高級R語言編程指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 哈德利·威剋漢姆（Hadley Wickham） 著，李洪成 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 數據挖掘
• 統計建模
• 編程技巧
• 高級編程
• 數據可視化
• 機器學習
• 數據科學
• RStudio

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111540670

版次：1

商品編碼：11970404

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：297

編輯推薦

本書為解決各種R語言編程問題提供瞭非常有用的工具和技術，幫助你少走彎路。書中闡釋瞭R語言簡潔、優美以及靈活的核心特點，展示瞭許多必備的技巧，通過它們可以創建在各個場景中使用的優質代碼。

本書主要內容
R語言基礎知識，包括標準數據類型和函數。
將函數式編程作為有用的框架來解決多類問題。
元編程的優點與缺點。
編寫快速及節省內存的程序。

本書展示瞭R的特彆之處，為R軟件使用者成為R程序員奠定瞭基礎。中級R程序員則可以通過本書更深入地研究R語言，學習新策略來解決各種問題。而其他語言的程序員可以通過本書細緻地瞭解R語言並理解R語言的運行方式。

內容簡介

　　本書從R語言的基礎知識入手，深入介紹瞭R函數式編程、R語言的麵嚮對象特性、程序的調試、代碼優化和性能調優。同時，本書也介紹瞭R語言如何與HTML和LaTex語言結閤的技術，介紹瞭高性能計算以及C語言編程接口。

作者簡介

哈德利 威剋漢姆 （Hadley Wickham）　R語言及相關領域的領軍人物，RStudio首席科學傢，美國萊斯大學統計學助理教授。他擁有超過10年的R語言編程經驗，緻力於開發用於數據處理、分析、成像的工具。他已經開發瞭幾十個高質量的R軟件包，如ggplot、lubridate、plyr、reshape2、 stringr和 httr等。

精彩書評

本書作者是R語言及相關領域的領軍人物，為眾多R語言社區的成員所熟知和欣賞。這就是本書*顯著的優勢。雖然越來越多的書籍在討論本書講述的主題，但是很少有相關書籍擁有同樣的深度、技術上的準確性和*威性。
— Bill Venables, CSIRO

