京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用R语言进行数据分析:命令行编辑器
如果你的 UNIX 系统已经安装了 GNU readline 库, 那么 R 配置中允许在 UNIX 下编译 R 代码,调用内置的 命令行编辑器,编辑和重新调用以前用过的命令。 注意:该附录提到的接口不是用于 UNIX 系统的 GNOME接口,而仅仅用于标准的命令行 接口。
如果启动时设置了参数 –no-readline (使用 ESS 时非常有用), 则该命令不可用。
Windows 版本的 R 有简单的命令行编辑功能; 见 GUI 界面的 Help 菜单下的 Console,已经 描述 Rterm.exe 的命令行操作的 文件 README.Rterm。
当使用 readline 写 R 命令时,下面 描述的函数可用。
这些函数常常是控制字符或者是元字符(Meta character)。控制字符,如 Control-m 表示同时按住 <CTRL> 和 <m> 键,并且以 C-m 形式表示。元字符,如 Meta-b 表示同时按住 <META>和 <b> 键,下面以 M-b 形式记录。如果你的终端没有 <META> 键,你可以用ESC 开始的两个字符序列 键入元字符。因此对于 M-b,你可以键入 <ESC><b>。ESC 字符序列在 有真正元键的终端也是允许的。注意这种情况 对元字符有特殊意义的。
R 保存你键入的命令行的历史, 包括错误的命令。历史文件中的命令可以被重新调用,修改 以新的命令的形式重新提交。在 Emacs-形式的命令行编辑中,任何直接的输入 都会将字符直接插入到你所编辑的命令中, 并且取代光标右侧的字符。 vi 输入模式是通过 M-i 或 M-a 启动,字符可以被键入并且通过键入 <ESC> 结束输入模式。
任何时候键入 <RET> 都会使得命令 重新被提交。
其他的编辑命令在下面的表中有所总结。
C-p跳到前一个命令(回溯历史文件)。C-n跳到下一个命令(前溯历史文件)。C-r text搜索含有字符串 text 的最后一个命令。
在大多数终端,你可以使用上下键分别代替 C-p 和 C-n。
C-a回到命令行开头。C-e跳到命令行结束。M-b回溯一个单词。M-f前溯一个单词。C-b回溯一个字符。C-f前溯一个字符。
在大多数终端,你可以使用左右键分别代替 C-b 和 C-f。
text在光标处插入文本 text。C-f text在光标后插入 text。<DEL>删除前面的字符(光标左侧)。C-d删除光标处的字符。M-d删除光标处单词以外的部分,并且“保存”它们。C-k删除光标到命令结束的部分,并且“保存”它们。C-y插入最后“保存”的文本。C-t转置光标处的文本。M-l将字符转换成小写字符。M-c将单词转换成大写。<RET>重新向 R 提交命令。
最后的 <RET> 命令将会终止命令行编辑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27