高级R语言编程指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 哈德利·威克汉姆（Hadley Wickham） 著，李洪成 译

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 数据挖掘
• 统计建模
• 编程技巧
• 高级编程
• 数据可视化
• 机器学习
• 数据科学
• RStudio

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111540670

版次：1

商品编码：11970404

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：297

编辑推荐

本书为解决各种R语言编程问题提供了非常有用的工具和技术，帮助你少走弯路。书中阐释了R语言简洁、优美以及灵活的核心特点，展示了许多必备的技巧，通过它们可以创建在各个场景中使用的优质代码。

本书主要内容
R语言基础知识，包括标准数据类型和函数。
将函数式编程作为有用的框架来解决多类问题。
元编程的优点与缺点。
编写快速及节省内存的程序。

本书展示了R的特别之处，为R软件使用者成为R程序员奠定了基础。中级R程序员则可以通过本书更深入地研究R语言，学习新策略来解决各种问题。而其他语言的程序员可以通过本书细致地了解R语言并理解R语言的运行方式。

内容简介

　　本书从R语言的基础知识入手，深入介绍了R函数式编程、R语言的面向对象特性、程序的调试、代码优化和性能调优。同时，本书也介绍了R语言如何与HTML和LaTex语言结合的技术，介绍了高性能计算以及C语言编程接口。

作者简介

哈德利 威克汉姆 （Hadley Wickham）　R语言及相关领域的领军人物，RStudio首席科学家，美国莱斯大学统计学助理教授。他拥有超过10年的R语言编程经验，致力于开发用于数据处理、分析、成像的工具。他已经开发了几十个高质量的R软件包，如ggplot、lubridate、plyr、reshape2、 stringr和 httr等。

精彩书评

本书作者是R语言及相关领域的领军人物，为众多R语言社区的成员所熟知和欣赏。这就是本书*显著的优势。虽然越来越多的书籍在讨论本书讲述的主题，但是很少有相关书籍拥有同样的深度、技术上的准确性和*威性。
— Bill Venables, CSIRO

