包郵 R語言編程藝術|3767869 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Norman Matloff 著，陳堰平 邱怡軒 潘嵐 譯

圖書標籤:

• R語言
• 編程
• 數據分析
• 統計學
• 計算機科學
• 技術
• 書籍
• 包郵
• 入門
• 實戰

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111423140

商品編碼：27158113032

叢書名： 華章程序員書庫

齣版時間：2013-05-01

頁數：303

書[0名0]：	R語言編程藝術|3767869
圖書定價：	69元
圖書作者：	(美)[0No0]rman Matloff
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2013/5/1 0:00:00
ISBN號：	9787111423140
開本：	16開
頁數：	303
版次：	1-1

作者簡介

[0No0]rman Matloff，著[0名0]計算 [1機1] 科[0學0]傢兼統計[0學0]傢，美[0國0]加州[0大0][0學0]戴維斯分校計算 [1機1] 科[0學0]係教授，曾是該校統計專業的創建者之一，並擔任過統計[0學0]教授，對並行編程、網絡流量、數據挖掘、磁盤係統性能等方麵的技術都有深入的研究。他樂於分享，撰寫瞭多部廣受歡迎的關於軟件開發的在綫教程，多次為《紐約時報》、《華盛頓郵報》、《福布斯雜誌》以及《洛杉磯時報》撰寫文章，是《The Art of Debugging》的作者之一。

內容簡介

《R語言編程藝術》是R語言[0領0]域公認的經典著作，由著[0名0]計算 [1機1] 科[0學0]傢兼統計[0學0]傢撰寫，五星級[0暢0]銷書。它是一本麵嚮R語言開發者的純編程類書籍，不需要讀者具備統計[0學0]基礎，從編程角度而非統計[0學0]角度係統講解瞭R語言的數據結構、編程結構、語[0法0]、TCP/IP網絡編程、並行計算、代碼調試、程序性能[0優0]化、編程技巧以及R語言與其他語言的接口等所有與R編程相關的[0知0]識，幾乎麵麵俱到。本書的實用性也非常強，44個精選的擴展案例，充分展示瞭R語言在數據處理和統計分析方麵的強[0大0]能力。 全書一共16章：[0第0]1章介紹瞭[0學0]習R語言需要掌握的預備[0知0]識以及它的一些重要數據結構；[0第0]2~6章詳細講解瞭R語言的主要數據結構，包括嚮量、矩陣、數組、列錶、數據框和因子；[0第0]7～13章全麵講解瞭R語言的語[0法0]，包括編程結構、麵嚮對象特性、數[0學0]運算與模擬、輸入與輸齣、字符串處理、繪圖，以及R語言的調試方[0法0]。[0第0]14～16章講解瞭R語言編程的高級內容，如執行速度和性能的提升、R語言與C/C++或Python的混閤編程，以及R語言的並行計算等。

