R语言入门：数据处理与统计绘图

"这篇文档是关于R语言的初步介绍，主要涵盖了R语言的基本概念、历史、特点、优势以及与其他统计软件的对比。文档作者张金龙强调了R语言在统计绘图和数据处理方面的强大功能，同时提到了R语言的一些不足之处。" 在《准备数据表-R语言初步_统计绘图与编程》中，我们首先了解到R语言是一种用于统计分析和图形绘制的语言，它的官方网站是The R Project for Statistical Computing。R语言起源于S语言，由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka开发，并且开放源代码。这使得R在不同操作系统上都能运行，并且有一个庞大的社区，提供了大约2400个程序包，覆盖了各种统计领域。 R语言的特点包括： 1. **丰富的统计资源**：拥有众多的程序包，涵盖了广泛的统计分析方法和行业应用。 2. **跨平台**：可以在Windows、MacOS、Linux和UNIX等多种操作系统上运行。 3. **命令行驱动**：用户通过输入命令立即得到结果，具有即时解释性。 4. **良好的扩展性**：方便编写函数和程序包，适合进行复杂的数据分析和图形绘制。 5. **完备的帮助系统**：每个函数都有规范的帮助文档和运行示例。 6. **开源免费**：作为GNU软件，R及其程序包的源代码都是公开的。 然而，R语言也存在一些缺点： 1. **用户需要熟悉命令**：用户需要记忆常用命令，对初学者来说有一定的学习曲线。 2. **内存占用较大**：所有数据处理都在内存中完成，处理大规模数据时可能会受限。 3. **运行速度较慢**：即时编译，速度相对较慢，但相对于其他交互式操作，R的效率仍然较高。 文档还对比了R与其他统计软件，如SAS、SPSS和Splus。SAS速度快但价格昂贵，SPSS界面友好但编程困难，Splus与R兼容但同样价格不菲。尽管R有一些缺点，但其在统计分析和编程的灵活性、可扩展性和免费性使其成为许多数据分析师和研究人员的首选工具。 对于数据表的准备，文档提及了"day"和"type"各为一列，这可能是指在R中创建数据框（data frame）的基本结构，数据框是R中处理表格数据的主要方式，每一列可以是不同类型的数据，如数值或字符。 R语言是进行统计分析和绘图的强大工具，尤其适合需要深度定制和扩展功能的用户。对于数据科学家和统计学家来说，掌握R语言是提升工作效率和研究能力的重要步骤。