目录

推荐序
译者序
第1章　简介1
1.1　本书的目标读者2
1.2　通过本书你可以学到什么2
1.3　元技术3
1.4　推荐阅读3
1.5　获取帮助4
1.6　致谢4
1.7　约定5
1.8　声明5
第一部分　基础知识
第2章　数据结构8
2.1　向量9
2.1.1　原子向量9
2.1.2　列表11
2.1.3　练习12
2.2　属性12
2.2.1　因子13
2.2.2　练习15
2.3　矩阵和数组15
2.4　数据框17
2.4.1　数据框构建17
2.4.2　类型判断与强制转换18
2.4.3　合并数据框18
2.4.4　特殊列19
2.4.5　练习19
2.5　答案19
第3章　子集选取21
3.1　数据类型22
3.1.1　原子向量22
3.1.2　列表23
3.1.3　矩阵和数组23
3.1.4　数据框24
3.1.5　S3对象25
3.1.6　S4对象25
3.1.7　练习25
3.2　子集选取运算符26
3.2.1　简化与保留26
3.2.2　$27
3.2.3　缺失/超出索引边界（越界引用）28
3.2.4　练习28
3.3　子集选取与赋值29
3.4　应用30
3.4.1　查询表(字符子集选取)30
3.4.2　人工比对与合并（整数子集选取）30
3.4.3　随机样本/自助法（整数子集选取） 31
3.4.4　排序（整数子集选取)31
3.4.5　展开重复记录（整数子集选取） 32
3.4.6　剔除数据框中某些列（字符子集选取） 33
3.4.7　根据条件选取行（逻辑子集选取） 33
3.4.8　布尔代数与集合（逻辑和整数子集选取） 34
3.4.9　练习35
3.5　答案35
第4章　常用函数与数据结构36
4.1　基础函数36
4.2　常见数据结构37
4.3　统计函数38
4.4　使用R39
4.5　I/O函数39
第5章　R编程风格指南40
5.1　符号和名字40
5.1.1　文件名40
5.1.2　对象名40
5.2　语法41
5.2.1　空格41
5.2.2　大括号42
5.2.3　行的长度42
5.2.4　缩进42
5.2.5　赋值43
5.3　结构43
第6章　函数44
6.1　函数组成部分45
6.1.1　原函数45
6.1.2　练习46
6.2　词法作用域46
6.2.1　名字屏蔽47
6.2.2　函数与变量48
6.2.3　重新开始48
6.2.4　动态查找49
6.2.5　练习50
6.3　每个运算都是一次函数调用50
6.4　函数参数51
6.4.1　函数调用52
6.4.2　使用参数列表来调用函数53
6.4.3　默认参数和缺失参数53
6.4.4　惰性求值54
6.4.5　...参数56
6.4.6　练习57
6.5　特殊调用57
6.5.1　中缀函数57
6.5.2　替换函数58
6.5.3　练习59
6.6　返回值59
6.6.1　退出时61
6.6.2　练习62
6.7　答案62
第7章　面向对象编程指南64
7.1　基础类型65
7.2　S366
7.2.1　认识对象、泛型函数和方法66
7.2.2　定义类和创建对象67
7.2.3　创建新方法和泛型函数69
7.2.4　方法分派69
7.2.5　练习71
7.3　S471
7.3.1　识别对象、泛型函数和方法72
7.3.2　定义类并创建对象73
7.3.3　创建新方法和泛型函数74
7.3.4　方法分派74
7.3.5　练习75
7.4　RC75
7.4.1　定义类和创建对象75
7.4.2　识别类和方法77
7.4.3　方法分派77
7.4.4　练习77
7.5　选择一个系统77
7.6　答案78
第8章　环境79
8.1　环境基础79
8.2　环境递归83
8.3　函数环境85
8.3.1　封闭环境85
8.3.2　绑定环境86
8.3.3　执行环境87
8.3.4　调用环境88