目錄

《R語言編程藝術》 譯者序 前 言 緻 謝 [0第0]1章 快速入門 1 1.1 怎樣運行R 1 1.1.1 交互模式 1 1.1.2 批處理模式 2 1.2 個R[0會0]話 3 1.3 函數入門 5 1.3.1 變量的作用域 7 1.3.2 默認參數 8 1.4 R語言中一些重要的數據結構 8 1.4.1 嚮量，R語言中的戰鬥 [1機1] 8 1.4.2 字符串 9 1.4.3 矩陣 9 1.4.4 列錶 10 1.4.5 數據框 12 1.4.6 類 12 1.5 擴展案例：考試成績的迴歸分析 13 1.6 啓動和關閉R 16 1.7 獲取幫助 17 1.7.1 help()函數 18 1.7.2 example()函數 18 1.7.3 如果你不太清楚要查找什麼 19 1.7.4 其他主題的幫助 20 1.7.5 批處理模式的幫助 21 1.7.6 互聯網資源 21 [0第0]2章 嚮量 22 2.1 標量、嚮量、數組與矩陣 22 2.1.1 添加或刪除嚮量元素 22 2.1.2 獲取嚮量長度 23 2.1.3 作為嚮量的矩陣和數組 24 2.2 聲明 24 2.3 循環補齊 25 2.4 常用的嚮量運算 26 2.4.1 嚮量運算和邏輯運算 26 2.4.2 嚮量索引 27 2.4.3 用:運算符創建嚮量 28 2.4.4 使用seq()創建嚮量 28 2.4.5 使用rep()重復嚮量常數 29 2.5 使用[0all0]()和any() 30 2.5.1 擴展案例：尋找連續齣現1的遊程 30 2.5.2 擴展案例：預測離散值時間序列 31 2.6 嚮量化運算符 34 2.6.1 嚮量輸入，嚮量輸齣 34 2.6.2 嚮量輸入，矩陣輸齣 36 2.7 NA與NULL值 37 2.7.1 NA的使用 37 2.7.2 NULL的使用 37 2.8 篩選 38 2.8.1 生成篩選索引 38 2.8.2 使用subset()函數篩選 40 2.8.3 選擇函數which() 40 2.9 嚮量化的ifelse()函數 41 2.9.1 擴展案例：度量相關性 42 2.9.2 擴展案例：對鮑魚數據集重[親斤]編碼 44 2.10 測試嚮量相等 46 2.11 嚮量元素的[0名0]稱 47 2.12 關於c()的更多內容 48 [0第0]3章 矩陣和數組 49 3.1 創建矩陣 49 3.2 一般矩陣運算 50 3.2.1 綫性代數運算 50 3.2.2 矩陣索引 51 3.2.3 擴展案例：圖像操作 52 3.2.4 矩陣元素篩選 55 3.2.5 擴展案例：生成協方差矩陣 57 3.3 對矩陣的行和列調用函數 58 3.3.1 使用apply()函數 58 3.3.2 擴展案例：尋找異常值 60 3.4 增加或刪除矩陣的行或列 61 3.4.1 改變矩陣的[0大0]小 61 3.4.2 擴展案例：找到圖中距離近的一對端點 63 3.5 嚮量與矩陣的差異 65 3.6 避免意外降維 66 3.7 矩陣的行和列的命[0名0]問題 68 3.8 高維數組 68 [0第0]4章 列錶 71 4.1 創建列錶 71 4.2 列錶的常規操作 72 4.2.1 列錶索引 72 4.2.2 增加或刪除列錶元素 73 4.2.3 獲取列錶長度 75 4.2.4 擴展案例：文本詞匯索引 75 4.3 訪問列錶元素和值 78 4.4 在列錶上使用apply係列函數 79 4.4.1 lapply()和sapply()的使用 79 4.4.2 擴展案例：文本詞匯索引(續) 80 4.4.3 擴展案例：鮑魚數據 82 4.5 遞歸型列錶 83 [0第0]5章 數據框 85 5.1 創建數據框 85 5.1.1 訪問數據框 85 5.1.2 擴展案例：考試成績的迴歸分析(續) 86 5.2 其他矩陣式操作 87 5.2.1 提取子數據框 87 5.2.2 缺失值的處理 88 5.2.3 使用rbind()和cbind()等函數 89 5.2.4 使用apply() 90 5.2.5 擴展案例：工資研究 90 5.3 閤並數據框 92 5.4 應用於數據框的函數 95 5.4.1 在數據框上應用lapply()和sapply()函數 95 5.4.2 擴展案例：應用Logistic模型 95 5.4.3 擴展案例：[0學0]習中文方言的輔助工具 96 [0第0]6章 因子和錶 102 6.1 因子與水平 102 6.2 因子的常用函數 103 6.2.1 tapply函數 103 6.2.2 split()函數 105 6.2.3 by()函數 106 6.3 錶的操作 107 6.3.1 錶中有關矩陣和類似數組的操作 109 6.3.2 擴展案例: 提取子錶 111 6.3.3 擴展案例：在錶中尋找頻數[0大0]的單元格 113 6.4 其他與因子和錶有關的函數 114 6.4.1 aggregate()函數 115 6.4.2 cut()函數 115 [0第0]7章 R語言編程結構 116 7.1 控製語句 116 7.1.1 循環 116 7.1.2 對非嚮量集閤的循環 119 7.1.3 if-else結構 120 7.2 算術和邏輯運算符及數值 121 7.3 參數的默認值 122 7.4 返迴值 123 7.4.1 決定是否顯式調用return () 124 7.4.2 返迴復雜對象 124 7.5 函數都是對象 124 7.6 環境和變量作用域的問題 127 7.6.1 [0頂0]層環境 127 7.6.2 變量作用域的層次 128 7.6.3 關於ls()的進一步討論 131 7.6.4 函數(幾乎)沒有副作用 131 7.6.5 擴展案例：顯示調用框的函數 132 7.7 R語言中沒有指針 134 7.8 嚮上級層次進行寫操作 136 7.8.1 利用[0超0]賦值運算符對非局部變量進行寫操作 136 7.8.2 用assign()函數對非局部變量進行寫操作 137 7.8.3 擴展案例：用R語言實現離散事件仿真 138 7.8.4 什麼時候使用全局變量 145 7.8.5 閉包 147 7.9 遞歸 148 7.9.1 Quicksort的具體實現 149 7.9.2 拓展舉例：二叉查找樹 150 7.10 置換函數 155 7.10.1 什麼是置換函數 155 7.10.2 擴展案例：可記錄元素修改次數的嚮量類 156 7.11 寫函數代碼的工具 158 7.11.1 文本編輯器和集成開發環境 158 7.11.2 edit()函數 158 7.12 創建自己的二元運算符 159 7.13 匿[0名0]函數 159 [0第0]8章 數[0學0]運算與模擬 161 8.1 數[0學0]函數 161 8.1.1 擴展例子：計算概率 161 8.1.2 纍積和與纍積乘積 162 8.1.3 小值和[0大0]值 162 8.1.4 微積分 163 8.2 統計分布函數 164 8.3 排序 165 8.4 嚮量和矩陣的綫性代數運算 166 8.4.1 擴展示例：嚮量叉積 169 8.4.2 擴展示例：確定馬爾科夫鏈的平穩分布 170 8.5 集閤運算 171 8.6 用R做模擬 173 8.6.1 內置的隨 [1機1] 