R语言编程指南
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更新于2024-08-02
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"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。
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