8.3.5　练习90
8.4　绑定名字和数值90
8.5　显式环境92
8.5.1　避免复制93
8.5.2　软件包状态93
8.5.3　模拟hashmap93
8.6　答案94
第9章　调试、条件处理和防御性编程95
9.1　调试技巧96
9.2　调试工具97
9.2.1　确定调用顺序98
9.2.2　查看错误99
9.2.3　查看任意代码100
9.2.4　调用栈：traceback()、where和recover()100
9.2.5　其他类型的故障101
9.3　条件处理102
9.3.1　使用try来忽略错误102
9.3.2　使用tryCatch()处理条件103
9.3.3　withCallingHandlers()105
9.3.4　自定义信号类106
9.3.5　练习107
9.4　防御性编程107
9.5　答案109
第二部分　函数式编程
第10章　函数式编程112
10.1　动机112
10.2　匿名函数116
10.3　闭包117
10.3.1　函数工厂119
10.3.2　可变状态119
10.3.3　练习120
10.4　函数列表120
10.4.1　将函数列表移到全局环境中122
10.4.2　练习123
10.5　案例研究：数值积分124
第11章　泛函127
11.1　第一个泛函：lapply()128
11.1.1　循环模式129
11.1.2　练习130
11.2　for循环泛函：lapply()的相似函数131
11.2.1　向量输出：sapply和vapply131
11.2.2　多重输入：Map（和mapply）133
11.2.3　滚动计算134
11.2.4　并行化135
11.2.5　练习136
11.3　操作矩阵和数据框137
11.3.1　矩阵和数组运算137
11.3.2　组应用138
11.3.3　plyr添加包139
11.3.4　练习140
11.4　列表操作140
11.4.1　Reduce()140
11.4.2　判断泛函141
11.4.3　练习141
11.5　数学泛函142
11.6　应该保留的循环143
11.6.1　原位修改143
11.6.2　递归关系144
11.6.3　while循环144
11.7　创建一个函数系列145
第12章　函数运算符149
12.1　行为函数运算符150
12.1.1　缓存152
12.1.2　捕获函数调用153
12.1.3　惰性155
12.1.4　练习155
12.2　输出函数运算符156
12.2.1　简单修饰156
12.2.2　改变函数的输出157
12.2.3　练习158
12.3　输入函数运算符159
12.3.1　预填充函数参数：局部函数应用159
12.3.2　改变输入类型159
12.3.3　练习160
12.4　组合函数运算符161
12.4.1　函数复合161
12.4.2　逻辑判断和布尔代数163
12.4.3　练习163
第三部分　语言计算
第13章　非标准计算166
13.1　表达式获取167
13.2　在子集中进行非标准计算168
13.3　作用域问题171
13.4　从其他函数调用173
13.5　替换175
13.5.1　为替换提供应急方案177
13.5.2　捕获未计算的表达式177
13.5.3　练习178
13.6　非标准计算的缺点178
第14章　表达式180
14.1　表达式的结构180
14.2　名字183
14.3　调用184
14.3.1　修改调用185
14.3.2　根据调用的元素来创建调用186
14.3.3　练习186
14.4　捕获当前调用187
14.5　成对列表189
14.6　解析与逆解析191
14.7　使用递归函数遍历抽象语法树192
14.7.1　寻找F和T193
14.7.2　寻找通过赋值创建的所有变量194
