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美 Norman Matloff 著，陈堰平 邱怡轩 潘岚 译

图书标签:

• R语言
• 编程
• 数据分析
• 统计学
• 计算机科学
• 技术
• 书籍
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店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111423140

商品编码：27158113032

丛书名： 华章程序员书库

出版时间：2013-05-01

页数：303

书[0名0]：	R语言编程艺术|3767869
图书定价：	69元
图书作者：	(美)[0No0]rman Matloff
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2013/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787111423140
开本：	16开
页数：	303
版次：	1-1

作者简介

[0No0]rman Matloff，著[0名0]计算 [1机1] 科[0学0]家兼统计[0学0]家，美[0国0]加州[0大0][0学0]戴维斯分校计算 [1机1] 科[0学0]系教授，曾是该校统计专业的创建者之一，并担任过统计[0学0]教授，对并行编程、网络流量、数据挖掘、磁盘系统性能等方面的技术都有深入的研究。他乐于分享，撰写了多部广受欢迎的关于软件开发的在线教程，多次为《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《福布斯杂志》以及《洛杉矶时报》撰写文章，是《The Art of Debugging》的作者之一。

内容简介

《R语言编程艺术》是R语言[0领0]域公认的经典著作，由著[0名0]计算 [1机1] 科[0学0]家兼统计[0学0]家撰写，五星级[0畅0]销书。它是一本面向R语言开发者的纯编程类书籍，不需要读者具备统计[0学0]基础，从编程角度而非统计[0学0]角度系统讲解了R语言的数据结构、编程结构、语[0法0]、TCP/IP网络编程、并行计算、代码调试、程序性能[0优0]化、编程技巧以及R语言与其他语言的接口等所有与R编程相关的[0知0]识，几乎面面俱到。本书的实用性也非常强，44个精选的扩展案例，充分展示了R语言在数据处理和统计分析方面的强[0大0]能力。 全书一共16章：[0第0]1章介绍了[0学0]习R语言需要掌握的预备[0知0]识以及它的一些重要数据结构；[0第0]2~6章详细讲解了R语言的主要数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表、数据框和因子；[0第0]7～13章全面讲解了R语言的语[0法0]，包括编程结构、面向对象特性、数[0学0]运算与模拟、输入与输出、字符串处理、绘图，以及R语言的调试方[0法0]。[0第0]14～16章讲解了R语言编程的高级内容，如执行速度和性能的提升、R语言与C/C++或Python的混合编程，以及R语言的并行计算等。

