R语言编程基础：Table和barplot操作指南

"这篇资源主要介绍了R语言的基本操作，特别是关于`table`和`barplot`的使用，以及R语言在统计分析和图形绘制方面的应用。文中提到了R语言的起源、特点以及其在统计学领域的广泛使用。此外，还列出了几本关于R语言和统计学的参考书籍，并描述了学习R语言的考核方式。" 文章内容: R语言是一种开源的统计编程环境，它的语法源自S语言，是S语言的一个方言。R由Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka于1995年开始开发，并由R Development Core Team维护，这个团队致力于R的持续改进和扩展。R语言的特点包括： 1. 开放源代码：遵循GPL协议，允许自由使用、修改和分发。 2. 统计分析与图形展示：R提供了丰富的统计函数和强大的绘图功能。 3. 兼容性：可在UNIX、Windows和Macintosh等不同操作系统上运行。 4. 强大的内在帮助系统：用户可以方便地获取各种函数和包的帮助信息。 5. 可扩展性：用户可以编写自定义函数，扩展R的功能。 6. 丰富的统计函数库：内置了大量统计分析函数，方便用户进行数据探索和分析。 在R语言编程中，`table`函数用于创建频数表。例如，`tN <- table(Ni <- rpois(100, lambda=5))`生成了一个基于泊松分布随机变量的频数表。`rpois()`函数生成了100个服从λ=5的泊松分布的随机数，然后`table()`函数计算了每个值出现的次数。 `barplot()`函数则用于绘制柱状图。在这个例子中，`r <- barplot(tN, col='gray')`将频数表`tN`转换为柱状图，其中柱子的颜色设置为灰色。 在教学方面，R语言的学习可能涉及R软件的基本操作、绘图技巧和统计分析方法。考核通常包括考勤、平时作业和期末上机考试。推荐的教材和参考文献覆盖了R语言的实践应用，如生物信息学和基因组分析。 R语言因其在统计分析和图形化方面的优势，成为了科研和数据分析领域的重要工具。通过学习和掌握R语言，不仅可以进行复杂的数据处理，还能进行深入的统计建模和探索。