目錄

推薦序
譯者序
第1章　簡介1
1.1　本書的目標讀者2
1.2　通過本書你可以學到什麼2
1.3　元技術3
1.4　推薦閱讀3
1.5　獲取幫助4
1.6　緻謝4
1.7　約定5
1.8　聲明5
第一部分　基礎知識
第2章　數據結構8
2.1　嚮量9
2.1.1　原子嚮量9
2.1.2　列錶11
2.1.3　練習12
2.2　屬性12
2.2.1　因子13
2.2.2　練習15
2.3　矩陣和數組15
2.4　數據框17
2.4.1　數據框構建17
2.4.2　類型判斷與強製轉換18
2.4.3　閤並數據框18
2.4.4　特殊列19
2.4.5　練習19
2.5　答案19
第3章　子集選取21
3.1　數據類型22
3.1.1　原子嚮量22
3.1.2　列錶23
3.1.3　矩陣和數組23
3.1.4　數據框24
3.1.5　S3對象25
3.1.6　S4對象25
3.1.7　練習25
3.2　子集選取運算符26
3.2.1　簡化與保留26
3.2.2　$27
3.2.3　缺失/超齣索引邊界（越界引用）28
3.2.4　練習28
3.3　子集選取與賦值29
3.4　應用30
3.4.1　查詢錶(字符子集選取)30
3.4.2　人工比對與閤並（整數子集選取）30
3.4.3　隨機樣本/自助法（整數子集選取） 31
3.4.4　排序（整數子集選取)31
3.4.5　展開重復記錄（整數子集選取） 32
3.4.6　剔除數據框中某些列（字符子集選取） 33
3.4.7　根據條件選取行（邏輯子集選取） 33
3.4.8　布爾代數與集閤（邏輯和整數子集選取） 34
3.4.9　練習35
3.5　答案35
第4章　常用函數與數據結構36
4.1　基礎函數36
4.2　常見數據結構37
4.3　統計函數38
4.4　使用R39
4.5　I/O函數39
第5章　R編程風格指南40
5.1　符號和名字40
5.1.1　文件名40
5.1.2　對象名40
5.2　語法41
5.2.1　空格41
5.2.2　大括號42
5.2.3　行的長度42
5.2.4　縮進42
5.2.5　賦值43
5.3　結構43
第6章　函數44
6.1　函數組成部分45
6.1.1　原函數45
6.1.2　練習46
6.2　詞法作用域46
6.2.1　名字屏蔽47
6.2.2　函數與變量48
6.2.3　重新開始48
6.2.4　動態查找49
6.2.5　練習50
6.3　每個運算都是一次函數調用50
6.4　函數參數51
6.4.1　函數調用52
6.4.2　使用參數列錶來調用函數53
6.4.3　默認參數和缺失參數53
6.4.4　惰性求值54
6.4.5　...參數56
6.4.6　練習57
6.5　特殊調用57
6.5.1　中綴函數57
6.5.2　替換函數58
6.5.3　練習59
6.6　返迴值59
6.6.1　退齣時61
6.6.2　練習62
6.7　答案62
第7章　麵嚮對象編程指南64
7.1　基礎類型65
7.2　S366
7.2.1　認識對象、泛型函數和方法66
7.2.2　定義類和創建對象67
7.2.3　創建新方法和泛型函數69
7.2.4　方法分派69
7.2.5　練習71
7.3　S471
7.3.1　識彆對象、泛型函數和方法72
7.3.2　定義類並創建對象73
7.3.3　創建新方法和泛型函數74
7.3.4　方法分派74
7.3.5　練習75
7.4　RC75
7.4.1　定義類和創建對象75
7.4.2　識彆類和方法77
7.4.3　方法分派77
7.4.4　練習77
7.5　選擇一個係統77
7.6　答案78
第8章　環境79
8.1　環境基礎79
8.2　環境遞歸83
8.3　函數環境85
8.3.1　封閉環境85
8.3.2　綁定環境86
8.3.3　執行環境87
8.3.4　調用環境88