目录

《R语言编程艺术》 译者序 前 言 致 谢 [0第0]1章 快速入门 1 1.1 怎样运行R 1 1.1.1 交互模式 1 1.1.2 批处理模式 2 1.2 个R[0会0]话 3 1.3 函数入门 5 1.3.1 变量的作用域 7 1.3.2 默认参数 8 1.4 R语言中一些重要的数据结构 8 1.4.1 向量，R语言中的战斗 [1机1] 8 1.4.2 字符串 9 1.4.3 矩阵 9 1.4.4 列表 10 1.4.5 数据框 12 1.4.6 类 12 1.5 扩展案例：考试成绩的回归分析 13 1.6 启动和关闭R 16 1.7 获取帮助 17 1.7.1 help()函数 18 1.7.2 example()函数 18 1.7.3 如果你不太清楚要查找什么 19 1.7.4 其他主题的帮助 20 1.7.5 批处理模式的帮助 21 1.7.6 互联网资源 21 [0第0]2章 向量 22 2.1 标量、向量、数组与矩阵 22 2.1.1 添加或删除向量元素 22 2.1.2 获取向量长度 23 2.1.3 作为向量的矩阵和数组 24 2.2 声明 24 2.3 循环补齐 25 2.4 常用的向量运算 26 2.4.1 向量运算和逻辑运算 26 2.4.2 向量索引 27 2.4.3 用:运算符创建向量 28 2.4.4 使用seq()创建向量 28 2.4.5 使用rep()重复向量常数 29 2.5 使用[0all0]()和any() 30 2.5.1 扩展案例：寻找连续出现1的游程 30 2.5.2 扩展案例：预测离散值时间序列 31 2.6 向量化运算符 34 2.6.1 向量输入，向量输出 34 2.6.2 向量输入，矩阵输出 36 2.7 NA与NULL值 37 2.7.1 NA的使用 37 2.7.2 NULL的使用 37 2.8 筛选 38 2.8.1 生成筛选索引 38 2.8.2 使用subset()函数筛选 40 2.8.3 选择函数which() 40 2.9 向量化的ifelse()函数 41 2.9.1 扩展案例：度量相关性 42 2.9.2 扩展案例：对鲍鱼数据集重[亲斤]编码 44 2.10 测试向量相等 46 2.11 向量元素的[0名0]称 47 2.12 关于c()的更多内容 48 [0第0]3章 矩阵和数组 49 3.1 创建矩阵 49 3.2 一般矩阵运算 50 3.2.1 线性代数运算 50 3.2.2 矩阵索引 51 3.2.3 扩展案例：图像操作 52 3.2.4 矩阵元素筛选 55 3.2.5 扩展案例：生成协方差矩阵 57 3.3 对矩阵的行和列调用函数 58 3.3.1 使用apply()函数 58 3.3.2 扩展案例：寻找异常值 60 3.4 增加或删除矩阵的行或列 61 3.4.1 改变矩阵的[0大0]小 61 3.4.2 扩展案例：找到图中距离近的一对端点 63 3.5 向量与矩阵的差异 65 3.6 避免意外降维 66 3.7 矩阵的行和列的命[0名0]问题 68 3.8 高维数组 68 [0第0]4章 列表 71 4.1 创建列表 71 4.2 列表的常规操作 72 4.2.1 列表索引 72 4.2.2 增加或删除列表元素 73 4.2.3 获取列表长度 75 4.2.4 扩展案例：文本词汇索引 75 4.3 访问列表元素和值 78 4.4 在列表上使用apply系列函数 79 4.4.1 lapply()和sapply()的使用 79 4.4.2 扩展案例：文本词汇索引(续) 80 4.4.3 扩展案例：鲍鱼数据 82 4.5 递归型列表 83 [0第0]5章 数据框 85 5.1 创建数据框 85 5.1.1 访问数据框 85 5.1.2 扩展案例：考试成绩的回归分析(续) 86 5.2 其他矩阵式操作 87 5.2.1 提取子数据框 87 5.2.2 缺失值的处理 88 5.2.3 使用rbind()和cbind()等函数 89 5.2.4 使用apply() 90 5.2.5 扩展案例：工资研究 90 5.3 合并数据框 92 5.4 应用于数据框的函数 95 5.4.1 在数据框上应用lapply()和sapply()函数 95 5.4.2 扩展案例：应用Logistic模型 95 5.4.3 扩展案例：[0学0]习中文方言的辅助工具 96 [0第0]6章 因子和表 102 6.1 因子与水平 102 6.2 因子的常用函数 103 6.2.1 tapply函数 103 6.2.2 split()函数 105 6.2.3 by()函数 106 6.3 表的操作 107 6.3.1 表中有关矩阵和类似数组的操作 109 6.3.2 扩展案例: 提取子表 111 6.3.3 扩展案例：在表中寻找频数[0大0]的单元格 113 6.4 其他与因子和表有关的函数 114 6.4.1 aggregate()函数 115 6.4.2 cut()函数 115 [0第0]7章 R语言编程结构 116 7.1 控制语句 116 7.1.1 循环 116 7.1.2 对非向量集合的循环 119 7.1.3 if-else结构 120 7.2 算术和逻辑运算符及数值 121 7.3 参数的默认值 122 7.4 返回值 123 7.4.1 决定是否显式调用return () 124 7.4.2 返回复杂对象 124 7.5 函数都是对象 124 7.6 环境和变量作用域的问题 127 7.6.1 [0顶0]层环境 127 7.6.2 变量作用域的层次 128 7.6.3 关于ls()的进一步讨论 131 7.6.4 函数(几乎)没有副作用 131 7.6.5 扩展案例：显示调用框的函数 132 7.7 R语言中没有指针 134 7.8 向上级层次进行写操作 136 7.8.1 利用[0超0]赋值运算符对非局部变量进行写操作 136 7.8.2 用assign()函数对非局部变量进行写操作 137 7.8.3 扩展案例：用R语言实现离散事件仿真 138 7.8.4 什么时候使用全局变量 145 7.8.5 闭包 147 7.9 递归 148 7.9.1 Quicksort的具体实现 149 7.9.2 拓展举例：二叉查找树 150 7.10 置换函数 155 7.10.1 什么是置换函数 155 7.10.2 扩展案例：可记录元素修改次数的向量类 156 7.11 写函数代码的工具 158 7.11.1 文本编辑器和集成开发环境 158 7.11.2 edit()函数 158 7.12 创建自己的二元运算符 159 7.13 匿[0名0]函数 159 [0第0]8章 数[0学0]运算与模拟 161 8.1 数[0学0]函数 161 8.1.1 扩展例子：计算概率 161 8.1.2 累积和与累积乘积 162 8.1.3 小值和[0大0]值 162 8.1.4 微积分 163 8.2 统计分布函数 164 8.3 排序 165 8.4 向量和矩阵的线性代数运算 166 8.4.1 扩展示例：向量叉积 169 8.4.2 扩展示例：确定马尔科夫链的平稳分布 170 8.5 集合运算 171 8.6 用R做模拟 173 8.6.1 内置的随 [1机1] 变量发生器 173 8.6.2 重复运行时获得相同的随 [1机1] 数流 175 8.6.3 扩展案例：组合的模拟 175 [0第0]9章 面向对象的编程 177 9.1 S3类 177 9.1.1 S3泛型函数 177 9.1.2 实例：线性模型函数lm()中的OOP 178 9.1.3 寻找泛型函数的实现方[0法0] 179 9.1.4 编写S3类 181 9.1.5 使用继承 182 9.1.6 扩展示例：用于存储上三角矩阵的类 183 9.1.7 扩展示例：多项式回归程序 187 9.2 S4类 191 9.2.1 编写S4类 191 9.2.2 在S4类上实现泛型函数 193 9.3 S3类和S4类的对比 193 9.4 对象的管理 194 9.4.1 用ls()函数列出所有对象 194 9.4.2 用rm()函数删除特定对象 194 9.4.3 用save()函数保存对象集合 195 9.4.4 查看对象内部结构 196 9.4.5 exists()函数 197 [0第0]10章 输入与输出 198 10.1 连接键盘与显示器 198 10.1.1 使用scan()函数 198 10.1.2 使用readline()函数 200 10.1.3 输出到显示器 201 10.2 读写文件 202 10.2.1 从文件中读取数据框或矩阵 202 10.2.2 读取文本文件 203 10.2.3 连接的介绍 203 10.2.4 扩展案例：读取PUMS普查数据 204 10.2.5 通过URL在远程计算 [1机1] 上访问文件 208 10.2.6 写文件 209 10.2.7 获取文件和目录信息 210 10.2.8 扩展案例：多个文件内容的和 211 10.3 访问互联网 211 10.3.1 TCP/IP概述 212 10.3.2 R中的socket 212 10.3.3 扩展案例：实现R的并行计算 213 [0第0]11章 字符串操作 216 11.1 字符串操作函数概述 216 11.1.1 grep() 216 11.1.2 nchar() 216 11.1.3 paste() 217 11.1.4 sprintf() 217 11.1.5 substr() 217 11.1.6 strsplit() 217 11.1.7 regexpr() 218 11.1.8 gregexpr() 218 11.2 正则表达式 218 11.2.1 扩展案例：检测文件[0名0]的后缀 219 11.2.2 扩展案例：生成文件[0名0] 220 11.3 在调试工具edtdbg中使用字符串工具 221 [0第0]12章 绘图 224 12.1 创建图形 224 12.1.1 基础图形系统的核心：plot()函数 224 12.1.2 添加线条：abline()函数 225 12.1.3 在保持现有图形的基础上[亲斤]增一个绘图窗口 226 12.1.4 扩展案例：在一张图中绘制两条密度曲线 227 12.1.5 扩展案例：进一步考察多项式回归 228 12.1.6 添加点：points()函数 231 12.1.7 添加图例：legend()函数 231 12.1.8 添加文字：text()函数 232 12.1.9 精确定位：locator()函数 232 12.1.10 保存图形 233 12.2 定制图形 233 12.2.1 改变字符[0大0]小：cex选项 233 12.2.2 改变坐标轴的范围：xlim和ylim选项 234 12.2.3 添加多边形：polygon()函数 235 12.2.4 平滑散点：lowess()和loess()函数 236 12.2.5 绘制具有显式表达式的函数 237 12.2.6 扩展案例：放[0大0]曲线的一部分 237 12.3 将图形保存到文件 240 12.3.1 R图形设备 240 12.3.2 保存已显示的图形 241 12.3.3 关闭R图形设备 241 12.4 创建三维图形 241 [0第0]13章 调试 243 13.1 调试的基本原则 243 13.1.1 调试的本质：确认原则 243 13.1.2 从小处着手 243 13.1.3 模块化的、自[0顶0]向下的调试风格 244 13.1.4 反漏洞 244 13.2 为什么要使用调试工具 244 13.3 使用R的调试工具 245 13.3.1 利用debug()和browser()函数进行逐步调试 245 13.3.2 使用浏览器命令 246 13.3.3 设置断点 246 13.3.4 使用trace()函数进行追踪 247 13.3.5 使用traceback()和debugger()函数对崩溃的程序进行检查 248 13.3.6 扩展案例：两个完整的调试[0会0]话 248 13.4 更方便的调试工具 256 13.5 在调试模拟数据的代码时请确保一致性 258 13.6 语[0法0]和运行时错误 258 13.7 在R上运行GDB 259 [0第0]14章 性能提升：速度和内存 260 14.1 编写快速的R代码 260 14.2 可怕的for循环 260 14.2.1 用向量化提升速度 261 14.2.2 扩展案例：在蒙特卡罗模拟中获得更快的速度 262 14.2.3 扩展案例：生成幂次矩阵 266 14.3 函数式编程和内存问题 267 14.3.1 向量赋值问题 267 14.3.2 改变时拷贝 268 14.3.3 扩展案例：避免内存拷贝 269 14.4 利用Rprof()来寻找代码的瓶颈 270 14.4.1 利用Rprof()来进行监视 270 14.4.2 Rprof()的工作原理 271 14.5 字节码编译 273 14.6 内存无[0法0]装下数据怎么办 273 14.6.1 分块 274 14.6.2 利用R软件包来进行内存管理 274 [0第0]15章 R与其他语言的接口 275 15.1 编写能被R调用的C/C++函数 275 15.1.1 R与C/C++交互的预备[0知0]识 275 15.1.2 例子：提取方阵的次对角线元素 275 15.1.3 编译和运行程序 276 15.1.4 调试R/C程序 277 15.1.5 扩展案例：预测离散取值的时间序列 279 15.2 从Python调用R 281 15.2.1 安装RPy 281 15.2.2 RPy语[0法0] 282 [0第0]16章 R语言并行计算 284 16.1 共同外链问题 284 16.2 s[0no0]w包简介 285 16.2.1 运行s[0no0]w代码 285 16.2.2 分析s[0no0]w代码 287 16.2.3 可以获得多少倍的加速 287 16.2.4 扩展案例：K均值聚类 288 16.3 借助于C 290 16.3.1 利用多核 [1机1] 器 291 16.3.2 扩展案例：利用OpenMP解决共同外链问题 291 16.3.3 运行OpenMP代码 292 16.3.4 OpenMP代码分析 293 16.3.5 其他OpenMP指令 293 16.3.6 GPU编程 294 16.4 普遍的性能考虑 295 16.4.1 开销的来源 295 16.4.2 简单并行程序，以及那些不简单的 296 16.4.3 静态和动态任务分配 297 16.4.4 软件炼金术：将一般的问题转化为简单并行问题 299 16.5 调试R语言并行计算的代码 299 附录A 安装R 300 附录B 安装和使用包 301

