一门新的语言学习，一般都是从输出 "Hello, World!" 程序开始。R 语言的 "Hello, World!" 程序代码如下：

实例（helloworld.R）

myString <- "Hello, World!"
print ( myString )

以上实例将字符串 "Hello, World!" 赋值给 myString 变量。

然后使用 print() 函数输出。

注意：R 语言赋值使用的是左箭头 <- 符号，不过一些新版本也支持等号 =。

注意：R 最常见的脚本文件后缀为 .R。

例如：

hello.R
data_analysis.R
stock.R

虽然 .r 也能用，但社区主流几乎全是.R。

变量

R 语言的有效的变量名称由字母，数字以及点号 . 或下划线 _ 组成。

变量名称以字母或点开头。

变量名	是否正确	原因
var_name2.	正确	字符开头，并由字母、数字、下划线和点号组成
var_name%	错误	% 是非法字符
2var_name	错误	不能数字开头
.var_name, var.name	正确	可以 . 号开头，但是要注意 . 号开头后面不能跟着数字
.2var_name	错误	. 号开头后面不能跟着数字
_var_name	错误	不能以下划线 _ 开头

变量赋值

最新版本的 R 语言赋值可以使用左箭头 <-、等号 =、右箭头 ->：

实例

# 使用等号 = 号赋值
> var.1 = c(0,1,2,3)           
> print(var.1)
[1] 0 1 2 3
# 使用左箭头 <-赋值
> var.2 <- c("learn","R")   
> print(var.2)
[1] "learn" "R"
    
# 使用右箭头 -> 赋值
> c(TRUE,1) -> var.3
> print(var.3)
[1] 1 1          

查看已定义的变量，可以使用 ls() 函数：

实例

> print(ls())
[1] "var.1" "var.2" "var.3"

删除变量可以使用 rm() 函数：

实例

> rm(var.3)
> print(ls())
[1] "var.1" "var.2"
> 

上一章节中我们已经学会来如何安装 R 的编程环境。

接下来，我们将介绍 R 语言的交互式编程与文件脚本编程。

交互式编程

我们只需要在命令行中执行 R 命令，就可以进入交互式的编程窗口：

R

执行完这个命令后，会调出 R 语言的解释器。

我们在 > 符后面输入代码即可。

交互式命令可以通过输入 q() 来退出：

> q()
Sa ve workspace image [y/n/c]: y

文件脚本

R 语言文件后缀为 .R。

接下来我们创建一个 runoob-test.R 文件，代码如下：

runoob-test.R 文件

myString <- "RUNOOB"
print ( myString )

接下来我们在命令行窗口使用 Rscript 来执行该脚本：

Rscript runoob-test.R

输出结果如下：

[1] "RUNOOB"

输入输出

print() 输出

print() 是 R 语言的输出函数。

和其他编程语言一样，R 语言支持数字、字符等输出。

输出语句十分简单：

print("RUNOOB")
print(123)
print(3e2)

执行结果：

[1] "RUNOOB"
[1] 123
[1] 300

R 语言与 node.js 和 Python 一样，是解释型的语言。

所以，我们往往可以像使用命令行一样使用 R 语言。

如果我们在一行上进输入一个值，那么 R 也会把它直接标准化输出：

> 5e-2
[1] 0.05

R 的打印结果为什么有 [1]？

很多新手第一次看到：

[1] 30

不知道什么意思，这个 [1] 不是数组下标。

[1] 表示这一行输出从第 1 个元素开始。

因为 R 天生就是向量化语言。

例如：

x <- c(10,20,30)
print(x)

输出：

[1] 10 20 30

如果内容太长：

[1] ...
[4] ...
[7] ...

