r语言项目： 什么是R语言

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....展开全部

其他答案:没有什么r语言。好像只有c语言。

r语言项目： 学习R语言需要计算机语言基础吗？推荐什么书来学呢？我想自学

首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。...展开全部

其他答案:应该从c开始学，一来在程序设计方面c在各公司还是用的最广的（这点java是也不错），而且博大精深，入门也相对简单 推荐《c语言程序设计》第三版 潭浩强 刚接触编程这本书很不错！ 把这本书吃透即可，每个例子都在电脑上跑一遍，每个习题都不放过，相信很快你就会掌握得很好的！ 去买本《c语言程序设计》第三版 潭浩强 刚接触编程这本书很不错！ 把这本书吃透即可，每个例子都在电脑上跑一遍，每个习题都不放过，相信很快你就会掌握得很好的！ 我有谭浩强c语言全书word版pdf版chm版电子书及笔记及习题答案 以及西安电子科技大学c语言教学幻灯片及西安电子科技大学随堂上机试题 要的话留下邮箱 希望我的回答对您有所帮助！

r语言项目： R语言是一种什么样的语言？

R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与...展开全部

其他答案:R语言，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

其他答案:是一种编程语言

r语言项目： 计算机专业的学生学r语言和perl语言

这个时间花的绝对值得！！创新项目对于一个本科生而言，作用真的很大！！第一，你通过学习这两门新的语言，你知道了”如何自学新的编程语言用于实际工作“，以后在工作中，你肯定要不断继续学习其他新的东西，包括新的语言。你有了这个经验，以后学...展开全部

其他答案:c语言是一种功能非常强大的高级语言，是目前最常用的程序设计语言之一. lisp是一种比较简单的动态语言，在美国常用于初学者学习程序设计的入门语言. perl 是一种自由且功能强大的编程语言。它被用作 web 编程、数据库处理、xml 处理以及系统管理等等 — 它能够完成所有这些工作，同时仍然是处理小的日常工作的完美工具。perl 快速、有趣，而且特别有用。很多人因为需要 perl 而使用它，又因为热爱它而继续使用它。 目前国内关于lisp和pear的资料不是很多，尤其是书籍方面，所以建议初学c，不过学c有一定难度，可以以谭浩强的<>为教材进行学习.

r语言项目：作为一个只会做实验的生物学学生，怎样开始学习R语言？

所有的精进式学习都是基于需求出发的实操式刻意训练！

你先要弄清楚，你作为一个“湿实验”的学生，学习R语言的诉求是什么？

画图？ 那么应该是画有限的几种较为常用的统计图表，希望用R来替代SPSS吧，最直接的办法是找到相关的画图R包，也就是R package，这个可以看看文章里有没有你觉得画的漂亮的图刚好用了R画的，看看method里面有没有提及用了什么包，然后看包里的说明书，先按流程默认参数走一遍把基础图画出来后，就可以自己尝试着去捣鼓改变各种参数的结果是如何了，再慢慢摸索出一个你认为漂亮的参数，就可以了！

转行做准备？那建议你还是先想办法入行，数据分析软件讲究的是熟练上手，能调试，所以一切的模拟演练都比不上实际一个个数据去跑一个个表去分析一张张图去画，R的生态决定了其对编程的要求极低，所以只有真正进入一个项目根据项目数据去实际分析，才能算开始学R。

只是感兴趣？那就买几本入门的书，找几个基础的包，看看公开课，coursera上面有一个比较出名的R语言课程，一个华裔教授的，挺不错，推荐，我当时就是看的这个，另外统计之都也出了一些R的书，实用性比较高，可以买来练练。

就这样吧，祝好

r语言项目：r语言能做什么？

R语言是一款非常好用的用于数据分析和数据可视化的开源语言，对于数据分析师和数据产品都是工作上很好的工具，它可以直接链接数据库进行数据分析，也可以当做爬虫爬取网络数据，可以灵活的实现很多Excel实现不了的统计分析和数据可视化呈现，而且有很多大牛写好的包直接使用。

R可以和python结合一起使用

学习途径来说有很多关于R的书可以拿来学习，比如《R语言实战》还有很多数据分析师社群也会分享一些写好的代码和经验，用于提升自己的技能。

r语言项目：请问小白如何自学R语言？

谢谢悟空小秘的邀请，之前一直用R，现在有段时间不用有几个月了，总结下自己学习过程中的一点门道。

什么是R？R的优点何在？

R是一个数据分析软件。简单点说，R可以看做MATLAB的“替代品”，而且具有免费开源的优势。R可以像MATLAB一样解决有关数值计算的问题，而且具有强大的数据处理，绘图功能。

R拥有大量的统计分析工具包，我的感觉是——只有我们没听说过的工具，绝对没有R没有的工具包。配合着各种各样的工具包，你可以毁灭任何关于数据和统计的问题。因为数据包的数量庞大，所以查找自己需要的数据包，可能很烦恼。

