"这篇教程介绍了R语言中的`read.csv()`函数的使用，以及R语言的基本特点和优势。通过`read.csv()`函数读取CSV文件，并展示了如何设置`header=T`来指定第一行为列名。此外，提到了`read.table()`函数，它可以通过`file.choose()`弹出对话框选择文件。教程还概述了R语言的历史、特点、与其他统计软件的比较，以及R在数据处理、绘图和编程方面的应用。"
在R语言中，`read.csv()`是用于导入逗号分隔值（CSV）文件的内置函数。在示例中，`test.data<-read.csv("D:/R/test2.csv",header=T)`这行代码将名为"D:/R/test2.csv"的CSV文件导入到R环境中，并将数据存储在变量`test.data`中。`header=T`参数告诉R将文件的第一行视为列标题，这样数据的列会被正确地命名。
另一个有用的功能是`read.table()`函数，它与`read.csv()`类似，但不自动处理CSV特定的细节。在这里，`file.choose()`被用作`read.table()`的一个参数，允许用户通过图形用户界面选择要读取的文件。这对于那些不希望手动输入完整文件路径的用户来说非常方便。
R语言的介绍部分强调了它的几个关键特性：
1. R是一种统计分析和图形制作的语言，有着丰富的统计资源，包括各种程序包，覆盖多个学科领域。
2. 它是跨平台的，可以在Windows、MacOS和多种Linux/UNIX系统上运行。
3. R是命令行驱动的，用户直接输入命令获取结果，虽然这可能对初学者来说有一定的学习曲线，但一旦熟悉，可以提高工作效率。
4. R拥有强大的帮助系统，每个函数都有详细的文档和示例。
5. R是免费的，遵循GNU协议，源代码公开，具有良好的扩展性，可以编写自定义函数和程序包。
然而，R也有一些缺点，比如需要用户熟悉命令，占用较多内存，运行速度相对较慢。尽管如此，对于数据分析和编程任务，R通常比其他图形用户界面（GUI）工具更高效，特别是在处理复杂任务和需要自定义功能时。与其他统计软件如SAS、SPSS和Splus相比，R的开源和扩展性使其在学术界和工业界得到广泛应用。
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