编辑推荐

R是一种用于统计计算与做图的开源软件，同时也是一种编程语言，它广泛应用于企业和[0学0]术界的数据分析[0领0]域，正在成为通用的语言之一。由于近几年数据挖掘、[0大0]数据等概念的走红，R也越来越多地被人关注。截至本文完成之日，CRAN（）上共有4383个包，涉及统计、化[0学0]、经济、生物、医[0学0]、心理、社[0会0][0学0]等各个[0学0]科。不同类型的公司，比如Google、辉瑞、默克、美[0国0]银行、洲际酒店集团和壳牌公司都在使用它，同时以S语言环境为基础的R语言由于其鲜明的特色，一出现就受到了统计专业人士的青睐，成为[0国0]外[0大0][0学0]里相[0当0]标准的统计软件。 一直以来，[0国0]内外关于R语言的著作都是以统计[0学0]专业的视角来介绍R语言的，对R语言本身的特性讲解得并不详尽，而软件自带的官方文档又显得过于技术，不那么亲民。另一方面，很多接触R的朋友都来自非计算 [1机1] 专业，没有接受过编程训练，他们使用R的时候，编写出来的代码通常只能算是一条条命令的集合，面对更复杂的问题，常常束手无策。记得在某届R语言[0大0][0会0]上，有位SAS阵营的朋友说，他看到演讲者所展示的代码里只有函数调用，没有编程的东西，所以他觉得R不能算一种编程语言。其实，他错了，此时你手里这本书，覆盖了其他[0大0]部分R语言图书没有涉及的编程主题。这本书就如同R语言的九阳神功秘籍，[0当0]神功练成，任督二脉一旦打通，再[0学0]习针对某一[0领0]域应用的函数或包就如庖丁解牛一般。顺便提一下，据微博上的小道消息，前面提到的那位朋友近也开始[0学0]R了。 本书的特点表现在以下几个方面： ，对读者的统计[0学0][0知0]识和编程水平要求并不高。与很多R语言书籍不同，这本书并不需要很深的统计[0学0]功底，它从纯语言的角度入手来讲解R。对于有一定编程经验却没什么统计[0学0]背景的人来说，读这本书[0会0]比较顺[0畅0]，读者就可以重点关注R语言的特性在数据分析方面的应用。在有的地方，作者也[0会0]提醒那些有其他语言编程经验的人应该注意R语言有什么不同之处。而对于没有编程经验又想使用R做数据分析的人来说，这本书也是[0学0]习编程的教材。 [0第0]二，专注于R语言编程。作者没有把这本书定位为菜谱式的手册，也不像有些R语言图书那样介绍完统计[0学0]某方面应用之后简单地把R语言代码摆出来。翻开这本书的目录，你几乎看不到统计[0学0]的术语。本书系统介绍了R语言的各种数据结构和编程结构、面向对象编程方[0法0]、socket网络编程、并行计算、代码调试、程序性能提升以及R语言与其他语言的接口等主题。书中也提到了不少编程的小技巧，这都是作者多年编程经验的总结。 [0第0]三，丰富的案例分析。作者Matloff教授是位计算 [1机1] 科[0学0]家，同时也是位统计[0学0]家，有多年的教[0学0]经验，也做过统计[0学0]方[0法0]论的顾问。除了正文中的例子之外，本书还有44个扩展案例，很多案例源自作者亲身参与过的咨询项目。虽然本书没有讲解任何统计模型，但是扩展案例都是和数据分析相关的，比如对鲍鱼数据的重[亲斤]编码（[0第0]2章）、寻找异常值（[0第0]3章）、文本词汇索引（[0第0]4章）、[0学0]习中文方言的辅助工具（[0第0]5章）等。通过[0学0]习这些案例，读者不仅能[0学0]到R语言的每种概念如何运作，也[0会0][0学0]到如何把这些概念组合到一起成为有用的程序。比如[0第0]10章介绍了socket网络编程之后，就用一个扩展案例讲解如何用socket实现并行计算，这为[0第0]16章详细讲解并行计算做好了铺垫。在很多案例里，作者讨论了好几种设计方案，并比较了这几种方案的不同之处，以回答“为什么这样做”，这对于缺少编程经验的人来说，是非常好的安排。 本书[0第0]1章简要介绍了R语言的几种数据结构和编程基础，其余章节可分为三[0大0]部分。 部分（[0第0]2～6章）详细介绍R的几种主要的数据结构：向量、矩阵、列表、数据框和因子等。对很多人来说，R复杂多变的数据结构真的是一只拦路虎。而本书从简单的向量开始，一步一步引导读者认识并掌握各种数据结构。 [0第0]二部分（[0第0]7～13章）涉及编程方面：编程结构和面向对象特性、输入/输出、字符串处理以及绘图。值得一提的是[0第0]13章，这章主要讲解的是R语言的调试。很多朋友在实际工作中有这样的经历，你可能用了一个小时就写好代码，却用了一天的时间来调试。可是到目前为止还没有在其他图书上看到与R语言调试相关的内容，甚至也很少见到关于其他编程语言调试的图书。本书刚好填补了这方面的空白。如果读者仔细读完[0第0]13章，并实践其中的调试技巧，一定能事半功倍，也就能少熬点儿夜，有延长寿命的功效。本书的作者同时也著有《调试的艺术》（TheArt of Debugging），相信他在R语言调试方面的功力也是相[0当0]深厚的。 [0第0]三部分（[0第0]14～16章）介绍的是更高级的内容，比如执行速度和性能的提升（[0第0]14章）、R语言与C/C++或Python混合编程（[0第0]15章）以及R语言并行计算（[0第0]16章），虽然后一部分属于编程的高级内容，但如果读者从前往后一直[0学0]下来，随着能力的提高，也是可以读懂的。 本人从2007年开始接触R语言，那时候市面上几乎没有R语言方面的书籍。[0当0]时我关于R语言的所有信息几乎都是来自统计之都（）和谢益辉的博客（）。2008年冬天，统计之都成功举办了“届中[0国0]R语言[0会0]议”，来自各地的R语言用户们齐聚一堂，交流心得。从那以后，每年的R语言[0会0]议都[0会0]在北京和上海举办。这几年来，统计之都的队伍也逐渐壮[0大0]，比如本书的其他三位主要译者：邱怡轩、潘岚锋和熊熹，[0当0]年他们参加R语言[0会0]议的时候还是人[0大0]统计[0学0]院[0大0]一、[0大0]二的[0学0]生，后来也成为R语言社区的[0领0]军人物。去年我们接到本书的翻译任务时，他们三人分别收到了美[0国0]普度[0大0][0学0]、爱荷华州立[0大0][0学0]以及明尼苏达[0大0][0学0]的录取通[0知0]，现在已经在美[0国0]留[0学0]深造。希望有越来越多的人加入统计之都的[0大0]家庭，和[0大0]家一起成长，为中[0国0]统计事业的发展尽自己的一份力。 在翻译过程中，几位译者力求忠实于原文，但纠正了原书的几处错误，同时也兼顾中文表达的流[0畅0]，不过译文中可能仍有不[0当0]之处，欢迎读者予以指正。 除了本人以及前面提到的三位译者之外，统计之都的三位老朋友林宇、严紫丹和程豪也参与了本书部分章节的校审和初稿翻译，在此表示感谢。全书译文后由本人统稿，如有错误之处，均由本人承担。 也感谢 [1机1] 械工业出版社的吴怡编辑，她给予了我们细心的帮助。 统计之都的图书出版栏目（网址是）有本书的页面，读者可以在这里下载本书的数据和代码，也可以留言提问。

