在R语言统计绘图与编程中,对象命名是编程的基础环节,它对于代码的清晰性和可读性至关重要。以下是你需要了解的关键知识点:
1. **命名规则**:
- **大小写敏感**:R语言区分大小写,"China"和"china"在R中被视为两个不同的对象。
- **避免数字开头**:R不允许以数字作为变量或对象名的开头,如"2result",但允许中间或结尾有数字,如"result2"。
- **长度适中**:推荐使用较长且有意义的名字,避免过于简短,如使用"."分隔,如"anova.result1"。
- **保留字禁用**:不要使用R的内置保留名,如"NA", "NaN", "pi", "LETTERS", "letters", "month.abb", "month.name"等。
2. **R语言介绍**:
- R是一种强大的统计绘图语言,同时也是一款开源软件,支持跨平台使用,包括Windows、MacOS、各种Linux和UNIX。
- 它源于S统计绘图语言,由Robert Gentleman和Ross Ihaka在1995年创建,提供丰富的统计资源,目前有超过2400个包覆盖多个学科领域。
3. **选择R的优势**:
- **资源丰富**:R提供了广泛的数据分析方法,适合各行业应用。
- **扩展性强**:用户可以方便地编写函数和程序包,适应复杂任务。
- **帮助系统完善**:每个函数都有详细的帮助文档和示例。
- **开源免费**:作为GNU软件,R及其包的源代码公开,降低了成本。
4. **与其他统计软件比较**:
- **与SAS和SPSS对比**:R更注重命令行交互,编程灵活但可能需要更多学习;SAS速度快,功能强大但价格昂贵;SPSS界面友好,但编程复杂。
- **与Splus对比**:R与Splus完全兼容,但Splus有复杂的图形界面且价格较高。
5. **R的局限性**:
- **命令熟悉度**:用户需要花费时间学习和记忆命令。
- **内存限制**:R处理所有数据都在内存中,不适用于处理大规模数据。
- **运行速度**:尽管即时解释,但相对于C语言等编译语言,R的运行速度较慢。
通过理解这些命名规则和R语言的特性,你可以更好地组织和命名你的R对象,从而提高代码的可读性和可维护性。同时,了解R的优势和局限性,可以帮助你根据项目需求选择合适的工具。在实际编程中,合理命名并善用R的功能,将极大地提升数据分析和可视化的工作效率。