1. R Language Definition
3 Evaluation of expressions
3.1〜3.2
Version 2.15.0
(2012‐03‐30) DRAFT
ほとんど和訳version1.1.0
(2000‐June 15)DRAFT
Tokyo.Lang.R#2 2012‐June 2
@manazo 1

2. 3 Evaluation of expressions
（すべての表現式は値を持つ）
• ユーザーは表現式を構築し、それに対し評価
機構を起動する
• 3.1 Simple evaluation（単純な評価）
• 3.2 Control structures（制御構造）
2

3. 3.1 Simple evaluation
（単純な評価）
• 3.1.1 Constants（定数）
• 3.1.2 Symbol lookup（シンボルlookup）
• 3.1.3 Function calls（関数呼び出し）
• 3.1.4 Operators（演算⼦）
3

4. 3.1.1 Constants
> 1 > str(0x10L)
[1] 1 int 16
>str(1) > 1e3L
num [1] 1000
> 1L > 1‐e3L
[1] 1 エラー： オブジェクト
> str(1L) 'e3L' がありません
int
4

5. 3.1.2 Symbol lookup
• 名前がないと何も呼べない
• 名前それ⾃体がシンボル
• シンボルもＲのオブジェクト
– ⾔語⾃体のプログラミングを除く
> y<‐4
> y
[1] 4
5

6. 3.1.3 Function calls
• 関数はコンマで区切られた引数のリストをも
つ名前で起動
– mean(1:10)
• 関数呼び出しはタグ付き引数を持つことがで
きる
– plot(x, y, pch = 3)
• タグの利⽤はたくさんのオプション引数を持
つ関数に対し明⽩な便宜をもたらす
– 順番を覚えておかなくてもよい 6

7. 3.1.4 Operators
• ＲではＣ⾔語と類似した演算⼦を⽤いた数値
表現の使⽤が可能
> 1 + 2
[1] 3
• 演算⼦の呼び出しと関数呼び出しに差はない
> a<‐1;x<‐5
> y <‐ 2 * (a + log(x)) > '<‐'(y,'*'(2,'+'(a,log(x))))
> y > y
[1] 5.218876 [1] 5.218876
#演算⼦はクォートする 7

8. > x <‐ rnorm(5)
続き
> x
[1] ‐0.3106407 ‐0.1164581 ‐0.1114981 ‐0.3776523 0.2587829
> x[2]
[1] ‐0.1164581
> x<‐options()
> class(x)
[1] "list"
> x$prompt
[1] "> "
> '$'(x,prompt) #関数っぽく
[1] "> "
8

9. －,＋
• 差、単項演算⼦としても⼆項演算⼦としても
• 和、同
> ‐1 #単項演算⼦の例
[1] ‐1
> 1:5‐1 #ベクトルに対しても可
[1] 0 1 2 3 4
9

10. ！
• 単項演算⼦、否定
>!TRUE
[1] FALSE
> !0:3 #ベクトルに対しても可
[1] TRUE FALSE FALSE FALSE
10

11. ~
• チルダ、モデル式、単項演算⼦、⼆項演算⼦
> lm(dist~speed,data=cars)
Call:
lm(formula = dist ~ speed, data = cars)
Coefficients:
(Intercept) speed
‐17.579 3.932
11

12. ？
• help
>?"?" #演算⼦等はクォートする
Question package:utils R Documentation
Documentation Shortcuts
Description:
These functions provide access to documentation.
Documentation on
a topic with name 'name' (typically, an R object or a
data set)
can be displayed by either 'help("name")' or '?name'.
12

13. ：
• 数列 ⼆項演算⼦
> 1:5
[1]1 2 3 4 5
• モデル式においては交互作⽤
> glm(Sepal.Length~Sepal.Width:Petal.L
ength,data=iris)
13

14. ＊,／
• 乗除 ⼆項演算⼦
> 2 * 3
[1] 6
> x<‐matrix(1:9,3)
> x*x #⾏列の積ではない
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 16 49
[2,] 4 25 64
[3,] 9 36 81 14

15. ＾
• 累乗 > 10^(1:3)
> 5^2 [1] 10 100 1000
[1] 25 > log10(10^(1:3))
> x^2 [1] 1 2 3
[,1] [,2] [,3] > (1:3)^10
[1,] 1 16 49 [1] 1 1024 59049
[2,] 4 25 64
[3,] 9 36 81 > (1:3)^(1:3)
[1] 1 4 27 15

16. %x%
• スペシャル⼆項演算⼦
– x can be replaced by any valied name
16

17. %%
• 剰余（余り）
> 5 %% 2
[1] 1
17

18. %/%
• 整数除算（Integer divide）商
> 5 %/% 2
[1] 2
18

19. %*%
• ⾏列の積
> a<‐matrix(c(2,‐3,‐1,4),2) > b<‐matrix(c(1,2),2)
> a > b
[,1] [,2] [,1]
[1,] 2 ‐1 [1,] 1
[2,] ‐3 4 [2,] 2
> a %*% b
[,1]
[1,] 0
[2,] 5
19

