R编程入门教程：Stephen Eglen指南

"R编程由Stephen Eglen提供的教程，涵盖了R语言的基础和生物信息学应用。" 在这份R编程教程中，Stephen Eglen旨在教授R作为一种通用编程语言的使用。教程特别强调了R在计算生物学领域的应用，尽管这部分内容不在本课程的核心教学范围内，而是作为其他课程模块的一部分进行讲解。课程内容广泛且深入，适合初学者和有一定经验的程序员提升技能。 首先，R是一种类似于MATLAB的计算环境，深受各领域研究者的欢迎，特别是在统计学和生物信息学中。它提供了一个交互式的平台，用户可以方便地进行数据处理、分析和可视化。 在基础部分，教程将涵盖以下主题： 1. **交互式使用R**：学习如何在R环境中运行命令、查看结果并进行调试。 2. **基本数据类型**：包括向量（vector）、矩阵（matrix）、列表（list）、数据框（data.frame）、因子（factor）和字符（character）。这些是R中最常用的数据结构，理解和掌握它们对于处理各种类型的数据至关重要。 3. **编写脚本**：学习如何创建和组织R代码，以便重复使用和共享。 4. **图形设施**：R拥有强大的图形绘制能力，用户可以创建各种复杂的统计图表和可视化效果。 5. **自定义函数**：学习如何定义自己的函数，提高代码复用性和可维护性。 6. **文件输入/输出**：理解如何读取和写入数据文件，这是数据分析的重要一环。 7. **控制流语句和循环**：包括条件语句（if-else）和循环结构（for, while），用于实现条件逻辑和重复操作。 8. **向量化**：R语言的一大特色是其向量化操作，可以高效地处理数组操作。 9. **数值问题**：讨论在处理数值计算时可能遇到的问题，如精度和舍入误差。 10. **调试**：学习如何定位和修复代码中的错误，这对于编写可靠和准确的程序至关重要。 教程还提到了一些在线资源，如R项目的官方网站（www.r-project.org）和R搜索引擎（www.rseek.org），以及R帮助邮件列表，这些都是学习和寻求帮助的好地方。此外，还推荐了一些相关的书籍，如《统计学入门与R》、《统计编程R初探》、《计算基因组分析：入门指南》、《S编程》、《生物信息学的R编程》和《科学软件编写》等，这些书籍可以作为进一步学习的参考资料。 通过这个教程，学员将能够掌握R语言的基础，并有能力解决实际问题，特别是在生物信息学领域。无论是为了学术研究还是专业工作，熟悉R语言都将对数据分析和统计建模带来巨大的帮助。