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R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。

它由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 设计，目前由 R Development Core Team 开发。R 编程语言是 S 编程语言的一种实现。它还结合了受 Scheme 启发的词法作用域语义。此外，该项目构思于 1992 年，1995 年发布了初始版本，2000 年发布了稳定的测试版。

为什么选择 R 编程语言？

• R 编程被用作机器学习、统计和数据分析的主要工具。R 可以轻松地创建对象、函数和包。
• 它是一种独立于平台的语言。这意味着它可以应用于所有操作系统。
• 它是一种开源的免费语言。这意味着任何人都可以在任何组织中安装它，而无需购买许可证。
• R 编程语言不仅是一个统计包，还允许我们与其他语言（C、C++）集成。因此，您可以轻松地与许多数据源和统计包进行交互。
• R 编程语言拥有庞大的用户社区，并且每天都在增长。
• R 目前是数据科学就业市场上最受欢迎的编程语言之一，这使其成为当今最热门的趋势。

R 编程语言的特点

R 的统计特征

基本统计：最常见的基本统计术语是均值、众数和中位数。这些都被称为“中央趋势措施”。所以使用 R 语言我们可以很容易地测量集中趋势。
静态图形： R 具有丰富的工具来创建和开发有趣的静态图形。R 包含许多绘图类型的功能，包括图形地图、马赛克绘图、双绘图，并且列表还在继续。
概率分布：概率分布在统计学中起着至关重要的作用，通过使用 R，我们可以轻松处理各种类型的概率分布，例如二项式分布、正态分布、卡方分布等等。
数据分析：它为数据分析提供了一个庞大的、连贯的和集成的工具集合。

R 的编程特点

R 包：R 的主要功能之一是它具有广泛的库。R 有 CRAN（Comprehensive R Archive Network），它是一个包含 10、0000 多个包的存储库。
分布式计算：分布式计算是一种模型，其中软件系统的组件在多台计算机之间共享以提高效率和性能。用于 R 中分布式编程的两个新包ddR 和 multidplyr于 2015 年 11 月发布。

在 R 中编程

由于 R 在语法上与其他广泛使用的语言非常相似，因此在 R 中编码和学习更容易。程序可以在任何广泛使用的 IDE（如 R Studio、Rattle、Tinn-R 等）中用 R 编写。程序使用扩展名 .r 保存文件。要运行该程序，请在命令行上使用以下命令：

R file_name.r

例子：

# R program to print Welcome to haiyong.site!
 
# Below line will print "Welcome to haiyong.site!"
cat("Welcome to haiyong.site!")

输出：

Welcome to haiyong.site!

R 的优点

• R 是最全面的统计分析包。由于新技术和概念通常首先出现在 R 中。
• 由于 R 编程语言是开源的。因此，您可以随时随地运行 R。
• R 编程语言适用于 GNU/Linux 和 Windows 操作系统。
• R 编程是跨平台的，可以在任何操作系统上运行。
• 在 R 中，欢迎大家提供新的包、错误修复和代码增强。

R 的缺点

• 在 R 编程语言中，一些包的标准并不完美。
• 虽然，R 命令给内存管理带来的压力很小。所以 R 编程语言可能会消耗所有可用的内存。
• 基本上，在 R 中，如果某些东西不起作用，没有人会抱怨。
• R 编程语言比 Python 和 MATLAB 等其他编程语言慢得多。

R 的应用

• 我们将 R 用于数据科学。它为我们提供了大量与统计相关的库。它还为统计计算和设计提供了环境。
• 许多定量分析师使用 R 作为其编程工具。因此，它有助于数据导入和清理。
• R 是最流行的语言。如此多的数据分析师和研究程序员使用它。因此，它被用作金融的基本工具。
• 如今，Google、Facebook、bing、Twitter、Accenture、Wipro 等科技巨头都在使用 R。

R 和 Python 在数据科学中都扮演着重要角色。对于任何新手来说，在 R 和 Python 两者中选择更好或更合适的一个会变得很困惑。接下来的一篇文章我会介绍：R vs Python 选择哪种语言更适合数据科学。

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　　第1篇：入门篇（第1章~第3章）。本篇将带领读者逐步走进R语言的世界，帮助读者对R语言形成初步的认识，并学会如何获取和安装R语言，以及如何在需要时获取帮助。然后介绍R语言的一些基础知识，这些知识是灵活应用R语言的必要前提。后重点介绍R语言函数的使用方法，同时也会涉及一些其他相关内容，如流程控制和R语言环境等。
　　第2篇：进阶篇（第4章~第11章）。本篇介绍R语言数据管理、数据分析和数据可视化的三大威力，包括通过数据获取、导出、整合和清理等操作将零散的数据整合为可以分析处理的数据集的多种方法；并介绍一些常用基础统计和高级统计的实现方法，以及R语言的图形生成、图形修饰、外部绘图插件和图形展示等功能。
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