R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。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 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。 S的主要设计者John M. Chambers 因为S语言方面的工作获得了1998年 ACM 软件系统奖（ACM Sofare Systems Award）。
R可以在多种平台下编译和运行，包括UNIX (也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。
该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（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”（puting 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。
官方网站：:r-project./
R语言为什么叫R语言您好，R语言的命名是根据该软件的开发者来的，R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发，所以取二人名字的首字母作为软件名
r语言中什么是向量什么是标量同样是一个数
x<-c(1) 这个x是向量
x<-1 这个x是标量
R语言代码问题，什么是jitter，什么是runif（）fourspd2012.jittered 是变量名。
runif (random samples from uniform distribution), runif(242,min=-0.3,max=0.3) 从-0.3 到0.3 随机产生242个值
R语言是什么?R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言是什么鬼
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具
R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点：
1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。[2]
2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。[2]
3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有：base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.[2]
4.R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。[2]
5.如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地.[2]
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语言报错，什么是下标出界下标出界就是比如说你有一个100长度的数组，但你却用了101的小标去引用数组，这样就会出现出界
R语言大神们学习R语言初期用的什么书《 R语言实战》《R语言初学者指南》《R语言编程艺术》。你也可以去亚马逊上搜索，看看别人的评价来决定你买哪一本。关键看你学习R语言有没有统计和数据挖掘的基础吧。
R语言“seq函数”是什么？在一个文档中定位到第一个空行，读取其后的所有文本 get.msg <- function(path) { con <- file(path, open = "rt", encoding = "latin1") text <- readLines(con) # The message always begins after the first full line break msg <-... 文档定位第空行读取其所文本
get.msg <- function(path)
{
con <- file(path, open = "rt", encoding = "latin1")
text <- readLines(con)
# The message always begins after the first full line break
msg <- text[seq(which(text == "")[1]+1, length(text), 1)]
close(con)
return(paste(msg, collapse = "\n"))
}
报错：
Error in seq.default(which(text == "")[1]+1, length(text), 1) :
'from' cannot be NA, NaN or infinite 展开 示例文档：
From [email protected] Thu Aug 22 13:17:22 2002
Return-Path: [email protected]>
Delivered-To: [email protected].
Received: from localhost (localhost [127.0.0.1])
by phobos.labs.spamassassin.taint. (Postfix) with ESMTP id 136B943C32
for <zzzz@localhost>Thu, 22 Aug 2002 08:17:21 -0400 (EDT)
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-W3CDTD HTML 4.0 TransitionalEN">
<HTML><HEAD>
<META content=3D"text/charset=3Dwindows-1252" -equiv=3DContent-T=
ype>
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?pwd=2zte 提取码: 2zte简介：本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。
1、向量是用于存储数值型，字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数为c()，可以用来创建向量。向量可根据位置进行索引，需要用[]。
2、矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式，可通过函数matrix()创建矩阵。
3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如，如果创建尺寸(2,3,4)的数组，那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。
4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型，当有多种模式的数据时，使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。
5、$ 被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。
6、attach()绑定数据集，detach()解除数据集。
7、with：attach，detach最好在单独的数据框内使用，在多个同名对象最好不要使用，函数with()，可以再具有多个同名对象的数据框内使用，但是必须加入花括号{}，这样就无须担心名称冲突了，但是它也有局限性，赋值仅在此函数的括号内生效。
8、列表是一些对象的有序集合。
9,、数据导入 read.table()，其中header = T，代表第一行为变量名称，不作为数据，header = F相反。sep代表数据分隔符，txt为"\t",csv为","。
10、table函数，用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。
>sex = c("女","女","女","男","男")
>table(sex)
>sex
男 女
2 3
求众数
>aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))]
>aim
女
3
> max(table(sex))
[1] 3
> table(sex)==max(table(sex))
sex
男 女
FALSE TRUE
11、 无尺度网络： 是指在某一复杂的 系统 中，大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的，因此，凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。
12、options(stringsAsFactors = F)
#在调用as.data.frame的时，将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。
13、class()：查看数据结构：vector、matrix、array、dataframe、list。
14、str()：作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。
15、mode() ：查看数据元素类型。
16、typeof() ：查看数据元素类型，基本等同于mode（），比mode()更为详细。
17、example()：假设有一个函数foo，example("foo")，函数foo的使用示例。
18、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。
19、data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。
20、ls()：列出当前工作空间中的对象。
21、rm()：移除（删除）一个或多个对象。
22、history(#)：显示最近使用过的#个命令（默认值为25）。
23、options()：显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。
24、boxplot()：生成盒型图。
25、sum()：计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。
26、median()：计算中位数。
27、cbind()：以列结合变量。cbind(x,y,z)。
28、rbind()：以行结合变量。
29、vector()：以向量形式结合数据。vector(length = 10)。
30、rep()：以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10)
31、seq()：生成一个有序的数列。seq(1,10)。
32、dim()：矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。
33、scan()：从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。
34、write.table()：把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。
35、order()：确定数据的顺序。order(x)。
36、merge()：合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。
37、str()：显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。
38、factor()：定义变量作为因子。factor(x)。
39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。
40、下一页介绍了sapply和lapply。
41、summary()：计算基本信息。
42、table()：计算列联表，统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。
43、plot()：y对x的图形。pch形状，col颜色。
44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1))
mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小，底部、左侧、顶部、右侧。
45、paste()：将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。
46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。
47、%in%：
a<-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3)
b<-c(1,13,11,1313,434,1)
a%in%b
# 返回内容#
[1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# 取反操作
!(a%in%b)
48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序
rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩
order()函数返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）
arrange()函数（需加载dplyr包）针对数据框，返回基于某列排序后的数据框，方便多重依据排序。
49、subset()： df <- data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )
df <- subset(df, select = c(a,c)) #选取列a和c
df <- subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c
