R語言編程藝術
㈠ R語言編程藝術中，在Rstudio中建立一個10*10的矩陣，要如何提取對角線數
x1 <- matrix(rnorm(100),10);
x2 <- sapply(1:10,function(x)return(x1[x,x]))
㈡ 入門r語言，r語言編程藝術和r語言實戰最好先看哪一本
當然是先看比較入門的書，對R語言有個大概的了解，並且稍微操作一下。
再看r語言實戰，內容比較全面，包括很多例子，不懂再參考一下並實際操作。看完這本書你就學得差嫌仿不滾手多了。
最後看r語言編程藝術，內容比較深入，涉及一些底層的東西和一些初大者嫌學者不太用的東西。比如怎麼用代碼進行調試等。
㈢ 什麼是R語言
什麼是R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是基於S語言的一個GNU項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的耐棚在R環境下運行。
R 是統計領域廣泛使用的誕生於 1980年左右的 S 語言的一個分支。 S的主要設計者John M. Chambers 因為S語言方面的工作獲得了1998年 ACM 軟體系統獎（ACM Sofare Systems Award）。
R可以在多種平台下編譯和運行，包括UNIX (也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。
該語言的語法表面上類似 C，但在語義上是函數設計語言的（functional programming language）的變種並且和Lisp 以及 APL有很強的兼容性。特別的是，它允許在「語言上計算」（puting on the language）。這使得它可以把表達式作為函數的輸入參數，而這種做法對統計模擬和繪圖非常有用。
官方網站：:r-project./
R語言為什麼叫R語言
您好，R語言的命名是根據該軟體的開發者來的，R本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的Ross Ihaka和Robert Gentleman 開發，所以取悄散二人名字的首字母作為軟體名
r語言中什麼是向量什麼是標量
同樣是一個數
x<-c(1) 這個x是向量
x<-1 這個x是標量
R語言代碼問題，什麼是jitter，什麼是runif（）
fourspd2012.jittered 是變數名。
runif (random samples from uniform distribution), runif(242,min=-0.3,max=0.3) 從-0.3 到0.3 隨機產生242個值
R語言是什麼?
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。
R語言是什麼鬼
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。
R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具
R作為一種統計分析軟體，是集統計分析與圖形顯示於一體的。它可以運行於UNIX,Windows和Macintosh的操作系統上，而且嵌入了一個非常方便實用的幫助系統，相比於其他統計分析軟體，R還有以下特點：
1.R是自由軟體。這意味著它是完全免費,開放源代碼的。可以在它的網站及其鏡像中下載任何有關的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。標準的安裝文件身自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數,安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。[2]
2.R是一種可編程的語言。作為一個開放的統計編程環境,語法通俗易懂,很容易學會和掌握語言的語法。而且學會之後,我們可以編制自己的函數來擴展現有的語言。這也就是為什麼它的更新速度比一般統計軟體,如,SPSS,SAS等快得多。大多數最新的統計方法和技術都可以在R中直接得到。[2]
3. 所有R的函數和數據集是保存在程序包裡面的。只有當一個包被載入時,它的內容才可以被訪問。一些常用、基本的程序包已經被收入了標准安裝文件中,隨著新的統計分析方法的出現,標准安裝文件中所包含的程序包也隨著版本的更新而不斷變化。在另外版安裝文件中,已經包含的程序包有：base一R的基礎模塊、mle一極大似然估計模塊、ts一時間序列分析模塊、mva一多元統計分析模塊、survival一生存分析模塊等等.[2]
4.R具有很強的互動性。除了圖形輸出是在另外的窗口處，它的輸入輸出窗口都是在同一個窗口進行的，輸入語法中如果出現錯誤會馬上在窗口口中得到提示,對以前輸入過的命令有記憶功能,可以隨時再現、編昌運則輯修改以滿足用戶的需要。輸出的圖形可以直接保存為JPG,BMP,PNG等圖片格式,還可以直接保存為PDF文件。另外,和其他編程語言和資料庫之間有很好的介面。[2]
5.如果加入R的幫助郵件列表一,每天都可能會收到幾十份關於R的郵件資訊。可以和全球一流的統計計算方面的專家討論各種問題,可以說是全世界最大、最前沿的統計學家思維的聚集地.[2]
R是基於S語言的一個GNU項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。 R的語法是來自Scheme。R的使用與S-PLUS有很多類似之處，這兩種語言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手冊，只要稍加修改就可作為R的使用手冊。所以有人說：R，是S-PLUS的一個「克隆」。
但是請不要忘了：R是免費的(R is free)。
R語言報錯，什麼是下標出界
下標出界就是比如說你有一個100長度的數組，但你卻用了101的小標去引用數組，這樣就會出現出界
R語言大神們學習R語言初期用的什麼書
《 R語言實戰》《R語言初學者指南》《R語言編程藝術》。你也可以去亞馬遜上搜索，看看別人的評價來決定你買哪一本。關鍵看你學習R語言有沒有統計和數據挖掘的基礎吧。
R語言「seq函數」是什麼？
在一個文檔中定位到第一個空行，讀取其後的所有文本 get.msg <- function(path) { con <- file(path, open = "rt", encoding = "latin1") text <- readLines(con) # The message always begins after the first full line break msg <-... 文檔定位第空行讀取其所文本
get.msg <- function(path)
{
con <- file(path, open = "rt", encoding = "latin1")
text <- readLines(con)
# The message always begins after the first full line break
msg <- text[seq(which(text == "")[1]+1, length(text), 1)]
close(con)
return(paste(msg, collapse = " "))
}
報錯：
Error in seq.default(which(text == "")[1]+1, length(text), 1) :
'from' cannot be NA, NaN or infinite 展開 示例文檔：
From [email protected] Thu Aug 22 13:17:22 2002
Return-Path: <[email protected]>
Delivered-To: [email protected].