變量發生器 173 8.6.2 重復運行時獲得相同的隨 [1機1] 數流 175 8.6.3 擴展案例：組閤的模擬 175 [0第0]9章 麵嚮對象的編程 177 9.1 S3類 177 9.1.1 S3泛型函數 177 9.1.2 實例：綫性模型函數lm()中的OOP 178 9.1.3 尋找泛型函數的實現方[0法0] 179 9.1.4 編寫S3類 181 9.1.5 使用繼承 182 9.1.6 擴展示例：用於存儲上三角矩陣的類 183 9.1.7 擴展示例：多項式迴歸程序 187 9.2 S4類 191 9.2.1 編寫S4類 191 9.2.2 在S4類上實現泛型函數 193 9.3 S3類和S4類的對比 193 9.4 對象的管理 194 9.4.1 用ls()函數列齣所有對象 194 9.4.2 用rm()函數刪除特定對象 194 9.4.3 用save()函數保存對象集閤 195 9.4.4 查看對象內部結構 196 9.4.5 exists()函數 197 [0第0]10章 輸入與輸齣 198 10.1 連接鍵盤與顯示器 198 10.1.1 使用scan()函數 198 10.1.2 使用readline()函數 200 10.1.3 輸齣到顯示器 201 10.2 讀寫文件 202 10.2.1 從文件中讀取數據框或矩陣 202 10.2.2 讀取文本文件 203 10.2.3 連接的介紹 203 10.2.4 擴展案例：讀取PUMS普查數據 204 10.2.5 通過URL在遠程計算 [1機1] 上訪問文件 208 10.2.6 寫文件 209 10.2.7 獲取文件和目錄信息 210 10.2.8 擴展案例：多個文件內容的和 211 10.3 訪問互聯網 211 10.3.1 TCP/IP概述 212 10.3.2 R中的socket 212 10.3.3 擴展案例：實現R的並行計算 213 [0第0]11章 字符串操作 216 11.1 字符串操作函數概述 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 正則錶達式 218 11.2.1 擴展案例：檢測文件[0名0]的後綴 219 11.2.2 擴展案例：生成文件[0名0] 220 11.3 在調試工具edtdbg中使用字符串工具 221 [0第0]12章 繪圖 224 12.1 創建圖形 224 12.1.1 基礎圖形係統的核心：plot()函數 224 12.1.2 添加綫條：abline()函數 225 12.1.3 在保持現有圖形的基礎上[親斤]增一個繪圖窗口 226 12.1.4 擴展案例：在一張圖中繪製兩條密度麯綫 227 12.1.5 擴展案例：進一步考察多項式迴歸 228 12.1.6 添加點：points()函數 231 12.1.7 添加圖例：legend()函數 231 12.1.8 添加文字：text()函數 232 12.1.9 精確定位：locator()函數 232 12.1.10 保存圖形 233 12.2 定製圖形 233 12.2.1 改變字符[0大0]小：cex選項 233 12.2.2 改變坐標軸的範圍：xlim和ylim選項 234 12.2.3 添加多邊形：polygon()函數 235 12.2.4 平滑散點：lowess()和loess()函數 236 12.2.5 繪製具有顯式錶達式的函數 237 12.2.6 擴展案例：放[0大0]麯綫的一部分 237 12.3 將圖形保存到文件 240 12.3.1 R圖形設備 240 12.3.2 保存已顯示的圖形 241 12.3.3 關閉R圖形設備 241 12.4 創建三維圖形 241 [0第0]13章 調試 243 13.1 調試的基本原則 243 13.1.1 調試的本質：確認原則 243 13.1.2 從小處著手 243 13.1.3 模塊化的、自[0頂0]嚮下的調試風格 244 13.1.4 反漏洞 244 13.2 為什麼要使用調試工具 244 13.3 使用R的調試工具 245 13.3.1 利用debug()和browser()函數進行逐步調試 245 13.3.2 使用瀏覽器命令 246 13.3.3 設置斷點 246 13.3.4 使用trace()函數進行追蹤 247 13.3.5 使用traceback()和debugger()函數對崩潰的程序進行檢查 248 13.3.6 擴展案例：兩個完整的調試[0會0]話 248 13.4 更方便的調試工具 256 13.5 在調試模擬數據的代碼時請確保一緻性 258 13.6 語[0法0]和運行時錯誤 258 13.7 在R上運行GDB 259 [0第0]14章 性能提升：速度和內存 260 14.1 編寫快速的R代碼 260 14.2 可怕的for循環 260 14.2.1 用嚮量化提升速度 261 14.2.2 擴展案例：在濛特卡羅模擬中獲得更快的速度 262 14.2.3 擴展案例：生成冪次矩陣 266 14.3 函數式編程和內存問題 267 14.3.1 嚮量賦值問題 267 14.3.2 改變時拷貝 268 14.3.3 擴展案例：避免內存拷貝 269 14.4 利用Rprof()來尋找代碼的瓶頸 270 14.4.1 利用Rprof()來進行監視 270 14.4.2 Rprof()的工作原理 271 14.5 字節碼編譯 273 14.6 內存無[0法0]裝下數據怎麼辦 273 14.6.1 分塊 274 14.6.2 利用R軟件包來進行內存管理 274 [0第0]15章 R與其他語言的接口 275 15.1 編寫能被R調用的C/C++函數 275 15.1.1 R與C/C++交互的預備[0知0]識 275 15.1.2 例子：提取方陣的次對角綫元素 275 15.1.3 編譯和運行程序 276 15.1.4 調試R/C程序 277 15.1.5 擴展案例：預測離散取值的時間序列 279 15.2 從Python調用R 281 15.2.1 安裝RPy 281 15.2.2 RPy語[0法0] 282 [0第0]16章 R語言並行計算 284 16.1 共同外鏈問題 284 16.2 s[0no0]w包簡介 285 16.2.1 運行s[0no0]w代碼 285 16.2.2 分析s[0no0]w代碼 287 16.2.3 可以獲得多少倍的加速 287 16.2.4 擴展案例：K均值聚類 288 16.3 藉助於C 290 16.3.1 利用多核 [1機1] 器 291 16.3.2 擴展案例：利用OpenMP解決共同外鏈問題 291 16.3.3 運行OpenMP代碼 292 16.3.4 OpenMP代碼分析 293 16.3.5 其他OpenMP指令 293 16.3.6 GPU編程 294 16.4 普遍的性能考慮 295 16.4.1 開銷的來源 295 16.4.2 簡單並行程序，以及那些不簡單的 296 16.4.3 靜態和動態任務分配 297 16.4.4 軟件煉金術：將一般的問題轉化為簡單並行問題 299 16.5 調試R語言並行計算的代碼 299 附錄A 安裝R 300 附錄B 安裝和使用包 301

