r语言历史 R语言 R语言-发展历史,R语言-功能

R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU计划项目,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的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作,同时有人开发了几种图形用户界面。

r语言_R语言 -发展历史


朗讯科技公司贝尔实验室总裁威廉・欧榭

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。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。 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语言源代码托管在github,具体地址可以看参考资料。

R语言的下载可以通过cran的镜像来查找,具体地址可以看参考资料。

R语言有域名为.cn的下载地址,有六个,其中两个由Datagurn,由中国科学技术大学提供的。

R语言Windows版,其中由两个下载地点是Datagurn和USTC提供的。具体地址可以看参考资料。

r语言_R语言 -功能

r语言历史 R语言 R语言-发展历史,R语言-功能

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。

与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

该语言的语法表面上类似 C,但在语义上是函数设计语言(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”(computing 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。

R是一个免费的自由软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。

R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的执行档版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。 R主要是以命令行操作,同时有人开发了几种图形用户界面。

R内建多种统计学及数字分析功能。因为S的血缘,R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。

R的另一强项是绘图功能,制图具有印刷的素质,也可加入数学符号。

虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体,但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。

R的功能能够通过由用户撰写的套件增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能,以及编程界面和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的执行档版本会连同一批核心功能的软件包,而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用,例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。

r语言_R语言 -R包及其使用

R包介绍

R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个。例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能

安装包

1、通过选择菜单:

程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定。

2、使用命令

install.packages("package_name","dir")

package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写。

dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改,来选择安装的文件夹。

3、本地来安装

如果你已经下载的相应的包的压缩文件,则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的:

1)linux环境编译运行:tar.gz文件

2)windows 环境编译运行 :.zip文件

3)MacOSg环境编译运行:.tgz文件

注:包安装好后,并不可以直接使用,如果在使用包中相关的函数,必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。

加载包

包安装后,如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中(默认情况下,R启动后默认加载基本包),加载包命令:

Library(“包名”)

Require(“包名”)

查看包的相关信息

1、查看包帮忙

library(help="package_name")

主要内容包括:例如:包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数

help(package = "package_name")

主要内容包括:包的内置所有函数,是更为详细的帮助文档

2、查看当前环境哪些包加载

find.package() 或者 .path.package()

3、移除包出内存

detach()

4、把其它包的数据加载到内存中

data(dsname, package="package_name")

5、查看这个包里的包有数据

data( package="package_name")

6、列出所有安装的包

library()

r语言_R语言 -CRAN

CRAN为Comprehensive R Archive Network(R综合典藏网)的简称。它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件,也收录了各种用户撰写的软件包。现时,全球有超过一百个CRAN镜像站。

r语言_R语言 -安装

以下简述R FOR WINDOWS的安装和使用:


贝尔实验室美国总部

下可以找到R的各个版本的安装程序和

源代码。点击进入:Windows (95 and later),再点击:base,下载SetupR.exe,约18兆,此便是R FOR WINDOWS的安装程序。双击SetupR.exe,按照提示一步步安装即可。

安装完成后,程序会创建R程序组并在桌面上创建R主程序的快捷方式(也可以在安装过程中选择不要创建)。通过快捷方式运行R,便可调出R的主窗口。

类似于许多以编程方式为主要工作方式的软件,R的界面简单而朴素,只有不多的几个菜单和快捷按钮。快捷按钮下面的窗口便是命令输入窗口,它也是部分运算结果的输出窗口,有些运算结果则会输出在新建的窗口中。

主窗口上方的一些文字是刚运行R时出现的一些说明和指引。文字下的:>符号便是R的命令提示符,在其后可输出命令;>后的矩形是光标。R一般是采用交互方式工作的,在命令提示符后输入命令,回车后便会输出结果。

在R朴素的界面下,是丰富而复杂的运算功能。

r语言_R语言 -语言环境

R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括:有效的数据存储和处理功能,一套完整的数组(特别是矩阵)计算操作符,拥有完整体系的数据分析工具,为数据分析和显示提供的强大图形功能,一套(源自S语言)完善、简单、有效的编程语言(包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能)。

在这里使用"环境"(environment)是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统,而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。

r语言_R语言 -教程参考


R语言

书 名:R数据分析

作者:方匡南 朱建平 姜叶飞编着

出 版 社:电子工业出版社

出版时间:2015-02-01

版次:1

页数:392

印刷时间:2015-02-01

本: 16开

纸张:胶版纸印

印 次:1

包装:平装

《R数据分析:方法与案例详解(双色)》是一本R语言和数据分析的入门教材,循序渐进、深入浅出,每个知识点尽量从实际的应用案例出发,以问题为导向,在解决问题中学习统计方法、R语言的基本使用以及编程技巧。

《R数据分析:方法与案例详解(双色)》内容涵盖R数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和R包制作等内容。

《R数据分析:方法与案例详解(双色)》的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考,在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理,这样能够帮助读者轻松上手学习。

  

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