14.7.3　修改调用树197
14.7.4　练习198
第15章　领域特定语言200
15.1　HTML200
15.1.1　目标201
15.1.2　转义202
15.1.3　基本标签函数203
15.1.4　标签函数204
15.1.5　处理所有标签205
15.1.6　练习206
15.2　LaTeX206
15.2.1　LaTeX 数学206
15.2.2　目标207
15.2.3　to_math207
15.2.4　已知符号207
15.2.5　未知符号208
15.2.6　已知函数209
15.2.7　未知函数210
15.2.8　练习211
第四部分　性能
第16章　性能214
16.1　R为什么速度慢214
16.2　微测试215
16.3　语言性能216
16.3.1　极端动态性216
16.3.2　可变环境下的名字搜索218
16.3.3　惰性求值开销219
16.3.4　练习219
16.4　实现的性能220
16.4.1　从数据框提取单一值220
16.4.2　ifelse()、pmin()和pmax()220
16.4.3　练习222
16.5　其他的R实现222
第17章　代码优化225
17.1　性能测试226
17.2　改进性能229
17.3　组织代码229
17.4　有人已经解决了这个问题吗230
17.5　尽可能少做231
17.6　向量化236
17.7　避免复制237
17.8　字节码编译238
17.9　案例研究：t检验238
17.10　并行化240
17.11　其他技术241
第18章　内存243
18.1　对象大小243
18.2　内存使用与垃圾回收246
18.3　使用lineprof对内存进行性能分析248
18.4　原地修改250
18.4.1　循环252
18.4.2　练习253
第19章　使用Rcpp编写高性能函数254
19.1　开始使用C++255
19.1.1　没有输入，标量输出256
19.1.2　标量输入，标量输出256
19.1.3　向量输入，标量输出257
19.1.4　向量输入，向量输出258
19.1.5　矩阵输入，向量输出258
19.1.6　使用sourceCpp259
19.1.7　练习260
19.2　属性和其他类261
19.2.1　列表和数据框262
19.2.2　函数262
19.2.3　其他类型263
19.3　缺失值263
19.3.1　标量263
19.3.2　字符串265
19.3.3　布尔型265
19.3.4　向量265
19.3.5　练习266
19.4　Rcpp 语法糖266
19.4.1　算术和逻辑运算符266
19.4.2　逻辑总结函数267
19.4.3　向量视图267
19.4.4　其他有用的函数267
19.5　STL268
19.5.1　使用迭代器268
19.5.2　算法269
19.5.3　数据结构270
19.5.4　向量270
19.5.5　集合271
19.5.6　图272
19.5.7　练习272
19.6　案例研究272
19.6.1　Gibbs采样器273
19.6.2　R向量化与C++向量化274
19.7　在添加包中应用Rcpp275
19.8　更多学习资源276
19.9　致谢277
第20章　R的C接口278
20.1　从R中调用C函数279
20.2　C数据结构280
20.3　创建和修改向量281
20.3.1　创建向量和垃圾回收281
20.3.2　缺失值和非有限值282
20.3.3　访问向量数据283
20.3.4　字符向量和列表284
20.3.5　修改输入284
20.3.6　强制转换标量285
20.3.7　长向量285
20.4　成对列表286
20.5　输入验证287
20.6　寻找一个函数的C源代码289
索引292

