了点东西。
ggplot(mtcars,aes(x=drat))+geom_density()+facet_grid(~gear)
facet_grid方法的确很神奇，可以按照传递给它的变量的值分成不同的情况。需要注意的是gear前面的~。
最后，照例给大家推荐一本ggplots的工具书：R Graphics Cookbook。这本书大部分的例子都是用ggplot2实现的，可见ggplot2的强大功能。
要想学好任何编程语言，都离不开这几个字：多练，兴趣，折腾，交流。