Prof. Roger KIZUNGU Vumilia

Fiche 3. Le logiciel et les fichiers externes Prof. Roger KIZUNGU Vumilia Faculté des Sciences Agronomiques, Equipe Kin 04 CUI/CUD UNIKIN: Modélisation mathématiques, physique des phénomènes environnementaux Direction de l Expérimentation INERA. 1. Interaction avec un fichier externe... 2 1.1. Diriger les résultats issues des commandes dans un fichier externe... 2 1.2. Créer un fichier «nomfichier» à partir d un tableau avec la commande write.table... 2 1.7.11. Organiser le travail... 3 1.5. Les commentaires dans... 3 1.6. Expressions dans... 3 1.6.1. Composition des expressions... 3 1.6.2. Evaluation des expressions... 4 1.6.3. Assignation d une expression a une variable... 4 1.6.4. Expressions evaluables par... 5 1.7. Les objets de... 6 1.7.1. Les types d objets de... 6 1.7.2. Objets disponibles dans l espace de travail... 6 1.7.3. Longueur et classe d un objet... 7 1.7.4. Objet atomiques et récursifs... 7 1.7.5. Modes des objets... 8 1.7.6. Les classes des objets de... 8 1.7.5. Ordre de préséance... 8 1.7.6. Attributs d un objet... 9 1.7.7. Structure d un objet... 9 1.7.8. Utilisation de comme une calculatrice... 10 1.7.9. Données manquantes... 11 1.7.10. Les blocs... 11 1.7.11. Organiser le travail... 12 1.7.12. Les packages... 12 1.7.14. Bibliographie... 13 Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 1

1. Interaction avec un fichier externe 1.1. Diriger les résultats issues des commandes dans un fichier externe La commande sink(nomfichier) dans un bloc de commandes permet de renvoyer toutes les sorties des commandes qui suivent dans le fichier «nomfichier». Pour recommencer à afficher les résultats sur l écran, taper sink().«nomfichier»peut être ouvert par un bloc note de Windows. 1.2. Créer un fichier «nomfichier» à partir d un tableau avec la commande write.table Exemple : > x <- seq(from = 0, to = 24, by = 0.25) > yobs <- sin(2 * pi * x/24) > plot(x = x, y = yobs, main = "Une petite simulation", las = 1) > circa <- as.data.frame(cbind(x,yobs)) > write.table(circa, file = "c:/datar/circa.txt") > Si on vérifie dans DATAR, le tableau y est. Note : on peut spécifier le séparateur, le signe décimal. Syntaxe: write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE, col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double")) 2.3.4. Les commandes exécutées à partir d un fichier externe Si les commandes sont exécutées à partir d un fichier externe, on peut les appeler par : source(nomcommande.r) Effectuer un petit essai : soit un fichier nommé essai.r et qui contient les commandes suivantes : Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 2

x=1:100 y=sin(x) plot(x,y,type="l") saisir ces commandes avec le bloc-note de windows. Sauvegarder ce fichier en précisant le chemin et l extension.r il suffit d écrire > source("c:/datar/essai.r") si le fichier essai.r est sur le disque dur (c:/) et dans le sous répertoire DATAR. Les fichiers sources sont aussi accessibles par le menu «fichier ou File). 1.7.11. Organiser le travail Pour savoir sur quel répertoire on travaille, on utilise >getwd(). Si on veut se placer à un emplacement voulu, il suffit alors de taper >setwd("nom de l'emplacement"). Ceci est très important, si l'on lance le programme à partir d'un CDRom. Il n'y a pas moyen d'y sauvegarder les données. Il faut donc se placer sur le lecteur de disquette avec setwd("a:") par exemple pour récupérer les résultats. 1.5. Les commentaires dans Les commentaires peuvent être introduites n importe où à condition de les précéder par #. Elles ne sont pas évaluées par. 1.6. Expressions dans 1.6.1. Composition des expressions Les expressions sont composées : de noms de variables, d opérateurs, Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 3

100 nombres aléatoires entre 0 et 1 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Introduction au logiciel R version du 11/04/2012 d appel à des fonctions, etc. 1.6.2. Evaluation des expressions La plupart des expressions, quand elles sont évaluées, donnent une valeur qui peut être assignée à une variable, Exemple : On assigne 2+2 à x et on appelle x > x=2+2 > x [1] 4 provoquent des effets collatéraux Exemple : on génère 100 nombres aléatoires et on les représente sur un graphique : > plot(runif(100),pch=19,xlab="index", ylab="100 nombres aléatoires entre 0 et 1", main="nuage des points tiré aléatoirement") Nuage des points tiré aléatoirement 0 20 40 60 80 100 index 1.6.3. Assignation d une expression a une variable Comme les expressions peuvent être assez longues et sont souvent réutilisées, il est généralement plus commode de les assigner aux variables Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 4

plutôt que de les afficher directement. Ainsi il est préférable d assigner la valeur 2+2 à x et utiliser dans la suite x dans d autres commandes. 1.6.4. Expressions evaluables par Les types d expressions qui peuvent être évaluées par le tableau 1. sont reprises par Tableau 1. Expressions de Expression Exemple caractère ''hello'' complexe 8+3i numérique 3.5 logique TRUE, FALSE opérateur 6*7/sin(45) mathématique assignement x<- ou x_ ou = objet X fonction mode(x) Quand on écrit une expression après le prompt, elle est directement évaluée et renvoie la réponse. Exemple : > 3+8i [1] 3+8i > c("rouge","blanc","bleu") [1] "rouge" "blanc" "bleu" > c(1,2,3,4,5) [1] 1 2 3 4 5 Le nombre entre crochet [1] à gauche du résultat indique la position de l élément juste à droite. Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 5