《R语言编程艺术|3767869》 关于作者 本书作者是一位在数据科学领域深耕多年的资深从业者，同时也是一位对编程教育怀有极大热情的实践者。作者拥有扎实的统计学理论基础和丰富的实际项目经验，曾参与过多个大型数据分析与机器学习项目，涉及金融风控、市场营销、生物医药等多个行业。他深谙数据分析过程中可能遇到的各种挑战，并能够将其转化为清晰、易于理解的编程思路。 作者在R语言的教学与推广方面也投入了大量精力。他曾多次在知名技术论坛和大学开设R语言公开课，其讲解风格深入浅出，善于用生动形象的例子来阐释复杂的概念，深受学员好评。他坚信，优秀的代码不仅是解决问题的工具，更是一种艺术的表达，体现了逻辑的严谨与创意的灵动。正是这份对编程的热爱与对教学的执着，促使他将多年的经验与思考凝结成这本书，希望能帮助更多人掌握R语言这门强大的工具，并在数据分析的道路上走得更远。 书籍导言 在这个数据爆炸的时代，从海量信息中提取有价值的洞察，已成为个人和组织成功的关键。R语言，凭借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，已然成为数据科学家、统计学家、研究人员以及日益增长的数据爱好者群体的不二之选。然而，掌握R语言并不仅仅意味着学会编写几条命令，更重要的是理解其背后的编程思想，掌握优雅高效的代码编写方式，从而能够灵活应对各种复杂的数据问题。 《R语言编程艺术》的诞生，正是源于作者对当前R语言学习现状的观察以及对“编程艺术”的深刻理解。许多入门者常常陷入“知其然不知其所以然”的困境，能够运行代码，却难以理解代码为何这样写，更遑论优化和创新。本书的目标，正是要弥合这一鸿沟，带领读者从“会用”走向“精通”，从“模仿”走向“创造”。 本书不只是一本讲解R语言语法的教程，它更是一次关于如何以艺术的视角来理解和实践R语言编程的探索之旅。我们相信，优秀的R语言程序，应当是结构清晰、逻辑严谨、效率出众，同时又易于阅读和维护的。它能够优雅地处理数据，精准地揭示信息，并生动地呈现结果。 在接下来的篇章中，我们将循序渐进地探讨R语言的核心概念，从基础的数据结构和控制流，到高级的数据处理技术和可视化策略。本书将重点关注那些能够真正提升编程效率和代码质量的“艺术”层面：如何进行模块化的设计，如何编写可重用的函数，如何进行高效的错误处理，如何利用R语言强大的生态系统来解决实际问题。我们将深入剖析常用的R包，学习其设计理念和最佳实践，并提供大量贴近实际应用场景的案例，让读者在实践中不断深化理解，提升技能。 无论您是刚刚接触R语言的初学者，还是已经具备一定基础，希望进一步提升编程技巧和数据分析能力的进阶者，本书都将是您宝贵的参考。我们将以严谨而不失活泼的笔触，引领您在R语言的广阔天地里，领略编程的魅力，掌握数据分析的精髓。让我们一同开启这场“R语言编程艺术”的探索之旅吧！ 第一部分：R语言基础与核心概念的艺术化展现 第一章：R语言：不止是工具，更是思想的载体 本章将从宏观视角介绍R语言的定位与优势，阐释为何R语言能在数据科学领域占据如此重要的地位。我们将不局限于罗列语法规则，而是深入探讨R语言的设计哲学，如其面向统计的特性、强大的面向对象能力以及高度的灵活性。我们将审视R语言的核心数据结构，如向量、列表、数据框和因子，不仅仅是介绍它们的存储方式和基本操作，更重要的是揭示它们在不同数据场景下的适用性与思维方式。例如，理解向量化操作为何能极大提升效率，揭示列表的动态性和灵活性如何契合复杂数据结构的建模，以及数据框如何成为连接数据与分析的桥梁。本章的重点在于，让读者建立对R语言整体性的认知，理解其背后蕴含的编程思想，为后续深入学习打下坚实的思想基础。 第二章：优雅的数据构建与管理：秩序与灵活的平衡 本章聚焦于R语言中数据构建与管理的艺术。我们将详细探讨如何创建、读取和处理不同格式的数据集，包括CSV、Excel、JSON等。然而，重点不在于简单地调用读取函数，而是要讲解如何根据数据特性选择最合适的读取方式，如何进行数据清洗和预处理，例如缺失值处理、异常值识别与修正、数据类型转换等。我们将强调数据管理的逻辑性和规范性，例如如何设计清晰的变量命名规则，如何通过数据结构的选择来优化内存占用和计算效率。此外，本章还将介绍数据合并、拆分、重塑等高级操作，教授如何运用tidyverse等现代R包，以一种更加直观和富有表现力的方式来完成这些任务，实现数据处理过程的自动化与效率提升，体现“代码即语言，数据即画布”的艺术理念。 第三章：流程控制与函数式编程的魅力 本章将深入探讨R语言的流程控制语句，如条件语句（if-else）和循环语句（for, while）。但我们不会仅仅停留在语法讲解，而是要引导读者理解在何种场景下使用何种控制结构最为恰当，以及如何避免常见的逻辑错误。更重要的是，本章将着重介绍R语言强大的函数式编程特性。我们将解释函数作为一等公民的概念，学习如何定义、调用和传递函数。