編輯推薦

R是一種用於統計計算與做圖的開源軟件，同時也是一種編程語言，它廣泛應用於企業和[0學0]術界的數據分析[0領0]域，正在成為通用的語言之一。由於近幾年數據挖掘、[0大0]數據等概念的走紅，R也越來越多地被人關注。截至本文完成之日，CRAN（）上共有4383個包，涉及統計、化[0學0]、經濟、生物、醫[0學0]、心理、社[0會0][0學0]等各個[0學0]科。不同類型的公司，比如Google、輝瑞、默剋、美[0國0]銀行、洲際酒店集團和殼牌公司都在使用它，同時以S語言環境為基礎的R語言由於其鮮明的特色，一齣現就受到瞭統計專業人士的青睞，成為[0國0]外[0大0][0學0]裏相[0當0]標準的統計軟件。 一直以來，[0國0]內外關於R語言的著作都是以統計[0學0]專業的視角來介紹R語言的，對R語言本身的特性講解得並不詳盡，而軟件自帶的官方文檔又顯得過於技術，不那麼親民。另一方麵，很多接觸R的朋友都來自非計算 [1機1] 專業，沒有接受過編程訓練，他們使用R的時候，編寫齣來的代碼通常隻能算是一條條命令的集閤，麵對更復雜的問題，常常束手無策。記得在某屆R語言[0大0][0會0]上，有位SAS陣營的朋友說，他看到演講者所展示的代碼裏隻有函數調用，沒有編程的東西，所以他覺得R不能算一種編程語言。其實，他錯瞭，此時你手裏這本書，覆蓋瞭其他[0大0]部分R語言圖書沒有涉及的編程主題。這本書就如同R語言的九陽神功秘籍，[0當0]神功練成，任督二脈一旦打通，再[0學0]習針對某一[0領0]域應用的函數或包就如庖丁解牛一般。順便提一下，據微博上的小道消息，前麵提到的那位朋友近也開始[0學0]R瞭。 本書的特點錶現在以下幾個方麵： ，對讀者的統計[0學0][0知0]識和編程水平要求並不高。與很多R語言書籍不同，這本書並不需要很深的統計[0學0]功底，它從純語言的角度入手來講解R。對於有一定編程經驗卻沒什麼統計[0學0]背景的人來說，讀這本書[0會0]比較順[0暢0]，讀者就可以重點關注R語言的特性在數據分析方麵的應用。在有的地方，作者也[0會0]提醒那些有其他語言編程經驗的人應該注意R語言有什麼不同之處。而對於沒有編程經驗又想使用R做數據分析的人來說，這本書也是[0學0]習編程的教材。 [0第0]二，專注於R語言編程。作者沒有把這本書定位為菜譜式的手冊，也不像有些R語言圖書那樣介紹完統計[0學0]某方麵應用之後簡單地把R語言代碼擺齣來。翻開這本書的目錄，你幾乎看不到統計[0學0]的術語。本書係統介紹瞭R語言的各種數據結構和編程結構、麵嚮對象編程方[0法0]、socket網絡編程、並行計算、代碼調試、程序性能提升以及R語言與其他語言的接口等主題。書中也提到瞭不少編程的小技巧，這都是作者多年編程經驗的總結。 [0第0]三，豐富的案例分析。作者Matloff教授是位計算 [1機1] 科[0學0]傢，同時也是位統計[0學0]傢，有多年的教[0學0]經驗，也做過統計[0學0]方[0法0]論的顧問。除瞭正文中的例子之外，本書還有44個擴展案例，很多案例源自作者親身參與過的谘詢項目。雖然本書沒有講解任何統計模型，但是擴展案例都是和數據分析相關的，比如對鮑魚數據的重[親斤]編碼（[0第0]2章）、尋找異常值（[0第0]3章）、文本詞匯索引（[0第0]4章）、[0學0]習中文方言的輔助工具（[0第0]5章）等。通過[0學0]習這些案例，讀者不僅能[0學0]到R語言的每種概念如何運作，也[0會0][0學0]到如何把這些概念組閤到一起成為有用的程序。比如[0第0]10章介紹瞭socket網絡編程之後，就用一個擴展案例講解如何用socket實現並行計算，這為[0第0]16章詳細講解並行計算做好瞭鋪墊。在很多案例裏，作者討論瞭好幾種設計方案，並比較瞭這幾種方案的不同之處，以迴答“為什麼這樣做”，這對於缺少編程經驗的人來說，是非常好的安排。 本書[0第0]1章簡要介紹瞭R語言的幾種數據結構和編程基礎，其餘章節可分為三[0大0]部分。 部分（[0第0]2～6章）詳細介紹R的幾種主要的數據結構：嚮量、矩陣、列錶、數據框和因子等。對很多人來說，R復雜多變的數據結構真的是一隻攔路虎。而本書從簡單的嚮量開始，一步一步引導讀者認識並掌握各種數據結構。 [0第0]二部分（[0第0]7～13章）涉及編程方麵：編程結構和麵嚮對象特性、輸入/輸齣、字符串處理以及繪圖。值得一提的是[0第0]13章，這章主要講解的是R語言的調試。很多朋友在實際工作中有這樣的經曆，你可能用瞭一個小時就寫好代碼，卻用瞭一天的時間來調試。可是到目前為止還沒有在其他圖書上看到與R語言調試相關的內容，甚至也很少見到關於其他編程語言調試的圖書。本書剛好填補瞭這方麵的空白。如果讀者仔細讀完[0第0]13章，並實踐其中的調試技巧，一定能事半功倍，也就能少熬點兒夜，有延長壽命的功效。本書的作者同時也著有《調試的藝術》（TheArt of Debugging），相信他在R語言調試方麵的功力也是相[0當0]深厚的。 [0第0]三部分（[0第0]14～16章）介紹的是更高級的內容，比如執行速度和性能的提升（[0第0]14章）、R語言與C/C++或Python混閤編程（[0第0]15章）以及R語言並行計算（[0第0]16章），雖然後一部分屬於編程的高級內容，但如果讀者從前往後一直[0學0]下來，隨著能力的提高，也是可以讀懂的。 本人從2007年開始接觸R語言，那時候市麵上幾乎沒有R語言方麵的書籍。[0當0]時我關於R語言的所有信息幾乎都是來自統計之都（）和謝益輝的博客（）。2008年鼕天，統計之都成功舉辦瞭“屆中[0國0]R語言[0會0]議”，來自各地的R語言用戶們齊聚一堂，交流心得。從那以後，每年的R語言[0會0]議都[0會0]在北京和上海舉辦。這幾年來，統計之都的隊伍也逐漸壯[0大0]，比如本書的其他三位主要譯者：邱怡軒、潘嵐鋒和熊熹，[0當0]年他們參加R語言[0會0]議的時候還是人[0大0]統計[0學0]院[0大0]一、[0大0]二的[0學0]生，後來也成為R語言社區的[0領0]軍人物。去年我們接到本書的翻譯任務時，他們三人分彆收到瞭美[0國0]普度[0大0][0學0]、愛荷華州立[0大0][0學0]以及明尼蘇達[0大0][0學0]的錄取通[0知0]，現在已經在美[0國0]留[0學0]深造。希望有越來越多的人加入統計之都的[0大0]傢庭，和[0大0]傢一起成長，為中[0國0]統計事業的發展盡自己的一份力。 在翻譯過程中，幾位譯者力求忠實於原文，但糾正瞭原書的幾處錯誤，同時也兼顧中文錶達的流[0暢0]，不過譯文中可能仍有不[0當0]之處，歡迎讀者予以指正。 除瞭本人以及前麵提到的三位譯者之外，統計之都的三位老朋友林宇、嚴紫丹和程豪也參與瞭本書部分章節的校審和初稿翻譯，在此錶示感謝。全書譯文後由本人統稿，如有錯誤之處，均由本人承擔。 也感謝 [1機1] 械工業齣版社的吳怡編輯，她給予瞭我們細心的幫助。 統計之都的圖書齣版欄目（網址是）有本書的頁麵，讀者可以在這裏下載本書的數據和代碼，也可以留言提問。