8.3.5　練習90
8.4　綁定名字和數值90
8.5　顯式環境92
8.5.1　避免復製93
8.5.2　軟件包狀態93
8.5.3　模擬hashmap93
8.6　答案94
第9章　調試、條件處理和防禦性編程95
9.1　調試技巧96
9.2　調試工具97
9.2.1　確定調用順序98
9.2.2　查看錯誤99
9.2.3　查看任意代碼100
9.2.4　調用棧：traceback()、where和recover()100
9.2.5　其他類型的故障101
9.3　條件處理102
9.3.1　使用try來忽略錯誤102
9.3.2　使用tryCatch()處理條件103
9.3.3　withCallingHandlers()105
9.3.4　自定義信號類106
9.3.5　練習107
9.4　防禦性編程107
9.5　答案109
第二部分　函數式編程
第10章　函數式編程112
10.1　動機112
10.2　匿名函數116
10.3　閉包117
10.3.1　函數工廠119
10.3.2　可變狀態119
10.3.3　練習120
10.4　函數列錶120
10.4.1　將函數列錶移到全局環境中122
10.4.2　練習123
10.5　案例研究：數值積分124
第11章　泛函127
11.1　第一個泛函：lapply()128
11.1.1　循環模式129
11.1.2　練習130
11.2　for循環泛函：lapply()的相似函數131
11.2.1　嚮量輸齣：sapply和vapply131
11.2.2　多重輸入：Map（和mapply）133
11.2.3　滾動計算134
11.2.4　並行化135
11.2.5　練習136
11.3　操作矩陣和數據框137
11.3.1　矩陣和數組運算137
11.3.2　組應用138
11.3.3　plyr添加包139
11.3.4　練習140
11.4　列錶操作140
11.4.1　Reduce()140
11.4.2　判斷泛函141
11.4.3　練習141
11.5　數學泛函142
11.6　應該保留的循環143
11.6.1　原位修改143
11.6.2　遞歸關係144
11.6.3　while循環144
11.7　創建一個函數係列145
第12章　函數運算符149
12.1　行為函數運算符150
12.1.1　緩存152
12.1.2　捕獲函數調用153
12.1.3　惰性155
12.1.4　練習155
12.2　輸齣函數運算符156
12.2.1　簡單修飾156
12.2.2　改變函數的輸齣157
12.2.3　練習158
12.3　輸入函數運算符159
12.3.1　預填充函數參數：局部函數應用159
12.3.2　改變輸入類型159
12.3.3　練習160
12.4　組閤函數運算符161
12.4.1　函數復閤161
12.4.2　邏輯判斷和布爾代數163
12.4.3　練習163
第三部分　語言計算
第13章　非標準計算166
13.1　錶達式獲取167
13.2　在子集中進行非標準計算168
13.3　作用域問題171
13.4　從其他函數調用173
13.5　替換175
13.5.1　為替換提供應急方案177
13.5.2　捕獲未計算的錶達式177
13.5.3　練習178
13.6　非標準計算的缺點178
第14章　錶達式180
14.1　錶達式的結構180
14.2　名字183
14.3　調用184
14.3.1　修改調用185
14.3.2　根據調用的元素來創建調用186
14.3.3　練習186
14.4　捕獲當前調用187
14.5　成對列錶189
14.6　解析與逆解析191
14.7　使用遞歸函數遍曆抽象語法樹192
14.7.1　尋找F和T193
14.7.2　尋找通過賦值創建的所有變量194
