r語言初學者指南pdf

❶ R語言基礎知識筆記

1、向量是用於存儲數值型，字元型或者邏輯型數據的一維數組。執行組合功能的函數為c()，可以用來創建向量。向量可根據位置進行索引，需要用[]。

2、矩陣是一個二維數組，每個元素都擁有相同的模式，可通過函數matrix()創建矩陣。

3、數組是一個可以在兩個以上維度存儲數據的數據對象。例如，如果創建尺寸(2,3,4)的數組，那麼就是創建4個矩形矩陣每個2行3列。數組只能存儲數據類型。

4、矩陣和數組一樣都只能包含一種數據類型，當有多種模式的數據時，使用數據框就更為方便。數據框可以用函數data.frame () 創建。

5、$  被用來選取一個給定數據框中的某個特定變數。

6、attach()綁定數據集，detach()解除數據集。

7、with：attach，detach最好在單獨的數據框內使用，在多個同名對象最好不要使用，函數with()，可以再具有多個同名對象的數據框內使用，但是必須加入花括弧{}，這樣就無須擔心名稱沖突了，但是它也有局限性，賦值僅在此函數的括弧內生效。

8、列表是一些對象的有序集合。

9,、數據導入 read.table()，其中header = T，代表第一行為變數名稱，不作為數據，header = F相反。sep代表數據分隔符，txt為"\t",csv為","。

10、table函數，用 table() 函數統計因子各水平的出現次數（稱為頻數或頻率）。

>sex = c("女","女","女","男","男")

>table(sex)

>sex

  男 女

  2 3

求眾數

> aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))]

> aim

  女

   3

> max(table(sex))

[1] 3

> table(sex)==max(table(sex))

  sex

  男    女

  FALSE TRUE

11、 無尺度網路： 是指在某一復雜的 系統 中，大部分節點只有少數幾個連結，而某些節點卻擁有與其他節點的大量連結。這些具有大量連結的節點稱為「集散節點」，所擁有的連結可能高達數百、數千甚至數百萬。這一特性說明該網路是無尺度的，因此，凡具有這一特性的網路都是無尺度網路。

12、options(stringsAsFactors = F)

#在調用as.data.frame的時，將stringsAsFactors設置為FALSE可以避免character類型自動轉化為factor類型。

13、class()：查看數據結構：vector、matrix、array、dataframe、list。

14、str()：作用用英語來表示是：check classification of viriables,一般用於檢查數據框當中有哪些數據。

15、mode() ：查看數據元素類型。

16、typeof() ：查看數據元素類型，基本等同於mode（），比mode()更為詳細。

17、example()：假設有一個函數foo，example("foo")，函數foo的使用示例。

18、apropos()：列出名稱中含有foo的所有可用函數。apropos("foo",mode="function")。

19、data()：列出當前已載入包中所含的所有可用示例數據集。

20、ls()：列出當前工作空間中的對象。

21、rm()：移除（刪除）一個或多個對象。

22、history(#)：顯示最近使用過的#個命令（默認值為25）。

23、options()：顯示或設置當前選項。有一個收藏文件有介紹options的功能。

24、boxplot()：生成盒型圖。

25、sum()：計算和。sum(x,na.rm = TRUE)。

26、median()：計算中位數。

27、cbind()：以列結合變數。cbind(x,y,z)。

28、rbind()：以行結合變數。

29、vector()：以向量形式結合數據。vector(length = 10)。

30、rep()：以矩陣形式結合數據。rep(c(1,,2,3),each = 10)

31、seq()：生成一個有序的數列。seq(1,10)。

32、dim()：矩陣或者cbind輸出的維數。dim(Mydata)。

33、scan()：從ascii文件中讀取數據。scan(file = "test.txt")。

34、write.table()：把一個變數寫入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。

35、order()：確定數據的順序。order(x)。

36、merge()：合並兩個數據框。merge(x,y,by = "ID")。

37、str()：顯示一個對象的內部結構。str(Mydata)。

38、factor()：定義變數作為因子。factor(x)。

39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函數根據第二個變數(Transect)的不同水平對第一變數(R)進行了求平均值運算。還可以求sd，var，length等操作。R語言初學者指南P75詳細介紹了這個函數。

40、下一頁介紹了sapply和lapply。

41、summary()：計算基本信息。

42、table()：計算列聯表，統計因子各水平的出現次數(頻數或頻率)。table(x,y)。

43、plot()：y對x的圖形。pch形狀，col顏色。

44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1))

mfrow生成一個具有4個面板的圖形窗口。mar選項指定每個圖形周圍空白的大小，底部、左側、頂部、右側。

45、paste()：將變數連接成字元串。paste("a","b",sep = "")。

46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成對數軸。

47、%in%：

a<-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3)

b<-c(1,13,11,1313,434,1)

a%in%b

# 返回內容# 

[1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

# 取反操作

!(a%in%b)