前言/序言

《数据科学家的R语言修炼之路》 前言：驾驭数据的力量，开启洞察的旅程 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新、预测未来、优化决策的核心要素。而R语言，作为数据科学领域的佼佼者，以其强大的统计分析能力、丰富的可视化工具以及活跃的社区支持，成为了无数数据科学家、分析师、研究人员乃至各行各业渴望深入挖掘数据价值人士的首选语言。 本书并非是一本枯燥乏味的语法手册，更不是一本罗列繁多函数功能的百科全书。它是一本为那些渴望从“懂得R语言”迈向“精通R语言”，从而真正驾驭数据力量，开启深度洞察之旅的读者而量身打造的实践指南。我们将带领您穿越R语言的表层，深入其核心机制，掌握那些能够提升效率、优化代码、解决复杂问题的“硬核”技能。 如果您已经具备了R语言的基础知识，能够熟练运用向量、列表、数据框等基本数据结构，也掌握了条件语句、循环等基本控制流，但却在面对大型数据集时感到力不从心，在编写复杂模型时效率低下，或者在优化程序性能时一筹莫展，那么，这本书正是为您准备的“升级装备”。我们将从数据处理的深度优化、高效算法的实现、程序性能的调优、高级可视化技术的应用、以及构建可复现研究环境等多个维度，全面提升您的R语言编程能力。 第一章：数据结构深层解析与高效操作 在R语言的世界里，数据结构的选择和操作方式直接影响着代码的效率和可读性。本章将带您超越基础的数据框（data.frame）和列表（list），深入探讨更高效的数据结构，例如： `data.table`：速度与内存的王者。 您将学习如何利用`data.table`的强大语法，实现比基础R语言快上几个数量级的数据筛选、聚合、连接等操作。我们将详细解析`DT[i, j, by]`的核心模式，理解其背后的优化机制，并展示如何通过链式操作（chaining）编写简洁高效的数据处理流程。我们将探讨`setkey`、`on`、`:=`等关键函数的妙用，以及如何利用`fread()`和`fwrite()`实现闪电般的数据读写。 `dplyr`与`tidyr`：整洁数据的艺术。 本章将聚焦于`tidyverse`生态系统中这两个核心包。您将学习`dplyr`的五大动词（`select`, `filter`, `arrange`, `mutate`, `summarise`）如何以一种直观且可读性强的方式进行数据转换，以及如何通过管道操作符（`%>%`或`|>`) 构建清晰的数据处理流水线。同时，我们还将深入`tidyr`，掌握`gather`/`pivot_longer`和`spread`/`pivot_wider`等函数如何将“宽”数据转换为“长”数据，或反之，实现数据的整洁化，为后续分析奠定坚实基础。 列表（list）的高级运用。 列表的灵活性是其强大之处，但如何高效地处理嵌套列表、从列表中提取特定信息、以及如何将列表与其他数据结构进行转换，是许多开发者面临的挑战。本章将提供一系列实用的技巧和函数，例如`rapply`、`lapply`族函数的高级用法，以及如何结合`purrr`包来优雅地处理列表。 第二章：函数式编程范式与代码复用 函数式编程（Functional Programming）是一种强大的编程思想，它强调使用纯函数（pure functions）和避免状态改变，这不仅能提升代码的可读性和可维护性，还能带来性能上的提升。本章将引导您拥抱函数式编程的理念： `purrr`：函数式编程的瑞士军刀。 `purrr`包是`tidyverse`生态系统中实现函数式编程的核心。您将学习如何使用`map`家族函数（`map`, `map_dbl`, `map_chr`等）来高效地对列表或向量中的每个元素应用同一函数，实现循环的优雅替代。我们将探讨`walk`用于副作用操作，`reduce`用于累积计算，以及`safely`和`possibly`来处理可能出错的函数调用。 创建可重用组件：函数的设计与技巧。 本章将深入探讨如何设计高质量、模块化的函数。您将学习参数传递的最佳实践，如何编写清晰的函数文档（docstrings），以及如何利用惰性求值（lazy evaluation）来优化函数性能。我们还将介绍创建“闭包”（closures）的技术，以及如何使用匿名函数（anonymous functions）和箭头函数（arrow functions）来编写更简洁的代码。 元编程（Metaprogramming）初探：代码生成与修改。 当您需要编写能够根据输入动态生成代码，或者修改现有代码的函数时，元编程就显得尤为重要。本章将初步介绍R语言中的元编程概念，例如表达式（expressions）、解析（parsing）和评估（evaluation），并提供一些简单但强大的工具，帮助您探索这个高级领域。 第三章：性能优化与内存管理 在处理大规模数据集或运行计算密集型任务时，代码的性能和内存占用成为至关重要的考量。本章将聚焦于R语言的性能优化： 理解R语言的底层机制：向量化（Vectorization）的力量。 我们将深入剖析R语言为何推崇向量化操作，并展示如何通过避免显式的循环来显著提升代码执行速度。您将学习识别哪些操作可以向量化，以及如何利用R语言内置的向量化函数。 