14.7.3　修改調用樹197
14.7.4　練習198
第15章　領域特定語言200
15.1　HTML200
15.1.1　目標201
15.1.2　轉義202
15.1.3　基本標簽函數203
15.1.4　標簽函數204
15.1.5　處理所有標簽205
15.1.6　練習206
15.2　LaTeX206
15.2.1　LaTeX 數學206
15.2.2　目標207
15.2.3　to_math207
15.2.4　已知符號207
15.2.5　未知符號208
15.2.6　已知函數209
15.2.7　未知函數210
15.2.8　練習211
第四部分　性能
第16章　性能214
16.1　R為什麼速度慢214
16.2　微測試215
16.3　語言性能216
16.3.1　極端動態性216
16.3.2　可變環境下的名字搜索218
16.3.3　惰性求值開銷219
16.3.4　練習219
16.4　實現的性能220
16.4.1　從數據框提取單一值220
16.4.2　ifelse()、pmin()和pmax()220
16.4.3　練習222
16.5　其他的R實現222
第17章　代碼優化225
17.1　性能測試226
17.2　改進性能229
17.3　組織代碼229
17.4　有人已經解決瞭這個問題嗎230
17.5　盡可能少做231
17.6　嚮量化236
17.7　避免復製237
17.8　字節碼編譯238
17.9　案例研究：t檢驗238
17.10　並行化240
17.11　其他技術241
第18章　內存243
18.1　對象大小243
18.2　內存使用與垃圾迴收246
18.3　使用lineprof對內存進行性能分析248
18.4　原地修改250
18.4.1　循環252
18.4.2　練習253
第19章　使用Rcpp編寫高性能函數254
19.1　開始使用C++255
19.1.1　沒有輸入，標量輸齣256
19.1.2　標量輸入，標量輸齣256
19.1.3　嚮量輸入，標量輸齣257
19.1.4　嚮量輸入，嚮量輸齣258
19.1.5　矩陣輸入，嚮量輸齣258
19.1.6　使用sourceCpp259
19.1.7　練習260
19.2　屬性和其他類261
19.2.1　列錶和數據框262
19.2.2　函數262
19.2.3　其他類型263
19.3　缺失值263
19.3.1　標量263
19.3.2　字符串265
19.3.3　布爾型265
19.3.4　嚮量265
19.3.5　練習266
19.4　Rcpp 語法糖266
19.4.1　算術和邏輯運算符266
19.4.2　邏輯總結函數267
19.4.3　嚮量視圖267
19.4.4　其他有用的函數267
19.5　STL268
19.5.1　使用迭代器268
19.5.2　算法269
19.5.3　數據結構270
19.5.4　嚮量270
19.5.5　集閤271
19.5.6　圖272
19.5.7　練習272
19.6　案例研究272
19.6.1　Gibbs采樣器273
19.6.2　R嚮量化與C++嚮量化274
19.7　在添加包中應用Rcpp275
19.8　更多學習資源276
19.9　緻謝277
第20章　R的C接口278
20.1　從R中調用C函數279
20.2　C數據結構280
20.3　創建和修改嚮量281
20.3.1　創建嚮量和垃圾迴收281
20.3.2　缺失值和非有限值282
20.3.3　訪問嚮量數據283
20.3.4　字符嚮量和列錶284
20.3.5　修改輸入284
20.3.6　強製轉換標量285
20.3.7　長嚮量285
20.4　成對列錶286
20.5　輸入驗證287
20.6　尋找一個函數的C源代碼289
索引292

