Diferenças

Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.

--- cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start [2020/07/29 08:42]
adalardo [O primeiro Script]
+++ cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:start [2020/07/30 12:33] (atual)
adalardo [O Código é Tudo!]
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-===== O Código é Tudo! =====
+===== O Código =====
 Antes de continuar a introdução aos conceitos básicos do R, vamos enteder uma conduta importante em programação. Um dos primeiros hábitos que você deve adquirir para trabalhar com o R é **não digitar os comandos diretamente no console do R((Console é a interface de interação com o interpretador da linguagem: recebe o comando,  envia ao interpretador e retorna a resposta. O que vinhamos usando no início desse tutorial é um interpretador online do R))**, e sim em um arquivo texto, que chamamos de **//script//** ou **//código//**. Essa intermediação entre o texto do comando e o interpretador, feita pelo script, é importante pois garante que o que está sendo direcionado ao R é armazenado no arquivo texto, que por fim, pode ser salvo e armazenado no computador, como um registro do procedimento executado e para ser utilizar novamente quando necessário.
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 </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>

Laboratório de Ecologia de Florestas Tropicais

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