Ferramentas do usuário

Ferramentas do site


cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start

Diferenças

Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.

Link para esta página de comparações

Ambos lados da revisão anterior Revisão anterior
Próxima revisão
Revisão anterior
Última revisão Ambos lados da revisão seguinte
cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start [2020/07/29 08:42]
adalardo [O primeiro Script]
cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start [2020/07/29 08:47]
adalardo [Criando Objetos]
Linha 488: Linha 488:
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
  
-===== O Ambiente de Programação ===== 
  
-{{:​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. 
  
-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()''​. 
- 
-  ​ 
- 
- 
- 
-==== Rodando o script ==== 
- 
-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%> 
- 
-  * 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: 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
-<​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 ;-). 
- 
- 
- 
-==== O Mapa do R  ===== 
- 
-Nosso exemplo de como se organizar no R aqui, será com o Windows. A lógica é a mesma para outros sistemas operacionais,​ com pequenas variações. ​ 
- 
-=== Organize suas pastas === 
- 
-Antes de começar um novo projeto de análise, crie uma pasta de trabalho ((diretório é o termo técnico)) para ele, com o menu //​**Arquivo>​Novo>​Pasta**//​ do windows explorer. 
- 
-<WRAP center round box 80%> 
- 
-{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​cria_pasta_windows.png?​700 ​ |}} 
-</​WRAP>​ 
- 
-<WRAP center round box 80%> 
- 
-{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​tutorial1:​nova_pasta_documentos.png?​700 ​ |crie um diretório de projeto}} 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
-Em seguida execute o R a partir do atalho na área de trabalho ou na barra de ferramentas. 
-<WRAP center round box 80%> 
- 
-{{:​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​clique_atalho_r.png|}} {{:​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​clique_barra_ferram-r.png|}} 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
-Verifique qual é o diretório de trabalho ((pasta)) que o R está vinculado, com o comando: 
-<​code>​ 
-getwd() 
-</​code>​ 
- 
-E você verá que ao abrir o R desta maneira ele sempre começará com um mesmo diretório de trabalho, possivelmente em "Meus Documentos",​ e.g.: 
- 
-<​code>​ 
-[1] "​C:/​Documents and Settings/​Administrador/​Meus documentos"​ 
-</​code>​ 
- 
-Para mudar o diretório de trabalho use: 
-<​code>​ 
-setwd("​C:/​Documents and Settings/​Administrador/​Meus documentos/​temp1"​) 
-</​code>​ 
- 
-<WRAP center round important 60%> 
- 
-**IMPORTANTE:​** as barras de endereço devem ser no padrão Linux, ou seja, barras simples e não dupla invertida como a utilizada em Windows. 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
-Verifique se mudança funcionou, com um novo comando ''​getwd'':​ 
-<​code>​ 
-getwd() 
-</​code>​ 
- 
-Se seu diretório de trabalho é o desejado, verifique que está vazio, com os comandos: 
-<​code>​ 
-dir() 
-list.files() 
-</​code>​ 
-E também verifique se o //​workspace//​ do R está vazio com 
-<​code>​ 
-ls() 
-</​code>​ 
- 
- 
-Agora baixe o arquivo {{:​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​letras.rdata|}} para o diretório de trabalho e carregue-o no //​workspace//​ do R com o comando: ​ 
-<​code>​ 
-load("​letras.rdata"​) 
-</​code>​ 
- 
-Verifique agora seu workspace, e salve-o: 
-<​code>​ 
-ls() 
-save.image() 
-</​code>​ 
- 
-Crie alguns outros objetos em seu //​workspace//:​ 
-<​code>​ 
-pares <- c(2,4,6,8) 
-impares <- c(1,​3,​5,​7,​9) 
-numeros <- c(pares,​impares) 
-</​code>​ 
- 
-Agora saia do R, tomando o cuidado de salvar de novo seu //​workspace//​. 
- 
-Para trabalhar novamente no mesmo projeto, abra o diretório correspondente com o Windows Explorer e clique no arquivo ''​.RData''​ : 
-<WRAP center round box 80%> 
- 
-{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​diretorio_com_rdata.png?​700 ​ |clique no arquivo .RData}} 
-</​WRAP>​ 
- 
-<WRAP center round box 80%> 
-{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​tutorial1:​arquivos_gerados.png?​700 ​ |}} 
-</​WRAP>​ 
- 
-<WRAP center round tip 100%> 
- 
-**IMPORTANTE:​** certifique-se de que o diretório está com a opção de exibir arquivos ocultos, ou você não verá o arquivo ''​.RData'':​ 
-</​WRAP>​ 
- 
-<WRAP center round box 80%> 
- 
-{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​ligar_mostrar_arquivos_ocultos_windows.png?​700 ​ |ligue exibição arquivos ocultos}} 
-</​WRAP>​ 
-<WRAP center round box 80%> 
- 
-{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​tutorial1:​arquivos_ocultos.png?​700 ​ |}} 
- 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
-Verifique se todos os objetos da última seção estão em seu //​workspace//:​ 
- 
-<​code>​ 
-ls() 
-</​code>​ 
- 
- 
----- 
- 
-Outra solução é criar um atalho para o projeto, indicando o diretório de trabalho na caixa de propriedades do atalho: 
-<WRAP center round box 80%> 
- 
-{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​fazendo_atalho_projeto.png ​ |atalho para o projeto}} 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
-Você pode manter um atalho para cada projeto em andamento em sua área de trabalho do windows. 
-<WRAP center round box 60%> 
- 
-//**__Para Usuários de LINUX__**// 
- 
-Em LINUX não há estes problemas, pois basta executar o R na linha de comando (//​shell//​) ​ a partir do diretório de trabalho (veja na [[cursos:​ecor:​03_apostila:​02-entrada#​iniciando_o_r|apostila]]). ​ 
- 
-Com o uso de editores de código fica ainda mais fácil, consulte o [[cursos:​ecor:​01_curso_atual:​material:​start#​guia_para_o_ess|guia]] que há em nosso material de apoio. 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
- 
-===== Criando Objetos ===== 
-Os três [[cursos:​ecor:​03_apostila:​02-entrada#​Criação de Objetos: Atribuição|operadores de atribuição]] ''<''''​-'',​ ''​=''​ e ''​-''''>''​ podem ser usados de várias maneiras para criar objetos. Por exemplo, estes comandos: 
-<​code>​ 
-a <- 1 
-b <- a 
-</​code>​ 
-São equivalentes a este: 
-<​code>​ 
-b <- a <- 1 
-</​code>​ 
-Ou a este: 
-<​code>​ 
-a = 1 -> b 
-</​code>​ 
-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>​ 
  
  
cursos/ecor/02_tutoriais/tutorial1/start.txt · Última modificação: 2020/07/30 12:33 por adalardo