R语言入门课程

### R语言入门课程知识点梳理 #### 一、R语言概述 - **定义**: R是一种用于统计计算和图形展示的编程语言及其软件环境。 - **特点**: - **开源免费**: 与昂贵的商业统计软件相比，R是完全免费且开源的。 - **强大的统计分析能力**: R提供了一系列广泛使用的统计分析方法和技术。 - **卓越的数据可视化能力**: R拥有出色的图表制作功能，支持复杂的图形展示。 - **丰富的数据来源**: 支持多种数据源的导入。 - **多平台兼容**: 可在Windows、UNIX、Linux、Mac OS X等多个操作系统上运行。 #### 二、R的获取与安装 - **下载地址**: R语言可在CRAN (Comprehensive R Archive Network) 网站上免费下载。 - **支持的操作系统**: 包括Linux、Mac OS X和Windows。 - **安装步骤**: 按照网站提供的安装指南进行安装。 - **扩展包**: 用户可以根据需要从CRAN下载额外的包来扩展R的功能。 #### 三、R的包管理 - **概念**: - **包(Package)**: 是一组R函数、数据集以及预编译代码的集合。 - **库(Library)**: 存储包的目录。 - **自带包**: - `base`: 提供了基本的函数。 - `datasets`: 内置数据集。 - `utils`: 辅助工具。 - `grDevices`: 图形设备。 - `graphics`: 图形功能。 - `stats`: 统计函数。 - `methods`: 方法学。 - **外部包**: CRAN上提供了大量可供下载的包，涵盖了几乎所有数据分析领域的需求。 - **安装与调用**: - **安装**: 使用`install.packages("包名")`命令。 - **更新**: 使用`update.packages("包名")`命令更新已安装的包。 - **查看已安装包**: 使用`installed.packages()`命令。 - **加载包**: 使用`library("包名")`命令加载到当前会话。 #### 四、R语言基础 - **赋值操作**: - **赋值符号**: `<-` 或 `=`。 - **示例**: `x <- rnorm(5)`。 - **向量(Vector)操作**: - **定义**: 一维数组，用于存储相同类型的数据。 - **创建向量**: `x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)` 或 `x <- c(1:6)`。 - **使用`seq()`生成等差序列**: 如`w <- seq(1, 10, 2)`。 - **使用`rep()`复制元素**: 如`rep(1:3, c(10, 15))`。 - **矩阵(Matrix)操作**: - **定义**: 二维数组。 - **创建矩阵**: `mat <- matrix(vector, nrow = 行数, ncol = 列数, byrow = TRUE/FALSE, dimnames = list(行名, 列名))`。 - **参数说明**: - `vector`: 指定矩阵元素。 - `nrow`/`ncol`: 指定行数和列数。 - `byrow`: 是否按行填充，默认为按列填充。 - `dimnames`: 行列名称列表。 通过以上内容的学习，初学者可以掌握R语言的基础知识，为进一步学习高级统计分析打下坚实的基础。R语言的强大之处在于其灵活性和扩展性，用户可以通过不断探索和实践来深入理解和运用这一工具。