48、sort()函數是對向量進行從小到大的排序

rank()函數返回的是對向量中每個數值對應的秩

order()函數返回的值表示位置，依次對應的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）

arrange()函數（需載入dplyr包）針對數據框，返回基於某列排序後的數據框，方便多重依據排序。

49、subset()： df <- data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )

df <- subset(df, select = c(a,c)) #選取列a和c

df <- subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c

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❸ R語言初學者指南的內容簡介

作者阿蘭·F·祖爾等的基於他們對應用科學家講授統計與R的豐富經驗，為讀者獻上了《R語言初學者指南》這本書。為了避免同時講授R與統計的困難，統計方法保持在最低限度。《R語言初學者指南》包括如何下載與安裝R，載入和處理數據，基本繪圖，函數簡介，高級繪圖以及初學者常見的錯誤。這本書包括了你開始學習R時想知道的所有內容。

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❺ Error in file(file, "rt") : 無法打開鏈結

讀入文件後置更改一下，「文件名+格式」的形式

❻ 如何在雲計算平台使用R語言編程的快速入門指南

雲計算正逐步成為適用於超出筆記本或台式機處理能力的問題或數據的一種自然延伸。然而，對於完全沒有基礎的初學者來說，學習使用雲計算平台會顯得比實際更難。

我們用信息圖的方式向大家介紹雲計算的概念，它的重要性以及使用R語言和R studio的基本設置等幾部分內容。由於本文只是一篇快速學習攻略，你可能會遺漏一些概念方面的詳細解釋。但是不用擔心，你還可以參考另外一篇完整版攻略「如何在雲端進行R語言編程？」

什麼是雲計算？

簡單來說，雲計算就是一種遠端存儲數據和應用程序，並可以通過互聯網獲取這些文件的模式。

雲計算的三個組成部分：

1.基礎設施服務

2.平台服務

3.軟體服務

計算的前景如何？

基於其可以將數據上傳到雲端並可以在任何時間、任何地點以及通過任何設備隨時獲取數據的方便性，雲計算的前景一片光明。

第二排柱狀圖顯示，雲計算的計算量正在逐年增長。

2016年預計軟體服務（SaaS）收入一千零六十億美金， 預計2018年企業注冊使用雲計算收入六百七十億美金。

至2018年，預計在基礎設施方面有30%的增長，80%企業將使用雲計算。

雲計算全球市場規模預計將從2013年的580億美金，增長至2020年的1910億美金。

使用雲計算的好處？

1.節約成本；

2.使用便捷；

3.擴展性強；

4.易於監控。

如何在雲端使用R語言編程？

1.登陸亞馬遜雲計算平台的控制界面

2.點擊運行實例（Run Instance）

3.選擇你即將遠程訪問的虛擬機的操作系統，這里我們選擇了亞馬遜Linux（Amazon Linux）

4.選擇實例類型（需要選擇內存大小），同時比較不同的價格

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書名：R語言實戰（第2版）

作者：[美] Robert I. Kabacoff

譯者：王小寧

豆瓣評分：9.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-5

頁數：556

內容簡介：

本書注重實用性，是一本全面而細致的R指南，高度概括了該軟體和它的強大功能，展示了使用的統計示例，且對於難以用傳統方法處理的凌亂、不完整和非正態的數據給出了優雅的處理方法。作者不僅僅探討統計分析，還闡述了大量探索和展示數據的圖形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200頁內容，介紹數據挖掘、預測性分析和高級編程。

作者簡介：

Robert I. Kabacoff

R語言社區著名學習網站Quick-R的維護者，現為全球化開發與咨詢公司Management研究集團研發副總裁。此前，Kabacoff博士是佛羅里達諾瓦東南大學的教授，講授定量方法和統計編程的研究生課程。Kabacoff還是臨床心理學博士、統計顧問，擅長數據分析，在健康、金融服務、製造業、行為科學、政府和學術界有20餘年的研究和統計咨詢經驗。

❾ R語言初學者指南的作者簡介

阿蘭·F·祖爾資深統計學家，擔任英國的一家統計咨詢有限公司Highland Statistics的董事長。他已經給5000多名生態學家講授了統計，是英國阿伯丁大學生物科學學院海洋研究室榮譽研究員。埃琳娜·N·耶諾資深海洋生物學家，也是Highland Statistics有限公司的主管。曾經指導生態學數據分析和設計方向的博士生，是英國阿伯丁大學生物科學學院海洋研究室榮譽研究員。
埃里克·H·W·G·密斯特荷蘭海洋資源和生態系統研究院的研究員(IMARES)，主要的研究方向是珊瑚礁生態學和應用統計學，並進行北海海底生物和封存生態學研究。

❿ 求哪位發一下R語言初學者指南這本書的pdf。。。謝謝您

你好，很高興回答您的問題。