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cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start [2020/07/29 08:39] adalardo [O primeiro Script] |
cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start [2020/07/29 08:46] adalardo [Rodando o script] |
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<WRAP center round todo 80%> | <WRAP center round todo 80%> | ||
- | Agora que já fez seu primeiro exercício no notaR. Siga para a aba de exercícios para seguir os execícios desse tópico. Os exercícios ficarão embutidos nesse wiki, mas deixaremos sempre o link para o notaR caso prefiram abrir a plataforma diretamente. **Lembre-se de logar no sitema notaR** antes de fazer os exercícios. | + | Agora que já fez seu primeiro exercício no notaR. Siga para a aba de [[cursos:ecor:01_curso_atual:exercicios1|exercícios]] para seguir os execícios desse tópico. Os exercícios ficarão embutidos nesse wiki, mas deixaremos sempre o link para o notaR caso prefiram abrir a plataforma diretamente. **Lembre-se de logar no sitema notaR** antes de fazer os exercícios e não deixe de passar pela aba da apostila, ela e complementar aos [[cursos:ecor:03_apostila:01-intro|tutoriais]], apesar de alguma redundância desejável. |
</WRAP> | </WRAP> | ||
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- | ===== O Ambiente de Programação ===== | ||
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- | {{:cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:mapa20.png?400 |}} | ||
- | Agora que apresentamos as bases conceituais e da sintaxe da linguagem R é o momento de entender o ambiente de programação a que a linguagem está associada. O R não é só o interpretador da linguagem. Existe toda a gestão da informação que transita nessa nossa conversa com o R. Para ser um bom usuário do R é importante que entenda como essa interação se dá e é preciso se localizar nesse ambiente que é nossa oficina virtual de criação. | ||
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- | Por exemplo, criamos um objeto e sabemos como acessar aquilo que foi atribuído a ele e também sabemos que podemos manipulá-lo com outros objetos da classe função. Mas onde ele fica armazenado? Por padrão, todo o objeto que é criado fica armazenado no que chamamos de **área de trabalho**((tecnicamente chamado de Global Environment)). Na nossa metáfora da oficina, podemos dizer que a **área de trabalho** é a nossa bancada, onde temos os objetos que estamos trabalhando. | ||
- | Para listar o que temos na nossa área de trabalho, usamos a função ''ls()''. | ||
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- | ==== Rodando o script ==== | ||
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- | Além de poder enviar as linhas de comando é possível submeter o script integralmente para o R. Você pode fazer isto de duas maneiras: | ||
- | <WRAP center round box 80%> | ||
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- | * 1. Na janela do editor de código, selecione com o mouse ou marque todo o //script// com "Ctrl-a" e depois envie-o para o R com "Ctrl-r", como fizemos anteriormente | ||
- | * **OU** | ||
- | * 2. Na janela do R digite o comando: | ||
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- | </WRAP> | ||
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- | <code> | ||
- | source("tutorial01.r") | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | **OBS:** Este comando só funcionará se o arquivo //regressao.r// estiver no diretório de trabalho, que é o nome técnico da pasta para onde o R está direcionado no seu computador. Caso não esteja, aparecerá uma mensagem de erro dizendo que não é possível abrir a conexão solicitada. A seguir veremos com podemos mudar o diretório de trabalho após abrir uma sessão do R. | ||
- | \\ | ||
- | Por padrão, o ''source'' não mostra na tela os comandos executados nem seus resultados, mas todos os objetos são criados. Verifique os objetos criados por estes comandos no //workspace// do R digitando: | ||
- | <code> | ||
- | ls() | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | Se você quiser ver todos os comandos e resultados use: | ||
