R语言统计绘图与编程探索

"这篇文档主要介绍了R程序包的获取途径以及R语言作为统计绘图和编程工具的特点和优势。R程序包可以从CRAN获取，包括源代码和不同平台的二进制版本。以vegan包为例，展示了在不同操作系统下的安装文件格式。文档还概述了R语言的起源、特点，并与其他统计软件如SAS、SPSS和Splus进行了对比。R语言具有丰富的统计资源、良好的扩展性和跨平台特性，但也有学习曲线较陡、内存占用大和运行速度相对较慢的缺点。" 在R语言中，程序包是扩展功能的重要方式，它们包含了特定领域的函数、数据和文档，使得用户能够方便地访问和使用各种统计方法。CRAN（Comprehensive R Archive Network）是获取R程序包的主要来源，提供了不同版本的包，如源代码包（如vegan_1.17-2.tar.gz）适用于从源代码编译，以及针对不同操作系统（如MacOS X和Windows）的预编译二进制包。 R语言起源于20世纪70年代的S语言，由贝尔实验室开发，后来由Robert Gentleman和Ross Ihaka在Auckland大学进一步发展成开源软件R。R的特点包括其多领域的统计资源，覆盖了广泛的专业领域；跨平台的兼容性，可以在Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统上运行；以及命令行驱动的工作模式，允许用户即时得到结果。此外，R还有一个强大的帮助系统，每个函数都有详细文档，并且可以通过运行实例来学习。 选择R的原因在于其丰富的统计资源和高度的扩展性，用户可以方便地编写自定义函数和程序包。R还提供了一个全面的帮助系统，每个函数都有标准化的帮助文档。作为GNU软件，R是免费的，且源代码公开，这使得它在学术界和工业界得到了广泛应用。 然而，R也存在一些不足，比如用户需要熟悉命令行操作，对新手可能有一定学习难度；由于所有数据处理都在内存中完成，处理大数据集时可能会遇到内存限制；此外，R的运行速度相对较低，大约是C语言的1/20。尽管如此，对于需要进行复杂数据分析和图形绘制的用户来说，R仍然能够显著提高效率，是统计分析的强大工具。