性能剖析工具：找出代码瓶颈。 本章将介绍R语言内置的性能剖析工具，如`Rprof()`和`summaryRprof()`，以及第三方包如`profvis`，帮助您准确地定位代码中执行缓慢的部分。通过可视化剖析结果，您可以清晰地看到哪些函数调用消耗了最多的时间。 内存使用的优化策略。 大型数据集可能导致内存不足。本章将介绍如何监测R语言的内存使用情况，以及各种优化内存占用的策略，包括使用更内存高效的数据结构（如`data.table`）、及时释放不再使用的对象、以及使用外部内存解决方案。 并行计算：加速您的分析。 对于能够分解为独立任务的计算，并行计算是提升效率的利器。本章将介绍R语言中实现并行计算的常用包，如`parallel`和`foreach`，并演示如何将其应用于常见的分析场景，如模拟、迭代计算等。 第四章：高级可视化与交互式图表 数据可视化是传达信息、发现模式、生成洞察的关键环节。本章将超越基础的`ggplot2`，探索更高级的可视化技术： `ggplot2`的深度定制与扩展。 您将学习如何精细地控制图表的每一个元素，包括自定义坐标轴、刻度、标签、图例，以及如何利用主题（themes）来统一图表风格。我们将探讨如何组合多个图层，创建复杂的统计图形，并介绍自定义标度（scales）和几何对象（geoms）的方法。 交互式可视化：让数据“活”起来。 交互式图表能够让用户探索数据、发现细节。本章将介绍`plotly`和`shiny`等包，帮助您创建可以缩放、平移、悬停显示信息的交互式图表。您将学习如何将静态的`ggplot2`图表转换为交互式图表，以及如何构建简单的交互式仪表板（dashboards）。 绘制复杂的数据关系：网络图、树状图等。 对于展示数据间的复杂关系，传统的图表可能显得力不从心。本章将介绍如何使用`igraph`、`ggraph`等包来绘制网络图，以及如何使用其他库来生成树状图、热力图等，以更直观的方式揭示数据中的结构和关联。 第五章：构建可复现的研究环境与工作流程 科学研究的严谨性在于其可复现性。在数据科学领域，确保分析过程的透明、可重复，是获得信任和保障结果可靠性的基石。本章将指导您如何建立高效、可复现的研究工作流程： 项目管理与版本控制：Git与RStudio。 您将学习如何利用Git进行版本控制，记录代码的每一次修改，方便回溯和协作。结合RStudio的强大功能，我们将演示如何在一个清晰的项目结构中组织您的代码、数据和报告。 文档生成与报告自动化：R Markdown。 R Markdown是构建可复现报告的黄金标准。本章将深入讲解R Markdown的语法，如何嵌入代码块、控制代码输出、使用各种标记语言（如Markdown、HTML、LaTeX），以及如何生成PDF、HTML、Word等多种格式的报告。我们将演示如何创建动态报告，其中图表和结果可以根据数据实时更新。 包开发入门：分享您的代码。 当您积累了许多实用的函数和工具，并希望与他人分享，或者在多个项目中重复使用时，开发自己的R包是最佳选择。本章将为您提供包开发的入门指导，讲解包的基本结构、`DESCRIPTION`文件的编写，以及如何编写单元测试来保证代码的质量。 部署与分享：Docker与Shiny Server。 为了让您的分析成果能够被更广泛地使用，您可能需要将其部署到服务器上，或者构建Web应用程序。本章将介绍Docker如何帮助您创建独立、可移植的R运行环境，以及如何使用Shiny Server来部署您的交互式R应用。 结语：持续学习，拥抱数据科学的未来 R语言的学习是一个持续演进的过程。本书所介绍的知识，旨在为您打下坚实的基础，帮助您掌握解决实际数据科学问题的核心能力。数据科学的世界日新月异，新的工具和技术不断涌现。我们鼓励您在掌握本书内容的基础上，保持好奇心，积极探索，不断学习新的算法、工具和最佳实践。 驾驭R语言，就是驾驭数据中蕴藏的无限可能。愿这本书成为您在这条数据科学修炼之路上，一段充实而富有成效的旅程。愿您通过R语言，洞察数据的深层奥秘，创造有价值的洞察，并最终推动您的事业和研究向前发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为那些想要突破R语言瓶颈的开发者准备的。它深入探讨了一些我从未在其他R语言书籍中见过的主题，例如“大规模数据处理的最佳实践”和“构建可扩展的R应用程序”。作者在讲解“并发与并行计算”时，不仅列举了不同的方法（如 `parallel` 包、`future` 包），还详细分析了它们在不同场景下的优劣，这对于我理解如何最大化利用多核CPU资源，缩短计算时间非常有帮助。我之前在处理一些海量数据时，常常因为计算时间太长而效率低下，这本书提供的解决方案让我看到了希望。此外，关于“R与外部数据库的集成”，作者给出了非常实用的建议，包括如何选择合适的数据库接口，如何编写高效的SQL查询，以及如何管理连接。这对于很多需要与业务系统集成的数据科学家来说，是极其宝贵的知识。这本书的内容非常“硬核”，但又讲解得十分到位，没有丝毫的“水分”。它更像是一个全面的“R语言工具箱”，里面装满了各种高级的工具和使用技巧，让我能够应对更复杂的挑战。

