R语言编程指南

"R for programmers" 是一本由Norman Matloff撰写的书籍，他来自加利福尼亚大学戴维斯分校。这本书主要针对已经有一定编程经验的读者，介绍如何使用R语言进行统计分析。R是一种免费的统计软件，被广泛用于数据分析、统计建模和图形绘制等领域。 书中的内容涵盖了R语言的基础和核心概念，旨在帮助程序员更有效地利用R进行工作。以下是书中部分章节的详细说明： 1. **What Is R?** - 这一章介绍了R的背景和它作为统计计算环境的角色，强调其开源性质和强大的社区支持。 - R是由统计学家创建并维护的，因此它特别适合于统计分析和数据可视化。 2. **Why Use R for Your Statistical Work?** - 本章探讨了选择R的原因，可能包括其丰富的统计包、强大的绘图功能、与其他编程语言的互操作性以及活跃的用户社区。 3. **How to Run R** - 书中讨论了如何在交互模式下运行R，这是初学者通常开始的方式，允许实时测试代码和查看结果。 - 另外还提到了批处理模式，适用于自动化任务和大型数据分析项目。 4. **A First R Example Session (5 Minutes)** - 提供了一个快速入门示例，演示了如何启动R环境，执行简单的命令，以及理解R的基本语法。 5. **Functions: A Short Programming Example** - 这一节解释了函数在R中的重要性，展示了如何定义和调用自定义函数，这是编程的核心概念。 6. **Scalars, Vectors, Arrays and Matrices** - 讨论了R中的基本数据类型，包括标量（单一值）、向量（一维数组）、数组（多维数组）和矩阵（二维数组）。 - 这些数据结构的声明、生成、运算、索引和命名方法都进行了详细介绍。 - **“Declarations”**：R是动态类型的，不需要显式声明变量类型。 - **Generating Useful Vectors with “:”, seq(), and rep().**：介绍如何生成序列向量，例如通过":"、seq()和rep()函数。 - **Vector Arithmetic and Logical Operations**：涵盖向量的数学运算和逻辑运算。 - **Recycling**：说明R的重复规则，当不同长度的向量进行运算时，较短的向量会被循环重复以匹配较长向量的长度。 - **Vector Indexing**：讨论了如何通过索引来访问和修改向量元素。 - **Vector Element Names**：解释如何为向量元素添加名称，提供了一种更方便的数据组织方式。 - **Matrices**：介绍了矩阵的操作，包括通用操作、行和列名的设置以及矩阵索引。 - **Sensing the Number of Rows and Columns of a Matrix**：说明如何获取矩阵的维度信息。 6.8 和 6.9 的内容继续深入到矩阵操作的细节，包括检测矩阵的行数和列数，以及如何将向量视为一维矩阵来执行某些操作。 通过这些内容，程序员可以逐步掌握R语言的基础，并开始使用R进行更高级的统计编程任务。这本书不仅适合初次接触R的程序员，也适合想要巩固R语言技能的有经验的开发者。