《R語言編程藝術|3767869》 關於作者 本書作者是一位在數據科學領域深耕多年的資深從業者，同時也是一位對編程教育懷有極大熱情的實踐者。作者擁有紮實的統計學理論基礎和豐富的實際項目經驗，曾參與過多個大型數據分析與機器學習項目，涉及金融風控、市場營銷、生物醫藥等多個行業。他深諳數據分析過程中可能遇到的各種挑戰，並能夠將其轉化為清晰、易於理解的編程思路。 作者在R語言的教學與推廣方麵也投入瞭大量精力。他曾多次在知名技術論壇和大學開設R語言公開課，其講解風格深入淺齣，善於用生動形象的例子來闡釋復雜的概念，深受學員好評。他堅信，優秀的代碼不僅是解決問題的工具，更是一種藝術的錶達，體現瞭邏輯的嚴謹與創意的靈動。正是這份對編程的熱愛與對教學的執著，促使他將多年的經驗與思考凝結成這本書，希望能幫助更多人掌握R語言這門強大的工具，並在數據分析的道路上走得更遠。 書籍導言 在這個數據爆炸的時代，從海量信息中提取有價值的洞察，已成為個人和組織成功的關鍵。R語言，憑藉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，已然成為數據科學傢、統計學傢、研究人員以及日益增長的數據愛好者群體的不二之選。然而，掌握R語言並不僅僅意味著學會編寫幾條命令，更重要的是理解其背後的編程思想，掌握優雅高效的代碼編寫方式，從而能夠靈活應對各種復雜的數據問題。 《R語言編程藝術》的誕生，正是源於作者對當前R語言學習現狀的觀察以及對“編程藝術”的深刻理解。許多入門者常常陷入“知其然不知其所以然”的睏境，能夠運行代碼，卻難以理解代碼為何這樣寫，更遑論優化和創新。本書的目標，正是要彌閤這一鴻溝，帶領讀者從“會用”走嚮“精通”，從“模仿”走嚮“創造”。 本書不隻是一本講解R語言語法的教程，它更是一次關於如何以藝術的視角來理解和實踐R語言編程的探索之旅。我們相信，優秀的R語言程序，應當是結構清晰、邏輯嚴謹、效率齣眾，同時又易於閱讀和維護的。它能夠優雅地處理數據，精準地揭示信息，並生動地呈現結果。 在接下來的篇章中，我們將循序漸進地探討R語言的核心概念，從基礎的數據結構和控製流，到高級的數據處理技術和可視化策略。本書將重點關注那些能夠真正提升編程效率和代碼質量的“藝術”層麵：如何進行模塊化的設計，如何編寫可重用的函數，如何進行高效的錯誤處理，如何利用R語言強大的生態係統來解決實際問題。我們將深入剖析常用的R包，學習其設計理念和最佳實踐，並提供大量貼近實際應用場景的案例，讓讀者在實踐中不斷深化理解，提升技能。 無論您是剛剛接觸R語言的初學者，還是已經具備一定基礎，希望進一步提升編程技巧和數據分析能力的進階者，本書都將是您寶貴的參考。我們將以嚴謹而不失活潑的筆觸，引領您在R語言的廣闊天地裏，領略編程的魅力，掌握數據分析的精髓。讓我們一同開啓這場“R語言編程藝術”的探索之旅吧！ 第一部分：R語言基礎與核心概念的藝術化展現 第一章：R語言：不止是工具，更是思想的載體 本章將從宏觀視角介紹R語言的定位與優勢，闡釋為何R語言能在數據科學領域占據如此重要的地位。我們將不局限於羅列語法規則，而是深入探討R語言的設計哲學，如其麵嚮統計的特性、強大的麵嚮對象能力以及高度的靈活性。我們將審視R語言的核心數據結構，如嚮量、列錶、數據框和因子，不僅僅是介紹它們的存儲方式和基本操作，更重要的是揭示它們在不同數據場景下的適用性與思維方式。例如，理解嚮量化操作為何能極大提升效率，揭示列錶的動態性和靈活性如何契閤復雜數據結構的建模，以及數據框如何成為連接數據與分析的橋梁。本章的重點在於，讓讀者建立對R語言整體性的認知，理解其背後蘊含的編程思想，為後續深入學習打下堅實的思想基礎。 第二章：優雅的數據構建與管理：秩序與靈活的平衡 本章聚焦於R語言中數據構建與管理的藝術。我們將詳細探討如何創建、讀取和處理不同格式的數據集，包括CSV、Excel、JSON等。然而，重點不在於簡單地調用讀取函數，而是要講解如何根據數據特性選擇最閤適的讀取方式，如何進行數據清洗和預處理，例如缺失值處理、異常值識彆與修正、數據類型轉換等。我們將強調數據管理的邏輯性和規範性，例如如何設計清晰的變量命名規則，如何通過數據結構的選擇來優化內存占用和計算效率。此外，本章還將介紹數據閤並、拆分、重塑等高級操作，教授如何運用tidyverse等現代R包，以一種更加直觀和富有錶現力的方式來完成這些任務，實現數據處理過程的自動化與效率提升，體現“代碼即語言，數據即畫布”的藝術理念。 第三章：流程控製與函數式編程的魅力 本章將深入探討R語言的流程控製語句，如條件語句（if-else）和循環語句（for, while）。但我們不會僅僅停留在語法講解，而是要引導讀者理解在何種場景下使用何種控製結構最為恰當，以及如何避免常見的邏輯錯誤。更重要的是，本章將著重介紹R語言強大的函數式編程特性。我們將解釋函數作為一等公民的概念，學習如何定義、調用和傳遞函數。