Received: from localhost (localhost [127.0.0.1])
by phobos.labs.spamassassin.taint. (Postfix) with ESMTP id 136B943C32
for <zzzz@localhost>; Thu, 22 Aug 2002 08:17:21 -0400 (EDT)
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-W3CDTD HTML 4.0 TransitionalEN">
<HTML><HEAD>
<META content=3D"text/; charset=3Dwindows-1252" -equiv=3DContent-T=
ype>
㈣ 如何學習好r語言
首先R是一種專業性很強的統計語言，如果想學得快一些的話，基本的統計學知識要懂，不然很多東西會掌握的比較亂慶慢。
掌握基本語法和操作，推薦國內的已經翻譯的比如《R語言實戰》《R語言編程藝術》，這個過程中最好結合一些小例子來做一些分析的東西。如果需要可視化的話，強烈不推薦學習R本身的作圖系統，實在是太不友好了.....還是用ggplot2吧。
掌握了上察衫面的，就可以深入一些了，如果是做數據分析和可視化，推薦《ggplot2：數據分析與圖形藝術》，這個才是作圖的神器啊.....如果是空間分析相關的，推薦《Applied Spatial Data Analysis with R》，這個如果可以的話看英文版，而且要有地學的一些知識背景，中文版翻譯的太次了，盡量不要看。數據挖掘機器敗陪腔學習之類的，可以看看比如《數據挖掘與R語言》、《機器學習——實用案例解析》，不過我覺得這幾本書沒上面的那幾本好，但是可以大概看看是咋回事，最好還是看看專門的相關書籍，熟悉各種演算法和流程，到時候搜索R的package，照著文檔和例子搞定，不是特別難。
㈤ 有哪些關於 R 語言的書值得推薦
數據挖掘與R語言
本書首先簡要介紹了R軟體的基礎知識（安裝、R數據結構、R編程、R的輸入和輸出等）。然後通過四個數據挖掘的實際案例 （藻類頻率的預測、證券趨勢預測和交易系統模擬、交易欺詐預測、微陣列數據分類）介紹數據挖掘技術。這四個案例基本覆蓋了常見的數據挖掘技術，從無監督的 數據挖掘技術、有監督的數據挖掘技術到半監督的數據挖掘技術。全書以實際問題、解決方案和對解決方案的討論為主線來組織內容，脈絡清晰，並且各章自成體 系。讀者可以從頭至尾逐章學習，也可以根據自己的需要進行學習，找到自己實際問題的解決方案。
本書不需要讀者具備R和數據挖掘的基礎知識。不管是R初學者，還是熟練的R用戶都能從書中找到對自己有用的內容。讀者既可以把本書作為學習如何應用R的一本優秀教材，也可以作為數據挖掘的工具書。
機器學習：實用案例解析
機器學習是計算機科學和人工智慧中非常重要的一個研究領域，近年來，機器學習不但在計算機科學的眾多領域中大顯身手，而且成為一些交叉學科的重要支撐技 術。本書比較全面系統地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。
全書案例既有分類問題，也有回歸問題；既包 含監督學習，也涵蓋無監督學習。本書討論的案例從分類講到回歸，然後討論了聚類、降維、最優化問題等。這些案例包括分類：垃圾郵件識別，排序：智能收件 箱，回歸模型：預測網頁訪問量，正則化：文本回歸，最優化：密碼破解，無監督學習：構建股票市早閉鄭場指數，空間相似度：用投票記錄對美國參議員聚類，推薦系 統：給用戶推薦R語言包，社交網路分析：在Twitter上感興趣的人，模型比較：給你的問題找到最佳演算法。各章對原理的敘述力求概陸頌念清晰、表達准確，突 出理論聯系實際，富有啟發性，易於理解。在探索這些案例的過程中用到的基本工具就是R統計編程語言。R語言非常適合用於機器學習的案例研究，因為它是一種 用於數據分析的高水平、功能性腳本語言。
R語言經典實例
本書涵蓋200多個R語言實用方法，可以幫助讀者快速而有效地使用R進行數據分析。R語言給我們提供了統計分析酣一切工具，但是R本身的結 構可能有些難於掌握。本書提供的這些面向任務、簡明的R語言方法包含了從基本的分析任務到輸入和輸出、常用統計分析、繪圖、線性回歸等內容，它們可以讓你 馬上應用R高效地工作。
