R语言编程艺术

R语言编程艺术

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作品简介

R语言是世界上最流行的用于数据处理和统计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播,医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效,精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之,在大数据时代,统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持,在这方面R语言尤其出色。

本书将带领你踏上R语言软件开发之旅,从最基本的数据类型和数据结构开始,到闭包、递归和匿名函数等高级主题,由浅入深,讲解细腻,读者完全不需要统计学的知识,甚至不需要编程基础。而书中提到的很多高级编程技巧,都是作者多年编程经验的总结,对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例,这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目,都是与数据分析相关的,生动展示了R语言在统计学中的高效应用。

Norman Matloff,著名计算机科学家兼统计学家,美国加州大学戴维斯分校计算机科学系教授,曾是该校统计专业的创建者之一,并担任过统计学教授。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。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,同时他还是《The Art of Debugging》的作者之一。

作品目录

  1. 译者序
  2. 译者简介
  3. 前言
  4. 为什么在统计工作中用R
  5. 面向对象编程
  6. 函数式编程
  7. 本书的读者对象
  8. 我的学术背景
  9. 致谢
  10. 第1章 快速入门
  11. 1.1 怎样运行R
  12. 1.2 第一个R会话
  13. 1.3 函数入门
  14. 1.4 R语言中一些重要的数据结构
  15. 1.5 扩展案例:考试成绩的回归分析
  16. 1.6 启动和关闭R
  17. 1.7 获取帮助
  18. 第2章 向量
  19. 2.1 标量、向量、数组与矩阵
  20. 2.2 声明
  21. 2.3 循环补齐
  22. 2.4 常用的向量运算
  23. 2.5 使用all()和any()
  24. 2.6 向量化运算符
  25. 2.7 NA与NULL值
  26. 2.8 筛选
  27. 2.9 向量化的ifelse()函数
  28. 2.10 测试向量相等
  29. 2.11 向量元素的名称
  30. 2.12 关于c()的更多内容
  31. 第3章 矩阵和数组
  32. 3.1 创建矩阵
  33. 3.2 一般矩阵运算
  34. 3.3 对矩阵的行和列调用函数
  35. 3.4 增加或删除矩阵的行或列
  36. 3.5 向量与矩阵的差异
  37. 3.6 避免意外降维
  38. 3.7 矩阵的行和列的命名问题
  39. 3.8 高维数组
  40. 第4章 列表
  41. 4.1 创建列表
  42. 4.2 列表的常规操作
  43. 4.3 访问列表元素和值
  44. 4.4 在列表上使用apply系列函数
  45. 4.5 递归型列表
  46. 第5章 数据框
  47. 5.1 创建数据框
  48. 5.2 其他矩阵式操作
  49. 5.3 合并数据框
  50. 5.4 应用于数据框的函数
  51. 第6章 因子和表
  52. 6.1 因子与水平
  53. 6.2 因子的常用函数
  54. 6.3 表的操作
  55. 6.4 其他与因子和表有关的函数
  56. 第7章 R语言编程结构
  57. 7.1 控制语句
  58. 7.2 算术和逻辑运算符及数值
  59. 7.3 参数的默认值
  60. 7.4 返回值
  61. 7.5 函数都是对象
  62. 7.6 环境和变量作用域的问题
  63. 7.7 R语言中没有指针
  64. 7.8 向上级层次进行写操作
  65. 7.9 递归
  66. 7.10 置换函数
  67. 7.11 写函数代码的工具
  68. 7.12 创建自己的二元运算符
  69. 7.13 匿名函数
  70. 第8章 数学运算与模拟
  71. 8.1 数学函数
  72. 8.2 统计分布函数
  73. 8.3 排序
  74. 8.4 向量和矩阵的线性代数运算
  75. 8.5 集合运算
  76. 8.6 用R做模拟
  77. 第9章 面向对象的编程
  78. 9.1 S3类
  79. 9.2 S4类
  80. 9.3 S3类和S4类的对比
  81. 9.4 对象的管理
  82. 第10章 输入与输出
  83. 10.1 连接键盘与显示器
  84. 10.2 读写文件
  85. 10.3 访问互联网
  86. 第11章 字符串操作
  87. 11.1 字符串操作函数概述
  88. 11.2 正则表达式
  89. 11.3 在调试工具edtdbg中使用字符串工具
  90. 第12章 绘图
  91. 12.1 创建图形
  92. 12.2 定制图形
  93. 12.3 将图形保存到文件
  94. 12.4 创建三维图形
  95. 第13章 调试
  96. 13.1 调试的基本原则
  97. 13.2 为什么要使用调试工具
  98. 13.3 使用R的调试工具
  99. 13.4 更方便的调试工具
  100. 13.5 在调试模拟数据的代码时请确保一致性
  101. 13.6 语法和运行时错误
  102. 13.7 在R上运行GDB
  103. 第14章 性能提升:速度和内存
  104. 14.1 编写快速的R代码
  105. 14.2 可怕的for循环
  106. 14.3 函数式编程和内存问题
  107. 14.4 利用Rprof()来寻找代码的瓶颈
  108. 14.5 字节码编译
  109. 14.6 内存无法装下数据怎么办
  110. 第15章 R与其他语言的接口
  111. 15.1 编写能被R调用的C/C++函数
  112. 15.2 从Python调用R
  113. 第16章 R语言并行计算
  114. 16.1 共同外链问题
  115. 16.2 snow包简介
  116. 16.3 借助于C
  117. 16.4 普遍的性能考虑
  118. 16.5 调试R语言并行计算的代码
  119. 附录A 安装R
  120. 从CRAN下载R
  121. 通过Linux包管理器安装R
  122. 用源代码安装R
  123. 附录B 安装和使用包
  124. B.1 包的基础知识
  125. B.2 从硬盘中加载包
  126. B.3 从网络下载包
  127. B.4 列出包的所有函数
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