通過講解高階函數（如apply傢族函數、purrr包中的map函數），我們將展示如何用更加簡潔、高效、富有錶現力的方式來處理重復性任務，避免顯式的循環，從而寫齣更具“藝術感”的代碼。我們將強調函數式編程在提升代碼可讀性、可維護性和可重用性方麵的優勢，以及它如何與數據科學的任務緊密結閤。 第二部分：數據分析與可視化的藝術創作 第四章：數據清洗與轉換的精細雕琢 本章將深入探討數據清洗與轉換的藝術，這往往是數據分析中最耗時但至關重要的一環。我們將超越簡單的填充或刪除操作，而是教授讀者如何識彆數據中的“噪聲”和“不一緻性”，並采用恰當的策略進行處理。我們將詳細介紹各種數據轉換技術，如特徵工程、變量編碼（獨熱編碼、標簽編碼）、特徵縮放（標準化、歸一化）等。我們將重點介紹如何利用R語言強大的包生態係統，例如dplyr、tidyr等，以聲明式的方式進行數據轉換，使得代碼更加直觀易懂，並且能夠高效地處理大規模數據集。本章的重點在於培養讀者對數據質量的敏感性，以及運用R語言的工具實現數據“脫胎換骨”的能力，使其能夠更好地為後續的建模和分析服務。 第五章：統計建模的深度探索與R語言實現 本章將進入R語言在統計建模領域的應用。我們將係統介紹各種經典的統計模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、時間序列模型、聚類分析、降維技術（PCA）等。本書的重點不在於數學公式的推導，而是側重於如何使用R語言實現這些模型，並解讀模型的輸齣結果，理解模型的假設與局限性。我們將詳細講解如何使用R語言內置的函數以及強大的第三方包（如caret, glmnet）來構建和評估模型。本章將強調模型選擇、參數調優、模型診斷與解釋的重要性，引導讀者理解如何通過R語言的工具來“理解”數據背後的統計規律，從而做齣有意義的推斷。我們將通過實際案例，展示如何將統計模型應用於實際問題，例如預測分析、分類任務等。 第六章：數據可視化的藝術：從數據到洞察的視覺呈現 數據可視化是數據分析中不可或缺的一環，它能夠將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖形，幫助我們快速洞察數據中的模式和趨勢。本章將帶領讀者領略R語言在數據可視化方麵的強大能力。我們將重點介紹ggplot2這個被譽為“數據可視化神器”的包，並深入講解其“圖形語法”的核心理念。通過豐富的實例，我們將演示如何創建各種類型的圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖、地理圖等，並學習如何通過調整顔色、形狀、大小、坐標係等元素來優化圖形的錶達力。本章將強調可視化不僅僅是“畫圖”，更是“講故事”，如何通過巧妙的設計，將數據中的信息以最有效、最吸引人的方式呈現齣來，從而促進理解和決策。 第三部分：高級編程技巧與R語言生態係統的駕馭 第七章：模塊化設計與代碼復用的藝術 在實際的數據分析項目中，代碼的復用性和可維護性至關重要。本章將探討R語言的模塊化設計思想，教授讀者如何將復雜的任務分解為更小、更易於管理的函數。我們將深入講解如何編寫高質量的函數，包括函數參數的設計、返迴值的使用、以及如何編寫清晰的函數文檔。我們將介紹R包的創建與使用，讓讀者理解如何將自己的代碼組織成可重用的模塊，方便在不同的項目中使用，甚至與他人分享。本章的重點在於培養讀者形成良好的編程習慣，編寫齣結構清晰、邏輯嚴謹、易於維護和擴展的代碼，從而提升整體的開發效率。 第八章：高效的錯誤處理與調試藝術 在編程過程中，錯誤是不可避免的。本章將聚焦於R語言的錯誤處理機製，教授讀者如何有效地捕捉、診斷和處理錯誤。我們將介紹try-catch機製，以及如何利用斷言（asserts）來保證代碼的健壯性。此外，本章還將深入講解R語言的調試技巧，包括如何使用斷點、單步執行、查看變量值等方法來定位和解決問題。我們將強調調試不僅僅是“找齣bug”，更是一個深入理解代碼執行過程、優化代碼邏輯的過程。通過掌握高效的調試技巧，讀者將能夠更快地解決遇到的問題，提升編程效率。 第九章：R語言生態係統的高效利用與前沿探索 R語言的強大之處不僅在於其核心語言本身，更在於其極其豐富的第三方包生態係統。本章將帶領讀者探索R語言生態係統的廣闊天地。我們將介紹如何搜索、安裝和管理R包，並重點介紹一些在數據科學領域具有代錶性的包，如用於數據處理的tidyverse係列，用於機器學習的caret/tidymodels，用於報告生成的R Markdown，以及用於Shiny應用開發的Shiny等。我們將不僅僅是介紹這些包的功能，更重要的是講解它們的設計理念和最佳實踐，以及如何將它們融會貫通，構建齣強大的數據分析工作流。本章還將簡要介紹一些前沿的數據科學技術在R語言中的實現，鼓勵讀者保持學習的熱情，緊跟技術發展的步伐。 結語 《R語言編程藝術》旨在幫助讀者建立起對R語言全麵而深刻的理解，掌握編寫優雅、高效、可維護代碼的藝術。我們相信，通過本書的學習，您將不僅僅是一名R語言的使用者，更將成為一名R語言的創作者，能夠自如地運用這門強大的工具，在數據分析的浪潮中乘風破浪，發掘數據中蘊藏的無限價值。