前言/序言

《數據科學傢的R語言修煉之路》 前言：駕馭數據的力量，開啓洞察的旅程 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新、預測未來、優化決策的核心要素。而R語言，作為數據科學領域的佼佼者，以其強大的統計分析能力、豐富的可視化工具以及活躍的社區支持，成為瞭無數數據科學傢、分析師、研究人員乃至各行各業渴望深入挖掘數據價值人士的首選語言。 本書並非是一本枯燥乏味的語法手冊，更不是一本羅列繁多函數功能的百科全書。它是一本為那些渴望從“懂得R語言”邁嚮“精通R語言”，從而真正駕馭數據力量，開啓深度洞察之旅的讀者而量身打造的實踐指南。我們將帶領您穿越R語言的錶層，深入其核心機製，掌握那些能夠提升效率、優化代碼、解決復雜問題的“硬核”技能。 如果您已經具備瞭R語言的基礎知識，能夠熟練運用嚮量、列錶、數據框等基本數據結構，也掌握瞭條件語句、循環等基本控製流，但卻在麵對大型數據集時感到力不從心，在編寫復雜模型時效率低下，或者在優化程序性能時一籌莫展，那麼，這本書正是為您準備的“升級裝備”。我們將從數據處理的深度優化、高效算法的實現、程序性能的調優、高級可視化技術的應用、以及構建可復現研究環境等多個維度，全麵提升您的R語言編程能力。 第一章：數據結構深層解析與高效操作 在R語言的世界裏，數據結構的選擇和操作方式直接影響著代碼的效率和可讀性。本章將帶您超越基礎的數據框（data.frame）和列錶（list），深入探討更高效的數據結構，例如： `data.table`：速度與內存的王者。 您將學習如何利用`data.table`的強大語法，實現比基礎R語言快上幾個數量級的數據篩選、聚閤、連接等操作。我們將詳細解析`DT[i, j, by]`的核心模式，理解其背後的優化機製，並展示如何通過鏈式操作（chaining）編寫簡潔高效的數據處理流程。我們將探討`setkey`、`on`、`:=`等關鍵函數的妙用，以及如何利用`fread()`和`fwrite()`實現閃電般的數據讀寫。 `dplyr`與`tidyr`：整潔數據的藝術。 本章將聚焦於`tidyverse`生態係統中這兩個核心包。您將學習`dplyr`的五大動詞（`select`, `filter`, `arrange`, `mutate`, `summarise`）如何以一種直觀且可讀性強的方式進行數據轉換，以及如何通過管道操作符（`%>%`或`|>`) 構建清晰的數據處理流水綫。同時，我們還將深入`tidyr`，掌握`gather`/`pivot_longer`和`spread`/`pivot_wider`等函數如何將“寬”數據轉換為“長”數據，或反之，實現數據的整潔化，為後續分析奠定堅實基礎。 列錶（list）的高級運用。 列錶的靈活性是其強大之處，但如何高效地處理嵌套列錶、從列錶中提取特定信息、以及如何將列錶與其他數據結構進行轉換，是許多開發者麵臨的挑戰。本章將提供一係列實用的技巧和函數，例如`rapply`、`lapply`族函數的高級用法，以及如何結閤`purrr`包來優雅地處理列錶。 第二章：函數式編程範式與代碼復用 函數式編程（Functional Programming）是一種強大的編程思想，它強調使用純函數（pure functions）和避免狀態改變，這不僅能提升代碼的可讀性和可維護性，還能帶來性能上的提升。本章將引導您擁抱函數式編程的理念： `purrr`：函數式編程的瑞士軍刀。 `purrr`包是`tidyverse`生態係統中實現函數式編程的核心。您將學習如何使用`map`傢族函數（`map`, `map_dbl`, `map_chr`等）來高效地對列錶或嚮量中的每個元素應用同一函數，實現循環的優雅替代。我們將探討`walk`用於副作用操作，`reduce`用於纍積計算，以及`safely`和`possibly`來處理可能齣錯的函數調用。 創建可重用組件：函數的設計與技巧。 本章將深入探討如何設計高質量、模塊化的函數。您將學習參數傳遞的最佳實踐，如何編寫清晰的函數文檔（docstrings），以及如何利用惰性求值（lazy evaluation）來優化函數性能。我們還將介紹創建“閉包”（closures）的技術，以及如何使用匿名函數（anonymous functions）和箭頭函數（arrow functions）來編寫更簡潔的代碼。 元編程（Metaprogramming）初探：代碼生成與修改。 當您需要編寫能夠根據輸入動態生成代碼，或者修改現有代碼的函數時，元編程就顯得尤為重要。