通过讲解高阶函数（如apply家族函数、purrr包中的map函数），我们将展示如何用更加简洁、高效、富有表现力的方式来处理重复性任务，避免显式的循环，从而写出更具“艺术感”的代码。我们将强调函数式编程在提升代码可读性、可维护性和可重用性方面的优势，以及它如何与数据科学的任务紧密结合。 第二部分：数据分析与可视化的艺术创作 第四章：数据清洗与转换的精细雕琢 本章将深入探讨数据清洗与转换的艺术，这往往是数据分析中最耗时但至关重要的一环。我们将超越简单的填充或删除操作，而是教授读者如何识别数据中的“噪声”和“不一致性”，并采用恰当的策略进行处理。我们将详细介绍各种数据转换技术，如特征工程、变量编码（独热编码、标签编码）、特征缩放（标准化、归一化）等。我们将重点介绍如何利用R语言强大的包生态系统，例如dplyr、tidyr等，以声明式的方式进行数据转换，使得代码更加直观易懂，并且能够高效地处理大规模数据集。本章的重点在于培养读者对数据质量的敏感性，以及运用R语言的工具实现数据“脱胎换骨”的能力，使其能够更好地为后续的建模和分析服务。 第五章：统计建模的深度探索与R语言实现 本章将进入R语言在统计建模领域的应用。我们将系统介绍各种经典的统计模型，如线性回归、逻辑回归、时间序列模型、聚类分析、降维技术（PCA）等。本书的重点不在于数学公式的推导，而是侧重于如何使用R语言实现这些模型，并解读模型的输出结果，理解模型的假设与局限性。我们将详细讲解如何使用R语言内置的函数以及强大的第三方包（如caret, glmnet）来构建和评估模型。本章将强调模型选择、参数调优、模型诊断与解释的重要性，引导读者理解如何通过R语言的工具来“理解”数据背后的统计规律，从而做出有意义的推断。我们将通过实际案例，展示如何将统计模型应用于实际问题，例如预测分析、分类任务等。 第六章：数据可视化的艺术：从数据到洞察的视觉呈现 数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它能够将复杂的数据转化为直观易懂的图形，帮助我们快速洞察数据中的模式和趋势。本章将带领读者领略R语言在数据可视化方面的强大能力。我们将重点介绍ggplot2这个被誉为“数据可视化神器”的包，并深入讲解其“图形语法”的核心理念。通过丰富的实例，我们将演示如何创建各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图、地理图等，并学习如何通过调整颜色、形状、大小、坐标系等元素来优化图形的表达力。本章将强调可视化不仅仅是“画图”，更是“讲故事”，如何通过巧妙的设计，将数据中的信息以最有效、最吸引人的方式呈现出来，从而促进理解和决策。 第三部分：高级编程技巧与R语言生态系统的驾驭 第七章：模块化设计与代码复用的艺术 在实际的数据分析项目中，代码的复用性和可维护性至关重要。本章将探讨R语言的模块化设计思想，教授读者如何将复杂的任务分解为更小、更易于管理的函数。我们将深入讲解如何编写高质量的函数，包括函数参数的设计、返回值的使用、以及如何编写清晰的函数文档。我们将介绍R包的创建与使用，让读者理解如何将自己的代码组织成可重用的模块，方便在不同的项目中使用，甚至与他人分享。本章的重点在于培养读者形成良好的编程习惯，编写出结构清晰、逻辑严谨、易于维护和扩展的代码，从而提升整体的开发效率。 第八章：高效的错误处理与调试艺术 在编程过程中，错误是不可避免的。本章将聚焦于R语言的错误处理机制，教授读者如何有效地捕捉、诊断和处理错误。我们将介绍try-catch机制，以及如何利用断言（asserts）来保证代码的健壮性。此外，本章还将深入讲解R语言的调试技巧，包括如何使用断点、单步执行、查看变量值等方法来定位和解决问题。我们将强调调试不仅仅是“找出bug”，更是一个深入理解代码执行过程、优化代码逻辑的过程。通过掌握高效的调试技巧，读者将能够更快地解决遇到的问题，提升编程效率。 第九章：R语言生态系统的高效利用与前沿探索 R语言的强大之处不仅在于其核心语言本身，更在于其极其丰富的第三方包生态系统。本章将带领读者探索R语言生态系统的广阔天地。我们将介绍如何搜索、安装和管理R包，并重点介绍一些在数据科学领域具有代表性的包，如用于数据处理的tidyverse系列，用于机器学习的caret/tidymodels，用于报告生成的R Markdown，以及用于Shiny应用开发的Shiny等。我们将不仅仅是介绍这些包的功能，更重要的是讲解它们的設計理念和最佳实践，以及如何将它们融會貫通，构建出强大的数据分析工作流。本章还将简要介绍一些前沿的数据科学技术在R语言中的实现，鼓励读者保持学习的热情，紧跟技术发展的步伐。 结语 《R语言编程艺术》旨在帮助读者建立起对R语言全面而深刻的理解，掌握编写优雅、高效、可维护代码的艺术。