1.7. Les objets de Dans, les données sont organisées comme des objets. Un objet est toute chose qui a un nom ou auquel on assigne un nom ou une variable. a plusieurs types d objets importants que l on va détailler dans la suite. Ce sont les fonctions, les vecteurs, les matrices, les listes, les tableaux et les tableaux avec entête (data.frames). 1.7.1. Les types d objets de Il y a de nombreux types d objets dans. On distingue : des constantes : 2, 13.005, Janvier des symboles : NA, TRUE, FALSE, NULL, NaN des choses déjà définies dans : seq, c(function), month.name, letters(character), pi(numeric) de nouveaux objets crées en utilisant les objets existants : (ex : 1/sin(seq(0,pi, length = 50))). Le type d objet de est décrit par la fonction mode. Cette fonction renseigne ce que l objet contient et comment l objet est stocké. > c=sin(45) > c [1] 0.8509035 > a=c("rouge","blanc","bleu") > a [1] "rouge" "blanc" "bleu" > y=3+8i > y [1] 3+8i > b=c(1,2,3,4,5) > b [1] 1 2 3 4 5 > mode(c) [1] "numeric" > mode(a) [1] "character" > mode(y) [1] "complex" > mode(b) [1] "numeric" 1.7.2. Objets disponibles dans l espace de travail La fonction objects() donne la liste des objets disponibles dans l espace de travail. Par exemple, en ce moment: > objects() Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 6

[1] "a" "b" "c" "x" "y" 1.7.3. Longueur et classe d un objet La fonction length() donne la longueur de l objet. La fonction class() en donne la classe. > a [1] "rouge" "blanc" "bleu" > b [1] 1 2 3 4 5 > c [1] 0.8509035 > length(a) [1] 3 > class(a) [1] "character" > length(b) [1] 5 > class(b) [1] "numeric" > length(c) [1] 1 >class(c) [1] "numeric" 1.7.4. Objet atomiques et récursifs Les objets atomiques ne contiennent que des données d un seul type, caractère, complexe, numérique ou logique. C est le cas des vecteurs et des matrices. Les objets récursifs : peuvent contenir des données de deux type. C est le cas des listes, des frames, des fonctions. Les listes et les frames sont de mode «list» et les fonctions sont de mode «fonction». Les objets peuvent avoir des attributs de classes. Catégorie Objet Modes possibles Classes défaut atomique Vecteur Caractère, complexe, NULL numérique, logique Matrice Caractère, complexe, NULL numérique, logique Array Caractère, complexe, NULL numérique, logique Facteur Numérique Facteur, par Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 7

facteur ordonné récursif list List NULL Data frame List Data frame Fonction Fonction NULL 1.7.5. Modes des objets Les modes disponibles dans sont : Null, Logical, Character, Numeric 1.7.6. Les classes des objets de Les principales classes d objets sont : vector, matrix, array, factor, timeseries, data.frame, list On peut avoir des vecteurs, matrices, tableaux, variables catégorielles, séries chronologiques de mode null (objet vide), logical, numeric, complex, character mais une liste ou un tableau de données peuvent être hétérogènes. 1.7.5. Ordre de préséance Si on essaie d inclure différents modes dans un objet atomique, les transforme en un seul mode. La transformation se fait dans cet ordre : caractère > complexe > numérique > logique. Ainsi si un objet contient au moins un caractère, tous ses éléments sont transformés en caractère. Exemple : c("hello", 5+3i, 4.56, FALSE) Tous les éléments sont transformés en caractères [1] "hello" "5+3i" "4.56" "FALSE" c(5+3i, 4.56, FALSE) Tous les éléments sont transformés en complexes [1] 5.00+3i 4.56+0i 0.00+0i c(4.56, FALSE) Tous les éléments sont transformés en complexes [1] 4.56 0.00 Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 8

1.7.6. Attributs d un objet Si on veut connaître les attributs d un objet alors on utilise la fonction «attributes». Exemple. > x<-matrix(1:6,3,2) > x [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 > mode(x) [1] "numeric" > attributes(x) $dim [1] 3 2 1.7.7. Structure d un objet Il est bon de connaître la structure d un objet afin de savoir mieux en extraire les données. Il existe dans une série des questions que l on peut formuler pour ce fait. Ces questions sont reprises dans le tableau 4. Tableau 4. Questions sur les objets Fonction Description is.vector Question si l objet est un vecteur is.matrix Question si l objet est un e matrice is.array Question si l objet est un tableau is.factor Question si l objet est un facteur is.ordered Question si l objet est un facteur ordinal is.list Question si l objet est une liste is.data.frame Question si l objet est une base de données is.function Question si l objet est un function > x<-matrix(1:6,3,2) > x [,1] [,2] [1,] 1 4 Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 9