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，就被它的書名吸引瞭。《包郵 R語言編程藝術》，光看名字就感覺充滿瞭實在的福利和深刻的學術追求。我一直對數據分析和可視化很感興趣，但又覺得很多入門書籍過於淺顯，抓不住R語言精髓。而這本書，從“藝術”二字就能感受到作者的用心，仿佛在說，學習R不僅僅是掌握一堆函數，更是一種邏輯的構建，一種解決問題的思維方式。 翻開第一頁，撲麵而來的不是枯燥的語法羅列，而是對R語言發展曆程和核心理念的娓娓道來。作者沒有直接拋齣代碼，而是先建立起一種對R語言“為什麼”和“是什麼”的認知。這讓我覺得非常舒服，就像聽一位經驗豐富的老師在循循善誘，而不是硬塞知識。他用通俗易懂的語言解釋瞭R語言在統計計算和數據分析領域的獨特地位，以及其開源社區的力量。這種宏觀的視角，對於初學者建立正確的學習方嚮至關重要，能夠避免走彎路。 接著，書中對R語言的一些基礎概念進行瞭深入的闡述，比如數據結構、函數式編程思想等。我特彆喜歡作者在解釋嚮量化操作的那部分，他沒有簡單地告訴我們“要用嚮量化”，而是通過對比循環和嚮量化的效率差異，用生動的例子說明瞭嚮量化如何讓代碼變得更簡潔、高效。這讓我對R語言的性能優勢有瞭更直觀的認識。而且，作者還巧妙地將一些數學概念融入其中，讓學習過程變得更加有趣和有啓發性。 更讓我驚喜的是，這本書在後續章節中，並沒有止步於基礎知識的講解，而是開始深入探討如何利用R語言解決實際問題。比如，作者是如何一步步構建一個數據分析流程的，從數據的導入、清洗、轉換，到探索性數據分析和模型構建。這些過程都充滿瞭實戰的智慧，他會分享很多在實際工作中遇到的坑，以及如何規避它們。這對我來說，簡直是無價的寶藏，比單純的學習語法要實用太多瞭。 總而言之，這本書給我帶來的不僅僅是R語言知識的增長，更是一種編程思維的啓迪。它讓我明白，學習一門編程語言，不僅僅是為瞭寫齣能運行的代碼，更是為瞭培養解決問題的能力，以及一種優雅、高效的思考方式。作者在字裏行間流露齣的對R語言的熱愛和對讀者的責任感，讓我深受感動。我會繼續深入研讀這本書，並將學到的知識運用到實際的項目中去。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一反應就是它名字裏的“藝術”二字，這讓我對它充滿瞭好奇。我一直認為，編程不應該隻是機械的敲擊鍵盤，而是一種邏輯的構建，一種創造力的釋放，而“藝術”這個詞，似乎恰恰道齣瞭這種深層的含義。 打開書，映入眼簾的是作者對R語言的深刻理解和獨到見解。他並沒有直接開始講解那些枯燥的語法，而是先從R語言的曆史背景、設計理念以及它在數據科學領域的核心地位娓娓道來。這種“講故事”的方式，讓我很快就沉浸其中，仿佛在與一位經驗豐富的老師進行一次深度對話。他讓我明白，學習R語言不僅僅是掌握一堆函數，更是理解一種思維方式，一種解決問題的策略。 書中對R語言基礎概念的闡釋，更是將“藝術”二字體現得淋灕盡緻。作者在解釋數據結構時，並沒有簡單地給齣定義，而是通過精心設計的比喻和生動形象的例子，將這些抽象的概念變得觸手可及。我尤其喜歡他講解嚮量化操作的那部分，他用對比的方式，清晰地展示瞭R語言的獨特優勢，讓我對如何寫齣高效、優雅的代碼有瞭更深的認識。 更讓我驚喜的是，本書並沒有止步於基礎知識的講解，而是將重點放在瞭如何將R語言應用於實際的數據分析場景。作者在書中分享瞭大量的實戰經驗，包括如何進行數據清洗、探索性數據分析、統計建模以及數據可視化。這些內容都非常貼閤實際工作需求，讓我感覺學到的知識能夠立刻轉化為解決實際問題的能力。他提齣的許多“小技巧”和“最佳實踐”，更是讓我受益匪淺。 總而言之，這本書是一本集專業性、實踐性和啓發性於一體的R語言書籍。它不僅僅教會瞭我R語言的“怎麼做”，更教會瞭我“為什麼這麼做”，以及如何用一種更“藝術”的方式去思考和解決數據問題。我強烈推薦這本書給所有對R語言感興趣，並希望將其提升到新高度的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，簡單大氣，色彩搭配也很舒服，第一眼看到就覺得這本書一定很有內容。我一直在尋找一本能夠真正讓我理解R語言“藝術”的書，而不僅僅是停留在“工具”層麵。這本書的書名，恰恰擊中瞭我的癢點。 翻開書，作者並沒有急於展示那些復雜的代碼，而是先從R語言的哲學層麵入手。他深入淺齣地介紹瞭R語言的核心思想，比如其在統計計算方麵的優勢，以及開放源代碼帶來的社群活力。這種宏觀的視角，讓我覺得作者非常懂得如何引導讀者建立正確的學習觀，而不是一上來就淹沒在細節中。他用一種娓娓道來的方式，讓我感受到瞭R語言的魅力和它在數據科學領域的重要性。 接著，書中對R語言的基礎語法和數據結構進行瞭詳盡的闡述。讓我驚喜的是，作者在講解這些內容時，並沒有采用那種枯燥的羅列式方法。他會巧妙地引入一些生動形象的比喻，將抽象的概念變得易於理解。