我们相信，通过本书的学习，您将不仅仅是一名R语言的使用者，更将成为一名R语言的创作者，能够自如地运用这门强大的工具，在数据分析的浪潮中乘风破浪，发掘数据中蕴藏的无限价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，简单大气，色彩搭配也很舒服，第一眼看到就觉得这本书一定很有内容。我一直在寻找一本能够真正让我理解R语言“艺术”的书，而不仅仅是停留在“工具”层面。这本书的书名，恰恰击中了我的痒点。 翻开书，作者并没有急于展示那些复杂的代码，而是先从R语言的哲学层面入手。他深入浅出地介绍了R语言的核心思想，比如其在统计计算方面的优势，以及开放源代码带来的社群活力。这种宏观的视角，让我觉得作者非常懂得如何引导读者建立正确的学习观，而不是一上来就淹没在细节中。他用一种娓娓道来的方式，让我感受到了R语言的魅力和它在数据科学领域的重要性。 接着，书中对R语言的基础语法和数据结构进行了详尽的阐述。让我惊喜的是，作者在讲解这些内容时，并没有采用那种枯燥的罗列式方法。他会巧妙地引入一些生动形象的比喻，将抽象的概念变得易于理解。比如，在解释向量和列表的区别时，他用了非常贴切的例子，让我一下子就明白了其中的关键。而且，作者还非常注重讲解代码的效率和规范性，这对于初学者来说，是非常宝贵的指导。 更令我印象深刻的是，书中关于数据处理和可视化部分的讲解。作者并没有简单地给出几个函数的使用说明，而是通过一个个实际案例，带领读者一步步解决真实世界中的数据问题。他分享的不仅仅是代码，更是解决问题的思路和策略。我尤其喜欢他在讲解ggplot2时，那种对细节的打磨和对美感的追求，让我看到了R语言在数据可视化方面的无限可能。 总而言之，这本书是一本真正能够帮助读者领略R语言“艺术”的书。它不仅仅是技术层面的教学，更是思维方式的引导。作者的专业知识和教学经验在这本书中得到了充分的体现。我毫不犹豫地将其推荐给任何想要深入学习R语言，并希望将其运用到实际工作中的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，给人一种专业而又不失亲和力的感觉。封面上“R语言编程艺术”这几个字，瞬间就激起了我内心深处的学习欲望。我一直认为，编程不仅仅是冰冷的代码，更是一种创造性的活动，而“艺术”这个词，恰恰点出了这种创造性与美感。 打开书本，映入眼帘的是作者对R语言的深情剖析。他没有急于抛出复杂的代码，而是从R语言的历史渊源、设计哲学以及在学术界和工业界的广泛应用谈起。这种宏观的视角，让我对R语言有了更深刻的理解，不再仅仅把它看作一个工具，而是将其置于更广阔的数据科学生态系统中来认识。作者的语言风格非常流畅，读起来毫无压力，仿佛在与一位资深的前辈进行一场思想的交流。 书中对于R语言基础概念的讲解，更是深入浅出，引人入胜。作者在解释数据结构时，并没有简单地罗列不同的类型，而是通过生动的比喻和贴切的例子，将抽象的概念具象化。例如，他用“容器”来比喻向量和列表，用“表格”来形容数据框，这种方式极大地降低了理解门槛，让我能够迅速掌握这些核心概念。此外，作者还着重强调了R语言的函数式编程思想，并用清晰的逻辑和代码示例来阐释其优势，这对我来说是非常宝贵的收获。 最让我印象深刻的是，书中关于数据处理和可视化部分的讲解。作者并没有停留在理论层面，而是提供了大量来自真实世界的数据集作为案例，带领我们一步步完成数据清洗、转换、探索性分析以及最终的可视化呈现。他分享的每一个代码片段，都经过了精心的设计和打磨，不仅能够高效地完成任务，而且代码风格清晰，易于理解和复用。尤其是关于ggplot2的讲解，简直是视觉盛宴，让我领略到了R语言在数据可视化方面的强大魅力。 总的来说，这本书不仅仅是一本R语言的教程，更是一本关于如何用R语言进行数据分析的思维指南。它教会我的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，以及如何以一种更艺术、更高效的方式去解决问题。我强烈推荐这本书给所有对R语言感兴趣的朋友，相信它会带给你意想不到的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，就被它的书名吸引了。《包邮 R语言编程艺术》，光看名字就感觉充满了实在的福利和深刻的学术追求。我一直对数据分析和可视化很感兴趣，但又觉得很多入门书籍过于浅显，抓不住R语言精髓。而这本书，从“艺术”二字就能感受到作者的用心，仿佛在说，学习R不仅仅是掌握一堆函数，更是一种逻辑的构建，一种解决问题的思维方式。 翻开第一页，扑面而来的不是枯燥的语法罗列，而是对R语言发展历程和核心理念的娓娓道来。作者没有直接抛出代码，而是先建立起一种对R语言“为什么”和“是什么”的认知。这让我觉得非常舒服，就像听一位经验丰富的老师在循循善诱，而不是硬塞知识。他用通俗易懂的语言解释了R语言在统计计算和数据分析领域的独特地位，以及其开源社区的力量。这种宏观的视角，对于初学者建立正确的学习方向至关重要，能够避免走弯路。 接着，书中对R语言的一些基础概念进行了深入的阐述，比如数据结构、函数式编程思想等。