R语言入门：数据分析与绘图编程环境指南

"R语言入门教程 - 数据分析与绘图的编程环境，版本1.7，由R Development Core Team编写，介绍了R语言的基础知识，包括R语言环境、基础操作、对象、模式和属性、有序与无序因子等内容，旨在帮助初学者掌握R语言的基本用法和统计计算功能。" R语言是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。其名称来源于其创建者Ross Ihaka和Robert Gentleman的首字母。R提供了丰富的统计计算库和图形生成功能，使得用户可以进行复杂的统计建模和数据探索。 1. R语言环境: R运行在一个称为REPL（Read-Eval-Print Loop）的交互式环境中，用户可以直接在命令行输入指令并立即得到结果。此外，R还支持通过脚本文件批量执行命令，以及与其他编程语言如Python的集成，提高了工作效率。 2. 相关的软件和文档: R拥有庞大的社区支持，提供了许多配套软件如RStudio IDE，便于代码编辑、调试和项目管理。同时，R语言的文档系统非常完善，包括内置的帮助文档和CRAN（Comprehensive R Archive Network）上的各种包文档。 3. R与统计: R语言最初设计就是为统计学家提供一个强大的计算平台，内建了大量统计函数，如线性模型、非参数检验、贝叶斯分析等，同时还有众多统计学习库，如caret、ggplot2等。 4. R与视窗系统: R可以在各种操作系统上运行，包括Windows、macOS和Linux。在Windows系统中，R通常通过RGui或RStudio等界面工具进行交互。 5. 交互使用与入门训练: 新用户可以通过R Console逐步熟悉R的基本语法，如变量赋值、算术运算、条件语句等。R还提供了在线帮助系统，用户可以通过`?function_name`来获取函数的详细信息。 6. 获取函数帮助: 使用`help(function_name)`或`?function_name`可以查看函数的帮助文档，了解其参数和使用方法。 7. 命令记忆与更改: R会记住用户输入的历史命令，通过上/下箭头可快速调出历史命令，通过编辑后重新执行。 8. 命令文件执行与输出转向: 用户可以将命令保存到.R文件中，通过`source()`函数执行整个脚本。使用`sink()`函数可以将输出重定向到文件，方便记录和分析。 9. 数据保持与对象清除: R中的数据存储在称为对象的变量中，`rm()`函数用于删除不再需要的对象，`gc()`用于执行垃圾回收，释放内存。 10. 简单操作: R支持基本的数值运算，如加减乘除，以及向量操作。向量是R中基础的数据结构，可以包含相同类型的元素，如数字、逻辑值或字符串。 11. 向量运算与逻辑向量: R支持向量间的算术运算，如加法、乘法会对应元素相加、相乘。逻辑向量用于布尔运算，如`&`（与）、`|`（或）和`!`（非）。 12. 缺失值: R中的缺失值用`NA`表示，它可以出现在任何数据类型中。在处理数据时，需考虑如何处理缺失值，例如使用`is.na()`检查缺失值，`complete.cases()`选择没有缺失值的观测。 13. 字符向量: R中的字符串是字符向量，可以进行连接、子串提取等操作。字符串常用于数据清洗和文本分析。 14. 索引向量与数据子集: 通过索引向量可以选取数据集的特定子集，实现数据的筛选和操作。 15. 对象的其他类型: R还包括矩阵、数组、列表、数据框等复杂数据结构，它们各自有不同的操作方式和用途。 16. 因子: 因子是R中用于分类变量的特殊向量，分为有序和无序两种。有序因子可以进行排序，无序因子则不考虑顺序。 17. 固有属性与属性: R中的每个对象都有模式（如向量、列表等）和长度属性，还可以通过`attr()`函数添加自定义属性，如标签、元数据等。 通过深入学习和实践这些基础知识，初学者可以逐渐掌握R语言，并利用其强大的统计功能和可视化能力解决实际数据分析问题。随着经验的积累，用户还能探索更高级的主题，如仿真、时间序列分析、机器学习等。