r语言初学者指南pdf

❶ R语言基础知识笔记

1、向量是用于存储数值型，字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数为c()，可以用来创建向量。向量可根据位置进行索引，需要用[]。

2、矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式，可通过函数matrix()创建矩阵。

3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如，如果创建尺寸(2,3,4)的数组，那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。

4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型，当有多种模式的数据时，使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。

5、$  被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。

6、attach()绑定数据集，detach()解除数据集。

7、with：attach，detach最好在单独的数据框内使用，在多个同名对象最好不要使用，函数with()，可以再具有多个同名对象的数据框内使用，但是必须加入花括号{}，这样就无须担心名称冲突了，但是它也有局限性，赋值仅在此函数的括号内生效。

8、列表是一些对象的有序集合。

9,、数据导入 read.table()，其中header = T，代表第一行为变量名称，不作为数据，header = F相反。sep代表数据分隔符，txt为"\t",csv为","。

10、table函数，用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。

>sex = c("女","女","女","男","男")

>table(sex)

>sex

  男 女

  2 3

求众数

> 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、 无尺度网络： 是指在某一复杂的 系统 中，大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的，因此，凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。

12、options(stringsAsFactors = F)

#在调用as.data.frame的时，将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。

13、class()：查看数据结构：vector、matrix、array、dataframe、list。

14、str()：作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。

15、mode() ：查看数据元素类型。

16、typeof() ：查看数据元素类型，基本等同于mode（），比mode()更为详细。

17、example()：假设有一个函数foo，example("foo")，函数foo的使用示例。

18、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。

19、data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。

20、ls()：列出当前工作空间中的对象。

21、rm()：移除（删除）一个或多个对象。

22、history(#)：显示最近使用过的#个命令（默认值为25）。

23、options()：显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。

24、boxplot()：生成盒型图。

25、sum()：计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。

26、median()：计算中位数。

27、cbind()：以列结合变量。cbind(x,y,z)。

28、rbind()：以行结合变量。

29、vector()：以向量形式结合数据。vector(length = 10)。

30、rep()：以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10)

31、seq()：生成一个有序的数列。seq(1,10)。

32、dim()：矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。

33、scan()：从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。

34、write.table()：把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。

35、order()：确定数据的顺序。order(x)。

36、merge()：合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。

37、str()：显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。

38、factor()：定义变量作为因子。factor(x)。

39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。

40、下一页介绍了sapply和lapply。

41、summary()：计算基本信息。

42、table()：计算列联表，统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。

43、plot()：y对x的图形。pch形状，col颜色。

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

mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小，底部、左侧、顶部、右侧。

45、paste()：将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。

46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。

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

# 返回内容# 

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

# 取反操作

!(a%in%b)

48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序

rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩

order()函数返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）

arrange()函数（需加载dplyr包）针对数据框，返回基于某列排序后的数据框，方便多重依据排序。

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

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

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

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❸ R语言初学者指南的内容简介

作者阿兰·F·祖尔等的基于他们对应用科学家讲授统计与R的丰富经验，为读者献上了《R语言初学者指南》这本书。为了避免同时讲授R与统计的困难，统计方法保持在最低限度。《R语言初学者指南》包括如何下载与安装R，载入和处理数据，基本绘图，函数简介，高级绘图以及初学者常见的错误。这本书包括了你开始学习R时想知道的所有内容。

❹ 麻烦哪位发一下《R语言初学者指南》《数据挖掘导论》或《R语言实战-机器学习与数据分析》的PDF，谢谢您！

❺ Error in file(file, "rt") : 无法打开链结

读入文件后置更改一下，“文件名+格式”的形式

❻ 如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南

云计算正逐步成为适用于超出笔记本或台式机处理能力的问题或数据的一种自然延伸。然而，对于完全没有基础的初学者来说，学习使用云计算平台会显得比实际更难。

我们用信息图的方式向大家介绍云计算的概念，它的重要性以及使用R语言和R studio的基本设置等几部分内容。由于本文只是一篇快速学习攻略，你可能会遗漏一些概念方面的详细解释。但是不用担心，你还可以参考另外一篇完整版攻略“如何在云端进行R语言编程？”

什么是云计算？

简单来说，云计算就是一种远端存储数据和应用程序，并可以通过互联网获取这些文件的模式。

云计算的三个组成部分：

1.基础设施服务

2.平台服务

3.软件服务

计算的前景如何？

基于其可以将数据上传到云端并可以在任何时间、任何地点以及通过任何设备随时获取数据的方便性，云计算的前景一片光明。

第二排柱状图显示，云计算的计算量正在逐年增长。

2016年预计软件服务（SaaS）收入一千零六十亿美金， 预计2018年企业注册使用云计算收入六百七十亿美金。

至2018年，预计在基础设施方面有30%的增长，80%企业将使用云计算。

云计算全球市场规模预计将从2013年的580亿美金，增长至2020年的1910亿美金。

使用云计算的好处？

1.节约成本；

2.使用便捷；

3.扩展性强；

4.易于监控。

如何在云端使用R语言编程？

1.登陆亚马逊云计算平台的控制界面

2.点击运行实例（Run Instance）

3.选择你即将远程访问的虚拟机的操作系统，这里我们选择了亚马逊Linux（Amazon Linux）

4.选择实例类型（需要选择内存大小），同时比较不同的价格

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书名：R语言实战（第2版）

作者：[美] Robert I. Kabacoff

译者：王小宁

豆瓣评分：9.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-5

页数：556

内容简介：

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。

作者简介：

Robert I. Kabacoff

R语言社区着名学习网站Quick-R的维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。

❾ R语言初学者指南的作者简介

阿兰·F·祖尔资深统计学家，担任英国的一家统计咨询有限公司Highland Statistics的董事长。他已经给5000多名生态学家讲授了统计，是英国阿伯丁大学生物科学学院海洋研究室荣誉研究员。埃琳娜·N·耶诺资深海洋生物学家，也是Highland Statistics有限公司的主管。曾经指导生态学数据分析和设计方向的博士生，是英国阿伯丁大学生物科学学院海洋研究室荣誉研究员。
埃里克·H·W·G·密斯特荷兰海洋资源和生态系统研究院的研究员(IMARES)，主要的研究方向是珊瑚礁生态学和应用统计学，并进行北海海底生物和封存生态学研究。

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你好，很高兴回答您的问题。