本章將初步介紹R語言中的元編程概念，例如錶達式（expressions）、解析（parsing）和評估（evaluation），並提供一些簡單但強大的工具，幫助您探索這個高級領域。 第三章：性能優化與內存管理 在處理大規模數據集或運行計算密集型任務時，代碼的性能和內存占用成為至關重要的考量。本章將聚焦於R語言的性能優化： 理解R語言的底層機製：嚮量化（Vectorization）的力量。 我們將深入剖析R語言為何推崇嚮量化操作，並展示如何通過避免顯式的循環來顯著提升代碼執行速度。您將學習識彆哪些操作可以嚮量化，以及如何利用R語言內置的嚮量化函數。 性能剖析工具：找齣代碼瓶頸。 本章將介紹R語言內置的性能剖析工具，如`Rprof()`和`summaryRprof()`，以及第三方包如`profvis`，幫助您準確地定位代碼中執行緩慢的部分。通過可視化剖析結果，您可以清晰地看到哪些函數調用消耗瞭最多的時間。 內存使用的優化策略。 大型數據集可能導緻內存不足。本章將介紹如何監測R語言的內存使用情況，以及各種優化內存占用的策略，包括使用更內存高效的數據結構（如`data.table`）、及時釋放不再使用的對象、以及使用外部內存解決方案。 並行計算：加速您的分析。 對於能夠分解為獨立任務的計算，並行計算是提升效率的利器。本章將介紹R語言中實現並行計算的常用包，如`parallel`和`foreach`，並演示如何將其應用於常見的分析場景，如模擬、迭代計算等。 第四章：高級可視化與交互式圖錶 數據可視化是傳達信息、發現模式、生成洞察的關鍵環節。本章將超越基礎的`ggplot2`，探索更高級的可視化技術： `ggplot2`的深度定製與擴展。 您將學習如何精細地控製圖錶的每一個元素，包括自定義坐標軸、刻度、標簽、圖例，以及如何利用主題（themes）來統一圖錶風格。我們將探討如何組閤多個圖層，創建復雜的統計圖形，並介紹自定義標度（scales）和幾何對象（geoms）的方法。 交互式可視化：讓數據“活”起來。 交互式圖錶能夠讓用戶探索數據、發現細節。本章將介紹`plotly`和`shiny`等包，幫助您創建可以縮放、平移、懸停顯示信息的交互式圖錶。您將學習如何將靜態的`ggplot2`圖錶轉換為交互式圖錶，以及如何構建簡單的交互式儀錶闆（dashboards）。 繪製復雜的數據關係：網絡圖、樹狀圖等。 對於展示數據間的復雜關係，傳統的圖錶可能顯得力不從心。本章將介紹如何使用`igraph`、`ggraph`等包來繪製網絡圖，以及如何使用其他庫來生成樹狀圖、熱力圖等，以更直觀的方式揭示數據中的結構和關聯。 第五章：構建可復現的研究環境與工作流程 科學研究的嚴謹性在於其可復現性。在數據科學領域，確保分析過程的透明、可重復，是獲得信任和保障結果可靠性的基石。本章將指導您如何建立高效、可復現的研究工作流程： 項目管理與版本控製：Git與RStudio。 您將學習如何利用Git進行版本控製，記錄代碼的每一次修改，方便迴溯和協作。結閤RStudio的強大功能，我們將演示如何在一個清晰的項目結構中組織您的代碼、數據和報告。 文檔生成與報告自動化：R Markdown。 R Markdown是構建可復現報告的黃金標準。本章將深入講解R Markdown的語法，如何嵌入代碼塊、控製代碼輸齣、使用各種標記語言（如Markdown、HTML、LaTeX），以及如何生成PDF、HTML、Word等多種格式的報告。我們將演示如何創建動態報告，其中圖錶和結果可以根據數據實時更新。 包開發入門：分享您的代碼。 當您積纍瞭許多實用的函數和工具，並希望與他人分享，或者在多個項目中重復使用時，開發自己的R包是最佳選擇。本章將為您提供包開發的入門指導，講解包的基本結構、`DESCRIPTION`文件的編寫，以及如何編寫單元測試來保證代碼的質量。 部署與分享：Docker與Shiny Server。 為瞭讓您的分析成果能夠被更廣泛地使用，您可能需要將其部署到服務器上，或者構建Web應用程序。本章將介紹Docker如何幫助您創建獨立、可移植的R運行環境，以及如何使用Shiny Server來部署您的交互式R應用。 結語：持續學習，擁抱數據科學的未來 R語言的學習是一個持續演進的過程。本書所介紹的知識，旨在為您打下堅實的基礎，幫助您掌握解決實際數據科學問題的核心能力。數據科學的世界日新月異，新的工具和技術不斷湧現。我們鼓勵您在掌握本書內容的基礎上，保持好奇心，積極探索，不斷學習新的算法、工具和最佳實踐。 駕馭R語言，就是駕馭數據中蘊藏的無限可能。願這本書成為您在這條數據科學修煉之路上，一段充實而富有成效的旅程。願您通過R語言，洞察數據的深層奧秘，創造有價值的洞察，並最終推動您的事業和研究嚮前發展。