每一個R語言方法都專注於一個特定的問題，隨後的討論則對問題的解決方案給出解釋，並闡釋該方法的工作機理。對於R的初級用戶，《R語言經典實例》將幫助 你步入R的殿堂；對於R的資深用戶，本書將加深你對R的理解並拓展你的視野。通過本書，你可以使你的分析工作順利完成並學習更多R語言知識。本書由蒂特 著。
R語言編程藝術
R語言是世界上最流行的用於數據態吵處理和統 計分析的腳本語言。考古學家用它來跟蹤古代文明的傳播，醫葯公司用它來探索哪種葯物更安全、更有效，精算師用它評估金融風險以保證市場的平穩運行。總之， 在大數據時代，統計數據、分析數據都離不開計算機軟體的支持，在這方面R語言尤其出色。
本書將帶領你踏上R語言軟體開發之旅，從最 基本的數據類型和數據結構開始，到閉包、遞歸和匿名函數等高級主題，由淺入深，講解細膩，讀者完全不需要統計學的知識，甚至不需要編程基礎。而書中提到的 很多高級編程技巧，都是作者多年編程經驗的總結，對有經驗的開發者也大有裨益。本書精選了44個擴展案例，這些案例都源自於作者親身參與過的咨詢項目，都 是與數據分析相關的，生動展示了R語言在統計學中的高效應用。
金融數據分析導論：基於R語言
本書由統計學領域著名專家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所著，從基本的金融數據出發，討論了這些數據的匯總統計和相關的可視化方法，之後分別介紹了商業、金融和經濟領域中的基本時間序列分析和計量經濟模型。
時間序列分析及應用:R語言(原書第2版)
本書以易於理解的方式講述了時間序列模型及其應用，主要內容包括：趨勢、平穩時間序列模型、非平穩時間序列模 型、模型識別、參數估計、模型診斷、預測、季節模型、時間序列回歸模型、異方差時間序列模型、譜分析入門、譜估計、門限模型.對所有的思想和方法，都用真 實數據集和模擬數據集進行了說明。
本書可作為高等院校統計、經濟、商科、工程及定量社會科學等專業學生的教材或教學參考書，同時也可供相關技術人員使用。
㈥ r語言編程藝術中第三章擴展案例中找圖中距離最近的一對端點的代碼中17
擴展案例4，找到圖中距離最近的一對端點：
第i行第j列表示城市i和城市j的距離，x[i,j]=x[j,i]
矩陣式對稱的，且我們的目正沖標使找到非0的最小值，並返回其所有的位置。
既然是對稱的，只需要計算上三角(此例用上三角)或下三角的每一行的最小值，再找到這些最小值的那一個。
q<-matrix(c(0,12,13,8,20,12,0,15,28,88,13,15,0,6,9,8,28,6,0,33,20,88,9,33,0),
nrow=5,ncol=5)
mind<-function(d){
n<-nrow(d)
dd<-cbind(d,1:n)#為原矩陣增加一列，為相應的行號
wins<-apply(dd[-n,],1,imin)#dd[-n,]，因為無需計算最後一行的最小值,上三角中值為0
i<-which.min(wins[2,])
#wins第1行為每行上三角最小值的列號，第2行為每行上三角的最小值
#在wins矩陣第2列找出最小值的位置，即為該最小值在原矩陣中的行號
j<-wins[1,i]
#j為wins矩陣中最小的值對應的k
#j為原矩陣的列號
return(c(d[i,j],i,j))
}
imin<-function(x){
lx<-length(x)
i<-x[lx]#注意此處返回的是行號，每一行的最後一個州清亂數字為對應的行號
j<-which.min(x[(i+1):(lx-1)])
#lx-1是為了不將行號值納入計算，(i+1):(lx-1)為對應行i的上三角位置
#j取了該行上三角中最小值的位置
#舉例，q第冊檔一行(i=1)的上三角值為12,13,8,20.那麼最小值為8，j=3,k=i+j=4,為原矩陣中該行最小值的實際位置
k<-i+j
return(c(k,x[k]))
}
#imin主要應用在apply中，要考慮到其應用的是一個什麼樣子的矩陣
mind(q)
#[1] 6 3 4，最小的值是6，位於第3行第4列
㈦ R語言入門學哪本書比較好
《 R語言實戰》《R語言初學者指南》《R語言編程藝術》。你也可以去亞馬遜上搜索