表示这一行从第几个元素开始。

cat() 函数

如果需要输出结果的拼接，我们可以使用 cat() 函数：

实例

> cat(1, "加", 1, "等于", 2, 'n')
1 加 1 等于 2 

cat() 函数会在每两个拼接元素之间自动加上空格。

输出内容到文件

R 语言输出到文件的方法十分多样，而且很方便。

cat() 函数支持直接输出结果到文件：

cat("RUNOOB", file="/Users/runoob/runoob-test/r_test.txt")

这个语句不会在控制台产生结果。

它会把 "RUNOOB" 输出到 "/Users/runoob/runoob-test/r_test.txt" 文件中去。

file 参数可以是绝对路径或相对路径。建议使用绝对路径，Windows 路径格式为 D:r_test.txt。

cat("RUNOOB", file="D:r_test.txt")

注意：这个操作是"覆盖写入"操作，请谨慎使用，因为它会将输出文件的原有数据清除。

如果想"追加写入"，请不要忘记设置 append 参数：

cat("GOOGLE", file="/Users/runoob/runoob-test/r_test.txt", append=TRUE)

执行以上代码后，打开 r_test.txt 文件内容如下：

RUNOOBGOOGLE

sink()

sink() 函数可以把控制台输出的文字直接输出到文件中去：

sink("/Users/runoob/runoob-test/r_test.txt")

这条语句执行以后，任何控制台上的输出都会被写入到 "/Users/runoob/runoob-test/r_test.txt" 文件中去。

控制台将不会显示输出。

注意：这个操作也是"覆盖写入"操作，会直接清除原有的文件内容。

如果我们依然想保留控制台的输出，可以设置 split 属性：

sink("/Users/runoob/runoob-test/r_test.txt", split=TRUE)

如果想取消输出到文件，可以调用无参数的 sink：

sink()

实例

sink("r_test.txt", split=TRUE)  # 控制台同样输出
for (i in 1:5) 
    print(i)
sink()   # 取消输出到文件
sink("r_test.txt", append=TRUE) # 控制台不输出，追加写入文件
print("RUNOOB")

执行以上代码，当前目录下会生存一个 r_test.txt 文件，打开文件内容如下：

[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] "RUNOOB"

控制台输出为：

[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5

文字输入

提到输入，不少人第一反应会想到 C 语言里的 scanf、Ja va 里的 ja va.util.Scanner。

如果学过 Python，往往也会更熟悉 input() 函数。

不过，R 语言本身是解释型语言，这一点更接近一些终端脚本语言，比如 bash 或者 PowerShell。

说白了，这类语言建立在命令系统之上，天然就离不开输入和输出。

而且并不适合拿来开发面向用户的应用程序，因为它们本身就是直接给最终用户操作的。

也正因为如此，R 语言没有再单独设计一个专门从控制台读取内容的函数。

文字输入这件事，在使用 R 的过程中其实一直都在发生。

从文件读入文字

R 语言中有丰富的文件读取函数。

但是如果纯粹的想将某个文件中的内容读取为字符串，可以使用 readLines 函数：

readLines("/Users/runoob/runoob-test/r_test.txt")

执行结果：

[1] "RUNOOBGOOGLE"

读取结果是两个字符串，分别是所读取的文件包含的两行内容。

注意：所读取的文本文件每一行 (包括最后一行) 的结束必须有换行符，否则会报错。

其他方式

R 不只是能做最基础的文字输入和输出，在数据读写这件事上，它其实也准备得很完整。

无论是把数据结构直接保存到文件里，还是导出为 CSV、Excel 表格这类常见格式，再或者把这些文件重新读进来，R 都支持得比较顺手。

对做数学研究的人来说，这一点确实省事不少。

当然，这部分功能虽然很实用，但对入门学习 R 的影响并不算大，后面的章节再展开说会更合适。

工作目录

对于文件操作，我们需要设置文件的路径。

R 语言可以通过以下两个函数来获取和设置当前的工作目录：

• getwd() : 获取当前工作目录
• setwd() : 设置当前工作目录

实例

# 当前工作目录
print(getwd())
# 设置当前工作目录
setwd("/Users/runoob/runoob-test2")
# 查看当前工作目录
print(getwd())

执行以上代码输出结果为：

[1] "/Users/runoob/runoob-test"
[1] "/Users/tianqixin/runoob-test2"

R 最核心的特点：向量化

这是 R 最强大的地方之一。

Python：

for i in range(10):
    ...

R：

x <- c(1,2,3)
x * 2

结果：

[1] 2 4 6

整个向量直接计算。

这让 R 在数学、统计、数据分析领域极其强大。