r语言正式版

r语言正式版具有强大的分析与统计数据功能，由于设计的领域广泛而被人们多次使用，赞不绝口，从而真正实现了简单方便的使用性能，轻松掌握语法，并拥有权威和和独特思维的使用模式，极光下载站提供使用体验。

r语言官方版简介

r语言是一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。r本来是由来自新西兰奥克兰大学的ross ihaka和robert gentleman开发（也因此称为r），现在由“r开发核心团队”负责开发。r是基于s语言的一个gnu计划项目，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的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括unix（也包括freebsd和linux）、windows和macos。r主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

r语言最新版功能

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.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。

3.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。

4.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.

r语言入门教程

【环境设置】

尝试在线环境

你真的不需要设置自己的环境来开始学习r编程语言。原因很简单，我们已经在线设置了r编程环境，以便您可以在进行理论工作的同时在线编译和执行所有可用的示例。这给你对你正在阅读的信心，并用不同的选项检查结果。随意修改任何示例并在线执行。

实例：

【基本语法】

-命令提示符

如果你已经配置好r语言环境，那么你只需要按一下的命令便可轻易开启命令提示符

这将启动r语言解释器，你会得到一个提示 > 在那里你可以开始输入你的程序，具体如下：

在这里，第一个语句先定义一个字符串变量mystring，并将“hello，world！”赋值其中，第二句则使用print()语句将变量mystring的内容进行打印。

-脚本文件

通常，您将通过在脚本文件中编写程序来执行编程，然后在命令提示符下使用r解释器（称为rscript）来执行这些脚本。 所以让我们开始在一个命名为test.r的文本文件中编写下面的代码

将上述代码保存在test.r文件中，并在linux命令提示符下执行，如下所示。 即使您使用的是windows或其他系统，语法也将保持不变

当我们运行上面的程序，它产生以下结果

-注释

注释能帮助您解释r语言程序中的脚本，它们在实际执行程序时会被解释器忽略。 单个注释使用＃在语句的开头写入，如下所示

r语言不支持多行注释，但你可以使用一个小技巧，如下

【数据类型】

-vectors 向量

当你想用多个元素创建向量时，你应该使用c()函数，这意味着将元素组合成一个向量。

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

-lists 列表

列表是一个r对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

-matrices 矩阵

矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

-arrays 数组

虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个dim属性创建所需的维数。 在下面的例子中，我们创建了一个包含两个元素的数组，每个元素为3x3个矩阵。

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

-factors 因子

因子是使用向量创建的r对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。

使用factor()函数创建因子。nlevels函数给出级别计数。

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

-data frames 数据帧

数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。

使用data.frame()函数创建数据帧。

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

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