[2,] 2 5 [3,] 3 6 > mode(x) [1] "numeric" > attributes(x) $dim [1] 3 2 > is.vector(x) [1] FALSE > is.matrix(x) [1] TRUE > is.array(x) [1] TRUE > is.ordered(x) [1] FALSE Si une requête donne une réponse logique, si on veut avoir le contraire, il faut précéder la question de!. > is.vector(x) [1] FALSE >!is.vector(x) [1] TRUE 1.7.8. Utilisation de comme une calculatrice Les opérateurs de et leurs fonctions sont donnés par le tableau 5. Tableau 5. Opérateurs mathématiques de Opérateur Fonction + addition - soustraction * multiplication / division ^ exposant - moins unaire (changement du signe courent) %*% multiplication matricielle %/% integer divide Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 10

%% modulo abs valeur absolue exp exponentiation log logarithme naturel sqrt racine carrée Exemples: > 3*4 [1] 12 > 12/4 [1] 3 > 3/4+(7/9-7) [1] -5.472222 > 3^4 [1] 81 1.7.9. Données manquantes Les données manquantes sont représentées par NA (not avalaible). Il peut arriver aussi que rende NaN pour «not a number». Par exemple dans le cas d une indétermination (0/0). infini division par zéro. programmation. > z<-c(1,4,0,16,na)/c(1,2,0,4,5) > z [1] 1 2 NaN 4 NA > is.na(z) [1] FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE > 1.7.10. Les blocs peut aussi rendre -Inf ou Inf pour peut rendre aussi NULL pour objet nul en Dans, les blocs sont une suite d expressions encadrées par des accolades. Toutes les expressions d un bloc sont évaluées les unes à la suite des autres. Tous les assignements de variables seront effectifs et tous les Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 11

appels à print() ou plot() auront des effets collateraux attendus. Le bloc luimême devient une expression dont la valeur sera la dernière expression évaluée dans le bloc. Exemple > a= { + tmp=1:50 + log.factorial=sum(log(tmp)) + sum.all=sum(tmp) + log.factorial + } > a [1] 148.4778 > sum.all [1] 1275 > 1.7.11. Organiser le travail Pour savoir sur quel répertoire on travaille, on utilise >getwd(). Si on veut se placer à un emplacement voulu, il suffit alors de taper >setwd("nom de l'emplacement"). Ceci est très important, si l'on lance le programme à partir d'un CDRom. Il n'y a pas moyen d'y sauvegarder les données. Il faut donc se placer sur le lecteur de disquette avec setwd("a:") par exemple pour récupérer les résultats. 1.7.12. Les packages Les packages contiennent des bibliothèques. Pour les charger aller dans le menu et faire : Packages/charger les packages Suivre les instructions. Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 12

Exemple : Il existe le package gregmisc qui contient des programmes complémentaires pour les dispositifs expérimentaux. Les packages standards Les packages standards (ou base) sont considérés comme une partie du code source de. Ils contiennent : les fonctions de base qui permettent à de fonctionner les jeux des données et les fonctions standard de statistique et des graphiques. 1.7.14. Bibliographie Marin J.M., 2005, initiation au logiciel, Université Paris Dauphine Année 2005 2006, U.F.R. Mathématiques de la Décision, MAT-6-3 : Statistique exploratoire et numérique (NOISE) BROSTAUX Y. 2002, Introduction à l'environnement de programmation statistique, in Notes de statistique et d'informatique, 2002/2, Faculté universitaire des Sciences agronomiques, Centre de Recherches agronomiques GEMBLOUX IHAKA R. ET GENTLEMAN R. [1996]. R: A Language for Data Analysis and Graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3), 299-314. R CORE TEAM. [2001]. What is R? R News, 1(1), 2-3. R CORE TEAM. [2002]. An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics (version 1.4.1). 105 p. R CORE TEAM. [2002]. R Data Import/Export (version 1.4.1). 35 p. R CORE TEAM. [2002]. The R Reference Index (version 1.4.1). 1050 p. VENABLES W.N. ET RIPLEY B.D. [1997]. Modern Applied Statistics with S-Plus. 2nd Edition, New York, Springer, 548 p. LERTIM R.G, Importation et installation du logiciel, Faculté de Médecine, Université de la Méditerranée, http://cybertim.timone.univmrs.fr/ J. Thioulouse & D. Chessel, 2000, Fiche d utilisation du logiciel, 1. Installation, ftp://pbil.univ-lyon1.fr/pub/splus/r/ Bringé A, Ined, Atelier Sas Les-Matisse 10 mars 2005 Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 13

Commets E., Penhard X., Samson A., Introduction au logiciel principaux tests statistiques, INSERM U7, les Roger Vumilia KIZUNGU 2007 Page 14