R语言入门：数据处理与统计绘图解析

"这篇教程主要介绍了R语言的基础知识，包括R的起源、特点、优势以及与其他统计软件的比较，同时也强调了R在数据处理和绘图方面的应用。教程提到了数据表的准备，暗示了在R中如何组织和操作数据是学习的重点之一。" 在R语言教程中，"准备数据表"是数据分析的基础步骤。R语言不仅是一个统计绘图工具，更是一种强大的编程语言，它允许用户高效地处理和分析数据。图15提到的数据表的准备，可能涉及到创建数据框（data frame），这是R中存储结构化数据的主要方式，通常由列（变量）和行（观测）组成。 R语言的起源可以追溯到上世纪70年代的S语言，由贝尔实验室的开发团队创造。R是由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka基于S语言的源代码开发的，它是一个开源项目，名为"The R Project for Statistical Computing"，拥有丰富的统计计算和图形绘制功能。 R语言的特点包括： 1. **丰富的统计资源**：R拥有超过2400个程序包，覆盖了各种统计方法和领域。 2. **跨平台**：R可以在Windows、MacOS、Linux等多种操作系统上运行。 3. **命令行驱动**：用户通过输入命令来获取结果，即时解释执行。 4. **良好的扩展性**：方便编写函数和程序包，适合复杂的编程任务。 5. **完备的帮助系统**：每个函数都有详细帮助文档和实例。 6. **免费开源**：遵循GNU软件协议，源代码开放。 R相对于其他统计软件如SAS、SPSS和Splus，有其独特的优势，例如SAS速度快但昂贵，SPSS易学但编程困难，Splus与R兼容但价格高。然而，R也有一些不足，如需要用户熟悉命令，占用较多内存，运行速度相对较慢。尽管如此，对于数据处理和高级分析，R依然能够显著提高效率。 在学习R的过程中，了解和掌握如何创建、操作和准备数据表是至关重要的。这可能包括使用`data.frame()`函数创建数据框，使用`read.table()`或`read.csv()`读取数据文件，以及使用`subset()`、`[ ]`等操作符筛选和提取数据。此外，对于绘图部分，R的`ggplot2`包提供了强大的图形生成能力，用户可以通过构建图形语法来创建各种复杂的统计图表。 R语言是一个强大且灵活的工具，尤其适用于数据科学和统计分析，它的广泛资源和高度定制性使其在学术界和工业界都备受青睐。通过深入学习和实践，用户可以充分利用R的强大功能来解决实际问题。