R语言统计分析与绘图：外部数据读取详解

"这篇文档主要介绍了R语言在统计绘图和数据处理方面的应用，特别是如何读取外部数据。文中提到了R语言的起源、特点以及它与其他统计软件的比较，并指出R语言在处理数据和绘图上的优势。此外，还讨论了R语言的一些不足之处，如需要熟悉命令、内存占用较高以及运行速度相对较慢等。" 详细知识点说明: 1. **R语言介绍**：R是一种用于统计分析和图形表示的开源编程语言，它源自于S语言，由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka开发。R项目致力于统计计算，提供了丰富的统计资源和跨平台支持。 2. **数据读取**：R提供了`read.table()`和`read.csv()`函数来读取文本文件，其中`read.table()`适用于制表符分隔的txt文件，而`read.csv()`则用于逗号分隔的csv文件。此外，R通过`foreign`包支持读取Excel、SAS、dbf、Matlab、SPSS、Systat和Minitab等其他格式的文件。 3. **R的特点**：R有强大的统计资源，包括多个领域的程序包，如基础统计、社会科学、经济学等。它是跨平台的，可以在Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统上运行。R是命令行驱动的，用户输入命令立即得到结果。R因为其丰富的资源、良好的扩展性、完备的帮助系统以及开源特性而被广泛选择。 4. **与其他统计软件的比较**：R与SAS、SPSS和Splus等商业软件相比，R的扩展性更强，且大部分资源是免费的，但可能需要用户更熟悉命令行操作。SAS以其速度和全面的统计模块著称，而SPSS以其用户友好的图形界面闻名，Splus与R兼容但价格较高。 5. **R的缺点**：虽然R有许多优点，但也存在一些挑战，例如用户需要记忆常用命令，对新用户来说有一定的学习曲线。此外，由于所有数据处理都在内存中进行，处理大数据集时可能会遇到内存限制。运行速度相比编译语言较慢，但仍然可以显著提高数据处理和分析的效率。 6. **R的使用**：R不仅适合编写统计分析的脚本，还可以进行高级的图形绘制。它提供了丰富的绘图功能，能够创建高质量的统计图形。 7. **R的功能扩展**：R的扩展性体现在可以通过编写函数和创建新的程序包来扩展其功能，满足不同领域的特定需求。 8. **帮助系统**：R中的每个函数都配有统一格式的帮助文档，用户可以通过运行实例来学习和理解函数的使用。 总结来说，R语言因其强大的统计功能、广泛的社区支持和免费的特性，成为了数据科学领域中不可或缺的工具。尽管它有一些缺点，但对于熟悉其工作原理的用户，R仍然是一个高效且灵活的数据分析平台。