- | <code> | ||
- | source( "tutorial01.r", echo=TRUE, print.eval=TRUE ) | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | Consulte a ajuda do comando ''source'' para entender os argumentos ''echo'' e ''print.eval''. | ||
- | |||
- | Agora vamos simular a perda dos objetos: saia do R, respondendo "NÃO" à pergunta "Salvar Área de Trabalho"((não faça isto normalmente!!!, detalhes na [[cursos:ecor:03_apostila:02-entrada#Como o R Guarda os Dados?|apostila]])). | ||
- | |||
- | Abra o R de novo. Tudo perdido? Não! Com o código salvo (script) você pode executá-lo novamente, e recuperar todo o trabalho. Repita o procedimento novamente de abrir o arquivo de script e rodá-lo ;-). | ||
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</code> | </code> | ||
Experimente! | Experimente! | ||
- | |||
- | ===== Listando e Removendo Objetos ===== | ||
- | Várias funções retornam resultados mesmo sem que você forneça argumentos. Nestes casos, basta não escrever entre os parênteses. No caso da função ''ls'', por exemplo, você irá obter a lista de todos os objetos em sua área de trabalho: | ||
- | <code> | ||
- | A1 <- c(1,2,3) | ||
- | A2 <- c(10,20,30) | ||
- | b <- c(A1,A2) | ||
- | ls() | ||
- | </code> | ||
- | Consulte a página de ajuda da função ls: | ||
- | <code> | ||
- | help(ls) | ||
- | </code> | ||
- | Onde você verá a explicação para o argumento ''pattern''. Execute, então, este comando: | ||
- | <code> | ||
- | ls(pattern="A") | ||
- | </code> | ||
- | Para mudar os nomes de objetos e apagar os antigos, experimente: | ||
- | <code> | ||
- | a.1 <- A1 | ||
- | a.2 <- A2 | ||
- | ls() | ||
- | rm( list=c("A1","A2") ) | ||
- | ls() | ||
- | </code> | ||
- | Que tem o mesmo efeito de: | ||
- | <code> | ||
- | rm(list=ls(pattern="A")) | ||
- | </code> | ||
- | Ou de | ||
- | <code> | ||
- | rm(A1,A2) | ||
- | </code> | ||
- | Verifique! | ||
- | |||
- | |||
- | ===== Carregando Pacotes ===== | ||
- | Pacotes são conjuntos de funções específicas do R, distribuídos em conjunto. No repositório do R estão armazenadas uma quantidade muito grande de pacotes que geralmente tem funções para um certo conjunto de tarefas associadas (p.ex: análise de padrões espaciais de pontos). Para usar um pacote é necessário entender a diferença entre baixar o pacote (download) do repositório e carregar o pacote na sua área de trabalho. Veja a apostila para mais detalhes se houver ainda dúvidas sobre como usar pacotes | ||
- | |||
- | Quais pacotes estão disponíveis na sua instalação de R? Você pode verificar isto com o comando: | ||
- | <code> | ||
- | library() | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | Outra maneira é iniciar a interface hipertexto de ajuda com: | ||
- | <code> | ||
- | help.start() | ||
- | </code> | ||
- | E escolher o link //"Packages"//, que você terá a lista do pacotes já instalados. | ||
- | Na interface hipertexto clique no nome de um dos pacotes. Você verá a lista de todos os objetos que este pacote contém. | ||
- | |||
- | Quais pacotes estão carregados? Uma maneira simples de descobrir é com o comando: | ||
- | <code> | ||
- | search() | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | Agora vamos gerar 15 números sorteados de uma distribuição normal, com média 1 e desvio-padrão=3, e guardar o resultado no onbjeto ''x1'': | ||
- | <code> | ||
- | x1 <- rnorm(n=15, mean=1, sd=3) | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | Para fazer um histograma deste valores, há a função ''hist'', do pacote //graphics//: | ||
- | <code> | ||
- | hist(x1) | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | Mas há também a função ''truehist'', do pacote //MASS//: | ||
- | <code> | ||
- | truehist(x1) | ||
- | </code> | ||
- | |||
- | Este comando retornará uma mensagem de erro, que avisa que o R não encontrou o objeto ''truehist''. Para que isso não aconteça, é preciso carregar o pacote //MASS//, que já está instalado na distribuição básica do R: | ||
- | <code> | ||
- | search() | ||
- | library(MASS) | ||
- | search() | ||
- | truehist(x1) | ||
- | </code> | ||