R语言编程艺术
㈠ R语言编程艺术中，在Rstudio中建立一个10*10的矩阵，要如何提取对角线数
x1 <- matrix(rnorm(100),10);
x2 <- sapply(1:10,function(x)return(x1[x,x]))
㈡ 入门r语言，r语言编程艺术和r语言实战最好先看哪一本
当然是先看比较入门的书，对R语言有个大概的了解，并且稍微操作一下。
再看r语言实战，内容比较全面，包括很多例子，不懂再参考一下并实际操作。看完这本书你就学得差嫌仿不滚手多了。
最后看r语言编程艺术，内容比较深入，涉及一些底层的东西和一些初大者嫌学者不太用的东西。比如怎么用代码进行调试等。
㈢ 什么是R语言
什么是R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的耐棚在R环境下运行。
R 是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的一个分支。 S的主要设计者John M. Chambers 因为S语言方面的工作获得了1998年 ACM 软件系统奖（ACM Sofare Systems Award）。
R可以在多种平台下编译和运行，包括UNIX (也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。
该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（functional programming language）的变种并且和Lisp 以及 APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（puting on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。
官方网站：:r-project./
R语言为什么叫R语言
您好，R语言的命名是根据该软件的开发者来的，R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发，所以取悄散二人名字的首字母作为软件名
r语言中什么是向量什么是标量
同样是一个数
x<-c(1) 这个x是向量
x<-1 这个x是标量
R语言代码问题，什么是jitter，什么是runif（）
fourspd2012.jittered 是变量名。
runif (random samples from uniform distribution), runif(242,min=-0.3,max=0.3) 从-0.3 到0.3 随机产生242个值
R语言是什么?
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言是什么鬼
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具
R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点：
1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。[2]
2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。[2]
3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有：base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.[2]
4.R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编昌运则辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。[2]
5.如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地.[2]
R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。 R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，这两种语言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册，只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说：R，是S-PLUS的一个“克隆”。
但是请不要忘了：R是免费的(R is free)。
R语言报错，什么是下标出界
下标出界就是比如说你有一个100长度的数组，但你却用了101的小标去引用数组，这样就会出现出界
R语言大神们学习R语言初期用的什么书
《 R语言实战》《R语言初学者指南》《R语言编程艺术》。你也可以去亚马逊上搜索，看看别人的评价来决定你买哪一本。关键看你学习R语言有没有统计和数据挖掘的基础吧。
R语言“seq函数”是什么？
在一个文档中定位到第一个空行，读取其后的所有文本 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 <-... 文档定位第空行读取其所文本
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 = " "))
}
报错：
Error in seq.default(which(text == "")[1]+1, length(text), 1) :
'from' cannot be NA, NaN or infinite 展开 示例文档：
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 如何学习好r语言
首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较乱庆慢。
掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。
掌握了上察衫面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器败陪腔学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。
㈤ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐
数据挖掘与R语言
本书首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例 （藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。
本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。
机器学习：实用案例解析
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。
全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包 含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件 箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市早闭郑场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系 统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概陆颂念清晰、表达准确，突 出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。
R语言经典实例
本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具，但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你 马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 着。
R语言编程艺术
R语言是世界上最流行的用于数据态吵处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之， 在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。
本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最 基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都 是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。
金融数据分析导论：基于R语言
本书由统计学领域着名专家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所着，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。
时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。
本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用。
㈥ r语言编程艺术中第三章扩展案例中找图中距离最近的一对端点的代码中17
扩展案例4，找到图中距离最近的一对端点：
第i行第j列表示城市i和城市j的距离，x[i,j]=x[j,i]
矩阵式对称的，且我们的目正冲标使找到非0的最小值，并返回其所有的位置。
既然是对称的，只需要计算上三角(此例用上三角)或下三角的每一行的最小值，再找到这些最小值的那一个。
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)#为原矩阵增加一列，为相应的行号
wins<-apply(dd[-n,],1,imin)#dd[-n,]，因为无需计算最后一行的最小值,上三角中值为0
i<-which.min(wins[2,])
#wins第1行为每行上三角最小值的列号，第2行为每行上三角的最小值
#在wins矩阵第2列找出最小值的位置，即为该最小值在原矩阵中的行号
j<-wins[1,i]
#j为wins矩阵中最小的值对应的k
#j为原矩阵的列号
return(c(d[i,j],i,j))
}
imin<-function(x){
lx<-length(x)
i<-x[lx]#注意此处返回的是行号，每一行的最后一个州清乱数字为对应的行号
j<-which.min(x[(i+1):(lx-1)])
#lx-1是为了不将行号值纳入计算，(i+1):(lx-1)为对应行i的上三角位置
#j取了该行上三角中最小值的位置
#举例，q第册档一行(i=1)的上三角值为12,13,8,20.那么最小值为8，j=3,k=i+j=4,为原矩阵中该行最小值的实际位置
k<-i+j
return(c(k,x[k]))
}
#imin主要应用在apply中，要考虑到其应用的是一个什么样子的矩阵
mind(q)
#[1] 6 3 4，最小的值是6，位于第3行第4列
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