20. arabikiさんから
`%o%` #バッククォートすると中⾝は⾒える
%o%
• 外積（outer product）
> 1:9 %o% 1:9 # outer(1:9,1:9)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
[2,] 2 4 6 8 10 12 14 16 18
[3,] 3 6 9 12 15 18 21 24 27
[4,] 4 8 12 16 20 24 28 32 36
[5,] 5 10 15 20 25 30 35 40 45
[6,] 6 12 18 24 30 36 42 48 54
[7,] 7 14 21 28 35 42 49 56 63
[8,] 8 16 24 32 40 48 56 64 72
[9,] 9 18 27 36 45 54 63 72 81 20

21. %x%
• クロネッカー積
> x%x%x # x<‐matrix(1:9,3)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,] 1 4 7 4 16 28 7 28 49
1 4 7
[2,] 2 5 8 8 20 32 14 35 56
[3,] 3 6 9 12 24 36 21 42 63
[4,] 2 8 14 5 20 35 8 32 56
2 5 8
[5,] 4 10 16 10 25 40 16 40 64
[6,] 6 12 18 15 30 45 24 48 72
[7,] 3 12 21 6 24 42 9 36 63
3 6 9
[8,] 6 15 24 12 30 48 18 45 72
21
[9,] 9 18 27 18 36 54 27 54 81

22. %in%
• 含まれる
> 2 %in% 1:10
[1] TRUE
> "Species" %in% names(iris)
[1] TRUE
22

23. <,>,==,>=,<=
• ⼤⼩の⽐較
> 4 > 2
[1] TRUE
23

24. &, &&, |, ||
•&
ベクトルの論理積
> a<‐1:4; a[a>1 & a<4] #=> 2 3
• && > a>1
[1] FALSE TRUE TRUE TRUE
ふつうの論理積 > a>4
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE
•|
#| FALSE TRUE TRUE TRUE
ベクトルの論理和 1 2 3 4
> a<‐1:4; a[a>1 | a>4] #=> 2 3 4
• ||
ふつうの論理和 24

25. <‐, ‐>
• 付値（代⼊？ 割り当て？）
• <‐
– Left assignment,binary
• ‐>
– Right assignment, binary
25

26. $
• List subset, ⼆項演算⼦
>head(iris$Species)
[1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
Levels: setosa versicolor virginica
> str(iris)
'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 ...
26

27. 3.2 Control structures
• 3.2.1 if
• 3.2.2 Looping
• 3.2.3 repeat
• 3.2.4 while
• 3.2.5 for
• 3.2.6 switch
27

28. 3.2.1 if
> x <‐ 0:3
> if(any(x<=0))y<‐log(1+x)else y<‐log(x)
#xの中に0以下のものがあればlog(1+x)
> y
[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 1.3862944
> log(0)
[1] ‐Inf #これをさけるために1を⾜す
• 代⼊（付値）可
> y <‐ if(any(x <= 0))log(1+x) else log(x)
28

29. 3.2.2 Looping
• Ｒの繰り返しは３つfor, while, repeat
• 評価された最後の⽂の値を返す
• ⽂の値をシンボルに付値することが可
• 暗黙の繰り返し
– tapply, apply, lapply
– ベクトル化された数値は繰り返し（for, while
and repeat)を使う必要がないかもしれない
– 「あらびき⽇記」Rのapply徹底解説 参照
http://d.hatena.ne.jp/a_bicky/20120425/1335312593 29

30. 3.2.3 repeat
• ブロック⽂でなくてはならない
> i<‐0
> repeat{if((i<‐i+1)==5)
{cat(i,"¥n");break}}
5
30

31. 3.2.4 while
> i<‐0
> while(i<5){i<‐i+1;print(i)}
[1] 1 #0
[1] 2 #1
[1] 3 #2
[1] 4 #3
[1] 5 #4
31

32. 3.2.5 for
for(i in vector)
statement1
• listでもよい
x<‐options();for(i in x)print(i)
32

33. 3.2.6 switch
> x<‐3
> switch(x,2+2,mean(1:10),rnorm(5))
[1] ‐0.3719517 ‐1.7978237 ‐0.3606216 ‐
0.6411431 ‐0.7713163
> switch(2,2+2,mean(1:10),rnorm(5))
[1] 5.5
> switch(6,2+2,mean(1:10),rnorm(5))
[1] NULL #超えて参照
33

34. 続き
> y<‐"果物"
> switch(y,果物="バナナ",野菜="ブロッコ
リー","どちらも")
[1] "バナナ"
> y<‐"⾁類"
> switch(y,果物="バナナ",野菜="ブロッコ
リー","どちらも")
[1]"どちらでも"
34

35. 続き２
・普通の使⽤法は関数のある引数の⽂字値に応じて分岐
centre <‐ function(x, type){
switch(type,
mean = mean(x),
median = median(x),
trimmed = mean(x, trim =.1))
}
x <‐ rcauchy(10)
centre(x,"mean")
35

36. 続き３
• 既存の選択肢のリストから選ぶためには
switchは評価すべき項⽬を選ぶ最良の⽅法
ではないかもしれない。
• eval(x[[cond]])経由でevalと部分集合演
算⼦[[を直接使う⽅が望ましい
– 意味がわかりませぬ。
36

37. ご静聴に感謝します。
37