比如，在解釋嚮量和列錶的區彆時，他用瞭非常貼切的例子，讓我一下子就明白瞭其中的關鍵。而且，作者還非常注重講解代碼的效率和規範性，這對於初學者來說，是非常寶貴的指導。 更令我印象深刻的是，書中關於數據處理和可視化部分的講解。作者並沒有簡單地給齣幾個函數的使用說明，而是通過一個個實際案例，帶領讀者一步步解決真實世界中的數據問題。他分享的不僅僅是代碼，更是解決問題的思路和策略。我尤其喜歡他在講解ggplot2時，那種對細節的打磨和對美感的追求，讓我看到瞭R語言在數據可視化方麵的無限可能。 總而言之，這本書是一本真正能夠幫助讀者領略R語言“藝術”的書。它不僅僅是技術層麵的教學，更是思維方式的引導。作者的專業知識和教學經驗在這本書中得到瞭充分的體現。我毫不猶豫地將其推薦給任何想要深入學習R語言，並希望將其運用到實際工作中的朋友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，給人一種專業而又不失親和力的感覺。封麵上“R語言編程藝術”這幾個字，瞬間就激起瞭我內心深處的學習欲望。我一直認為，編程不僅僅是冰冷的代碼，更是一種創造性的活動，而“藝術”這個詞，恰恰點齣瞭這種創造性與美感。 打開書本，映入眼簾的是作者對R語言的深情剖析。他沒有急於拋齣復雜的代碼，而是從R語言的曆史淵源、設計哲學以及在學術界和工業界的廣泛應用談起。這種宏觀的視角，讓我對R語言有瞭更深刻的理解，不再僅僅把它看作一個工具，而是將其置於更廣闊的數據科學生態係統中來認識。作者的語言風格非常流暢，讀起來毫無壓力，仿佛在與一位資深的前輩進行一場思想的交流。 書中對於R語言基礎概念的講解，更是深入淺齣，引人入勝。作者在解釋數據結構時，並沒有簡單地羅列不同的類型，而是通過生動的比喻和貼切的例子，將抽象的概念具象化。例如，他用“容器”來比喻嚮量和列錶，用“錶格”來形容數據框，這種方式極大地降低瞭理解門檻，讓我能夠迅速掌握這些核心概念。此外，作者還著重強調瞭R語言的函數式編程思想，並用清晰的邏輯和代碼示例來闡釋其優勢，這對我來說是非常寶貴的收獲。 最讓我印象深刻的是，書中關於數據處理和可視化部分的講解。作者並沒有停留在理論層麵，而是提供瞭大量來自真實世界的數據集作為案例，帶領我們一步步完成數據清洗、轉換、探索性分析以及最終的可視化呈現。他分享的每一個代碼片段，都經過瞭精心的設計和打磨，不僅能夠高效地完成任務，而且代碼風格清晰，易於理解和復用。尤其是關於ggplot2的講解，簡直是視覺盛宴，讓我領略到瞭R語言在數據可視化方麵的強大魅力。 總的來說，這本書不僅僅是一本R語言的教程，更是一本關於如何用R語言進行數據分析的思維指南。它教會我的不僅僅是“怎麼做”，更是“為什麼這麼做”，以及如何以一種更藝術、更高效的方式去解決問題。我強烈推薦這本書給所有對R語言感興趣的朋友，相信它會帶給你意想不到的驚喜。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《包郵 R語言編程藝術|3767869》，就像一個充滿驚喜的寶箱，讓人迫不及待地想一探究竟。我對R語言一直抱有濃厚的興趣，但總感覺自己掌握的還不夠深入，無法真正體會到它的“藝術”之處。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對更深層次理解的渴望。 打開書，作者並沒有一開始就拋齣那些晦澀難懂的語法規則，而是先用一種非常親切的口吻，帶領讀者迴顧瞭R語言的發展曆程，以及它在現代數據科學領域所扮演的重要角色。他並沒有把R語言僅僅定義為一個統計軟件，而是將其升華為一種強大的數據分析和可視化工具。這種開篇方式，極大地激發瞭我的求知欲，讓我覺得學習R語言不僅僅是掌握一項技能，更是一種與時俱進的知識探索。 書中的內容循序漸進，從最基礎的數據類型和結構開始，到各種常用的函數和操作。作者在解釋這些概念時，總是能夠找到最恰當的比喻和最生動的例子。我尤其喜歡他講解嚮量化操作的那部分，通過對比傳統的循環方式，清晰地展現瞭嚮量化帶來的效率提升，這讓我對R語言的內在機製有瞭更深刻的理解。同時，作者還穿插瞭一些關於編程效率和代碼風格的建議，這對於初學者來說，無疑是寶貴的經驗之談。 這本書最吸引我的地方在於，它不僅僅局限於基礎知識的講解，而是著重於如何將R語言應用於實際的數據分析場景。作者會分享很多解決實際問題的思路和方法，包括如何處理缺失值、如何進行數據轉換、如何構建統計模型等等。這些內容都非常貼近實際工作需求，讓我感覺學到的知識能夠直接派上用場。而且，作者在講解過程中，會不時地引入一些“小技巧”和“陷阱提示”，這讓我的學習過程更加順暢，也避免瞭走很多彎路。 總而言之，這本書是一本集理論與實踐於一體的優秀R語言教材。它不僅傳授瞭紮實的R語言知識，更培養瞭我用R語言進行數據分析的邏輯思維和解決問題的能力。作者的文筆流暢，邏輯清晰，讀起來非常有啓發性。我強烈推薦這本書給所有想要深入學習R語言的朋友，相信你一定能從中受益匪淺。