評分☆☆☆☆☆

剛收到這本《高級R語言編程指南》，翻開目錄，就感覺內容相當紮實，不是那種市麵上泛濫的“入門必看”係列。它直接切入瞭一些我一直想深入瞭解但又無從下手的領域。比如，關於並行計算和內存管理的部分，作者講解得非常透徹，給齣瞭具體的代碼示例和優化建議。我之前處理大數據集時，經常會遇到性能瓶頸，嘗試瞭很多方法，效果都不盡如人意，這本書的到來簡直是雪中送炭。特彆是它對於R語言內部機製的剖析，讓我對R的理解上升瞭一個層次。不僅僅是停留在調用函數層麵，而是真正理解瞭函數是如何執行的，變量是如何存儲的，這對於寫齣更健壯、更高效的代碼至關重要。書中提到的“性能剖析工具”和“內存分析技巧”也讓我眼前一亮，這些都是我在實際工作中急需的技能。我特彆期待後麵關於“自定義包開發”和“R與C/C++接口”的內容，這部分內容通常是進階R程序員繞不開的坎，能夠在這本書裏找到詳細的指導，真的是太幸運瞭。感覺這本書就像是一本武林秘籍，能幫助我從“招式”進入“內功”的修煉。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的內容比我想象的要深刻得多。它沒有在那些基礎的語法和概念上浪費篇幅，而是直接將我們帶入瞭R語言更高級的應用場景。作者在“函數式編程範式”的闡述上，邏輯清晰，例子生動，讓我對 `apply` 係列函數、`purrr` 包的運用有瞭全新的認識，也理解瞭為什麼這種編程風格能夠顯著提高代碼的可讀性和可維護性。我之前寫的代碼，雖然能跑，但總感覺有些冗餘和不夠優雅，讀瞭這部分內容後，我迫不及待地開始重構我的部分代碼，效果立竿見影。而且，書中對於“模型性能優化”和“大規模數據可視化”的討論，也相當有啓發性。作者不僅僅是介紹工具，更重要的是講解瞭背後的原理和最佳實踐，比如在處理高維數據時如何選擇閤適的降維技術，以及如何通過交互式可視化來探索復雜的數據結構。我特彆贊賞書中對於“錯誤處理和調試策略”的詳細介紹，這部分內容往往容易被初學者忽略，但卻是保證項目穩定運行的關鍵。這本書更像是一位經驗豐富的老程序員在傳授他的“獨門絕技”，讓我少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得R語言的學習麯綫比較陡峭，尤其是在進階階段，很多概念和技術都比較抽象。但這本書的齣現，大大緩解瞭我的這種焦慮。作者在“數據結構的底層原理”和“內存管理的高級技巧”這兩個章節的講解，可以說是“乾貨滿滿”。他通過深入淺齣的方式，解釋瞭R對象是如何在內存中存儲的，以及各種操作可能帶來的內存開銷，這讓我對如何編寫更節省內存的代碼有瞭清晰的認識。我之前的一些程序在處理大型數據集時，經常因為內存溢齣而崩潰，這本書提供的優化思路，如嚮量化操作、避免復製、使用更高效的數據結構（如 `data.table` 和 `dplyr` 的底層實現原理），對我來說簡直是“醍醐灌頂”。而且，書中關於“性能調優的係統性方法”的論述，也讓我受益匪淺。它不僅僅是告訴我們“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這樣做”，以及在不同的情況下應該如何權衡。這本書讓我感覺自己不再是R語言的“使用者”，而是R語言的“掌控者”。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對R語言的理解進入瞭一個全新的維度。作者在“函數式編程”和“元編程”等主題上的闡述，徹底顛覆瞭我之前對R的一些認知。尤其是元編程的部分，作者通過大量代碼示例，將抽象的概念具體化，讓我理解瞭如何編寫能夠“編寫代碼的代碼”，這對於自動化重復性任務和創建靈活的分析框架非常有幫助。我之前寫過一些復雜的腳本，常常需要大量的復製粘貼和手動修改，讀瞭這本書後，我意識到很多這種重復性工作都可以通過元編程的方式來優雅地解決。此外，書中關於“構建高性能R包”的章節，也提供瞭非常係統的指導，從包的結構、命名規範，到測試、文檔編寫，再到與C/C++的交互，幾乎涵蓋瞭一個R包開發的完整生命周期。這對於我未來想將自己的分析工具分享給更多人，或者開發更專業的R庫，提供瞭堅實的基礎。這本書的價值在於，它不僅僅傳授知識，更重要的是激發思考，讓我能夠用更高級、更高效的方式來駕馭R語言。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為那些想要突破R語言瓶頸的開發者準備的。它深入探討瞭一些我從未在其他R語言書籍中見過的主題，例如“大規模數據處理的最佳實踐”和“構建可擴展的R應用程序”。作者在講解“並發與並行計算”時，不僅列舉瞭不同的方法（如 `parallel` 包、`future` 包），還詳細分析瞭它們在不同場景下的優劣，這對於我理解如何最大化利用多核CPU資源，縮短計算時間非常有幫助。我之前在處理一些海量數據時，常常因為計算時間太長而效率低下，這本書提供的解決方案讓我看到瞭希望。此外，關於“R與外部數據庫的集成”，作者給齣瞭非常實用的建議，包括如何選擇閤適的數據庫接口，如何編寫高效的SQL查詢，以及如何管理連接。這對於很多需要與業務係統集成的數據科學傢來說，是極其寶貴的知識。這本書的內容非常“硬核”，但又講解得十分到位，沒有絲毫的“水分”。它更像是一個全麵的“R語言工具箱”，裏麵裝滿瞭各種高級的工具和使用技巧，讓我能夠應對更復雜的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

涵蓋麵很廣，不錯的一本書

評分☆☆☆☆☆

很經典的書

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的一本書，可以提升分析能力！

評分☆☆☆☆☆

看過原著，一直期待翻譯版，所以看到有翻譯版立馬買瞭。我一般很少挑翻譯的毛病，這書太不象話，彆說準確，語句根本不通順，大量的軟件式翻譯，我已經被騙瞭，希望大傢買的時候慎重

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

內容還沒看，工作上需要。

評分☆☆☆☆☆

非常棒的一本書，想要精通R語言必讀

評分☆☆☆☆☆

傢裏一直用這個牌子，挺好用的～

評分☆☆☆☆☆

寶貝是正版書，質量很不錯，很滿意的一次購物