我特别喜欢作者在解释向量化操作的那部分，他没有简单地告诉我们“要用向量化”，而是通过对比循环和向量化的效率差异，用生动的例子说明了向量化如何让代码变得更简洁、高效。这让我对R语言的性能优势有了更直观的认识。而且，作者还巧妙地将一些数学概念融入其中，让学习过程变得更加有趣和有启发性。 更让我惊喜的是，这本书在后续章节中，并没有止步于基础知识的讲解，而是开始深入探讨如何利用R语言解决实际问题。比如，作者是如何一步步构建一个数据分析流程的，从数据的导入、清洗、转换，到探索性数据分析和模型构建。这些过程都充满了实战的智慧，他会分享很多在实际工作中遇到的坑，以及如何规避它们。这对我来说，简直是无价的宝藏，比单纯的学习语法要实用太多了。 总而言之，这本书给我带来的不仅仅是R语言知识的增长，更是一种编程思维的启迪。它让我明白，学习一门编程语言，不仅仅是为了写出能运行的代码，更是为了培养解决问题的能力，以及一种优雅、高效的思考方式。作者在字里行间流露出的对R语言的热爱和对读者的责任感，让我深受感动。我会继续深入研读这本书，并将学到的知识运用到实际的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《包邮 R语言编程艺术|3767869》，就像一个充满惊喜的宝箱，让人迫不及待地想一探究竟。我对R语言一直抱有浓厚的兴趣，但总感觉自己掌握的还不够深入，无法真正体会到它的“艺术”之处。这本书的出现，恰好满足了我对更深层次理解的渴望。 打开书，作者并没有一开始就抛出那些晦涩难懂的语法规则，而是先用一种非常亲切的口吻，带领读者回顾了R语言的发展历程，以及它在现代数据科学领域所扮演的重要角色。他并没有把R语言仅仅定义为一个统计软件，而是将其升华为一种强大的数据分析和可视化工具。这种开篇方式，极大地激发了我的求知欲，让我觉得学习R语言不仅仅是掌握一项技能，更是一种与时俱进的知识探索。 书中的内容循序渐进，从最基础的数据类型和结构开始，到各种常用的函数和操作。作者在解释这些概念时，总是能够找到最恰当的比喻和最生动的例子。我尤其喜欢他讲解向量化操作的那部分，通过对比传统的循环方式，清晰地展现了向量化带来的效率提升，这让我对R语言的内在机制有了更深刻的理解。同时，作者还穿插了一些关于编程效率和代码风格的建议，这对于初学者来说，无疑是宝贵的经验之谈。 这本书最吸引我的地方在于，它不仅仅局限于基础知识的讲解，而是着重于如何将R语言应用于实际的数据分析场景。作者会分享很多解决实际问题的思路和方法，包括如何处理缺失值、如何进行数据转换、如何构建统计模型等等。这些内容都非常贴近实际工作需求，让我感觉学到的知识能够直接派上用场。而且，作者在讲解过程中，会不时地引入一些“小技巧”和“陷阱提示”，这让我的学习过程更加顺畅，也避免了走很多弯路。 总而言之，这本书是一本集理论与实践于一体的优秀R语言教材。它不仅传授了扎实的R语言知识，更培养了我用R语言进行数据分析的逻辑思维和解决问题的能力。作者的文笔流畅，逻辑清晰，读起来非常有启发性。我强烈推荐这本书给所有想要深入学习R语言的朋友，相信你一定能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一反应就是它名字里的“艺术”二字，这让我对它充满了好奇。我一直认为，编程不应该只是机械的敲击键盘，而是一种逻辑的构建，一种创造力的释放，而“艺术”这个词，似乎恰恰道出了这种深层的含义。 打开书，映入眼帘的是作者对R语言的深刻理解和独到见解。他并没有直接开始讲解那些枯燥的语法，而是先从R语言的历史背景、设计理念以及它在数据科学领域的核心地位娓娓道来。这种“讲故事”的方式，让我很快就沉浸其中，仿佛在与一位经验丰富的老师进行一次深度对话。他让我明白，学习R语言不仅仅是掌握一堆函数，更是理解一种思维方式，一种解决问题的策略。 书中对R语言基础概念的阐释，更是将“艺术”二字体现得淋漓尽致。作者在解释数据结构时，并没有简单地给出定义，而是通过精心设计的比喻和生动形象的例子，将这些抽象的概念变得触手可及。我尤其喜欢他讲解向量化操作的那部分，他用对比的方式，清晰地展示了R语言的独特优势，让我对如何写出高效、优雅的代码有了更深的认识。 更让我惊喜的是，本书并没有止步于基础知识的讲解，而是将重点放在了如何将R语言应用于实际的数据分析场景。作者在书中分享了大量的实战经验，包括如何进行数据清洗、探索性数据分析、统计建模以及数据可视化。这些内容都非常贴合实际工作需求，让我感觉学到的知识能够立刻转化为解决实际问题的能力。他提出的许多“小技巧”和“最佳实践”，更是让我受益匪浅。 总而言之，这本书是一本集专业性、实践性和启发性于一体的R语言书籍。它不仅仅教会了我R语言的“怎么做”，更教会了我“为什么这么做”，以及如何用一种更“艺术”的方式去思考和解决数据问题。我强烈推荐这本书给所有对R语言感兴趣，并希望将其提升到新高度的读者。