评分☆☆☆☆☆

刚收到这本《高级R语言编程指南》，翻开目录，就感觉内容相当扎实，不是那种市面上泛滥的“入门必看”系列。它直接切入了一些我一直想深入了解但又无从下手的领域。比如，关于并行计算和内存管理的部分，作者讲解得非常透彻，给出了具体的代码示例和优化建议。我之前处理大数据集时，经常会遇到性能瓶颈，尝试了很多方法，效果都不尽如人意，这本书的到来简直是雪中送炭。特别是它对于R语言内部机制的剖析，让我对R的理解上升了一个层次。不仅仅是停留在调用函数层面，而是真正理解了函数是如何执行的，变量是如何存储的，这对于写出更健壮、更高效的代码至关重要。书中提到的“性能剖析工具”和“内存分析技巧”也让我眼前一亮，这些都是我在实际工作中急需的技能。我特别期待后面关于“自定义包开发”和“R与C/C++接口”的内容，这部分内容通常是进阶R程序员绕不开的坎，能够在这本书里找到详细的指导，真的是太幸运了。感觉这本书就像是一本武林秘籍，能帮助我从“招式”进入“内功”的修炼。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对R语言的理解进入了一个全新的维度。作者在“函数式编程”和“元编程”等主题上的阐述，彻底颠覆了我之前对R的一些认知。尤其是元编程的部分，作者通过大量代码示例，将抽象的概念具体化，让我理解了如何编写能够“编写代码的代码”，这对于自动化重复性任务和创建灵活的分析框架非常有帮助。我之前写过一些复杂的脚本，常常需要大量的复制粘贴和手动修改，读了这本书后，我意识到很多这种重复性工作都可以通过元编程的方式来优雅地解决。此外，书中关于“构建高性能R包”的章节，也提供了非常系统的指导，从包的结构、命名规范，到测试、文档编写，再到与C/C++的交互，几乎涵盖了一个R包开发的完整生命周期。这对于我未来想将自己的分析工具分享给更多人，或者开发更专业的R库，提供了坚实的基础。这本书的价值在于，它不仅仅传授知识，更重要的是激发思考，让我能够用更高级、更高效的方式来驾驭R语言。

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不得不说，这本书的内容比我想象的要深刻得多。它没有在那些基础的语法和概念上浪费篇幅，而是直接将我们带入了R语言更高级的应用场景。作者在“函数式编程范式”的阐述上，逻辑清晰，例子生动，让我对 `apply` 系列函数、`purrr` 包的运用有了全新的认识，也理解了为什么这种编程风格能够显著提高代码的可读性和可维护性。我之前写的代码，虽然能跑，但总感觉有些冗余和不够优雅，读了这部分内容后，我迫不及待地开始重构我的部分代码，效果立竿见影。而且，书中对于“模型性能优化”和“大规模数据可视化”的讨论，也相当有启发性。作者不仅仅是介绍工具，更重要的是讲解了背后的原理和最佳实践，比如在处理高维数据时如何选择合适的降维技术，以及如何通过交互式可视化来探索复杂的数据结构。我特别赞赏书中对于“错误处理和调试策略”的详细介绍，这部分内容往往容易被初学者忽略，但却是保证项目稳定运行的关键。这本书更像是一位经验丰富的老程序员在传授他的“独门绝技”，让我少走了很多弯路。

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我一直觉得R语言的学习曲线比较陡峭，尤其是在进阶阶段，很多概念和技术都比较抽象。但这本书的出现，大大缓解了我的这种焦虑。作者在“数据结构的底层原理”和“内存管理的高级技巧”这两个章节的讲解，可以说是“干货满满”。他通过深入浅出的方式，解释了R对象是如何在内存中存储的，以及各种操作可能带来的内存开销，这让我对如何编写更节省内存的代码有了清晰的认识。我之前的一些程序在处理大型数据集时，经常因为内存溢出而崩溃，这本书提供的优化思路，如向量化操作、避免复制、使用更高效的数据结构（如 `data.table` 和 `dplyr` 的底层实现原理），对我来说简直是“醍醐灌顶”。而且，书中关于“性能调优的系统性方法”的论述，也让我受益匪浅。它不仅仅是告诉我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做”，以及在不同的情况下应该如何权衡。这本书让我感觉自己不再是R语言的“使用者”，而是R语言的“掌控者”。

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可以的 之前一直想看的 期待中 给同学买的 我没看

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书是正版的，满减后很实惠，很好。

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书是正版的，满减后很实惠，很好。

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可以

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这正是我需要的书！正品！挺不错！

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书挺好的，果然是大神写的

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涵盖面很广，不错的一本书

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可以阿…………………………

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非常棒的一本书，想要精通R语言必读