如果有以下技能，学R会很方便：

1. 已经了解些高级程序语言（非常重要）
   

2. 英语不坏
   

3. 概率统计理论基础
   

4. 看数据不头疼
   

5. 看cmd or terminal 也不头疼

你需要一本适合你的R语言教材：R语言教程推荐

（一）中文部分：

• R for beginners和R导论都有中文版，用其快速入门是相当不错的。
• 简明参考卡片，是居家旅行必备的东西。
• 统计学与R笔记，网络同好做的一个总结资料，相当的完整，不过不合适用来学习而应该作为参考查阅。
• 统计建模与R软件（推荐），薛毅老师的书相当精彩，中级统计和多元都有涉及，不仅对R的各种函数命令讲解清楚，而且用基本编程方法来解决统计问题，非常有利于学习。
• 多元统计分析及R语言建模，王斌会老师的书，是多元方面的R语言实现，略为简单，现在出了第二版，如何可能的话还是去读英文资料吧。
• 环境与生态统计-R语言的应用，美国杜克大学钱松老师的书，统计思想讲的很透彻，内容包括了初级中级高级三个层次内容，多重模型尤其出彩。

（二）英文部分

• An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing，R官方站上的免费教程，钱松老师推荐为是最好的入门讲义。
• Introductory Statistics with R，springer出版的佳作，入门推荐，整体简洁清晰，讲解常规方法比较细致一些，除经典统计内容外还涉及到了生存分析，logistic回归和非线性拟合的内容。
• R in Action（入门最佳），由Quick-R站长所著，分为三个层次讲解的中级统计教程，排版精致，讲到很多较新的扩展包。
• Linear Models with R，关于经典线性模型的教材，讲解有一定深度，需要有一定的概率统计基础。
• Extending the Linear Model with R 线性模型的扩展，和上一本书是同一作者，公式较多，对广义线性模型、加性模型、非线性模型等讲解最为详细。
• Applied Econometrics with R，是Use R!系列中的一本，为计量经济学中之应用。
• Exploratory multivariate analsis by Example Using R，多元方面的书，较为简洁，例子不错。
• A Handbook of Statistical Analyses Using R（推荐），非常经典的中级统计（条件推断、荟萃分析和面板数据分析尤其出色）主要通过案例讲解，基本没有公式。
• Introductory time series with R，Use R!系列的另一本，用它来入门时间序列很不错，如果要深入一些可以看time series analysis: with applications in R，这本书华章出了中文版。
• A first course in statistical programming with R，关于科学计算方面的R语言教材，入门水平。如果要更进一步可以去看Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R
• R cookbook，菜谱式参考书，主题清楚方便查找。另一本相关的是R graph cookbook，绘图方面的必备参考书，以R语言基本绘图命令为主，还涉及到headmap以及地理绘图。
• Using R for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics 统计函数手册，容易查阅。
• Data Mining with R Learning with_Case Studies 用例子来讲解数据挖掘，有点难度的。如果能将这几个案例全部照着做一遍应该会极有收获。还有一本关于数据挖掘的是Data Mining with Rattle and R，对于数据挖掘的流程讲解很好，偏向于使用R的一个扩展包rattle。
• R in Nutshell（推荐），果壳系列图书之一，讲解全面，索引非常有用。我将它全文打印出来放在桌头参考。
• The R Book（推荐），公认的好书，极为全面，章节编排有序，由浅入深，包含内容很丰富。但此书排版不大好，另外出版时间较早，一些新的函数包没有涉及。
• Data Analysis and Graphics Using R（推荐），综合性的统计分析教程，没有很多公式用用各种案例讲解统计模型，覆盖面和the R book不相伯仲，出版时间较近。
• Lattice Multivariate Data Visualization with R和ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis（推荐）这两本都是关于R高级绘图的教材，一个着重于lattice包，另一个着重于ggplot2包，前者学习入门较快，后者略有难度但潜力无穷。

我这里在说一下主要使用的几本教材的心得：

1. 统计建模与R软件（薛毅著）：非常优秀的R语言入门教材，涵盖了所有R的基础应用&方法，示例代码也很优秀。作为一本中文的程序语言教材，绝对是最优秀的之一。但是要看懂这本书，还是需要“已经了解些高级程序语言”。PS：我亲爱的吉林大学图书馆，有两本该教材流通，我常年霸占一本。

2. R in Nutshell：从讲解内容上看，与上一本差别不大，在R语言的应用上都是比较初级的入门，但是有些R软件&语言上的特性，写得比薛毅老师的教材深刻。这本书最大的优点就是工具书，方便开始入门时候，对有些“模棱两可”的东西的查询。PS：我将这本书打印了出来，简单的从头到尾翻过，最大的用途就是像一本字典一样查询。

3. ggplot2 Elegant Graphics for Data：这是一本介绍如何使用ggplot2包，进行绘图的书。ggplot2包，非常强大的绘图工具，几乎可以操作任何图中的元素，而且是提供添加图层的方式让我们可以一步步的作图。提到ggplot2包，应该提到一个词——“潜力无穷”，每一个介绍

ggplot2的人，都会用这个形容词。这本书最大的作用也是当做一本绘图相关的工具书，书中讲解详细，细致，每个小参数的变动都会配图帮你理解。PS：这本书我也打印出来了，非常适合查询。

几个可以逐步提高R能力的网站

: 这里有关于R和数据的一切讨论，前沿的问题，基础的问题，应有尽有。可以说这些家伙们让R变得越来越强大。我RSS了这个网站，每天都看一下有什么我感兴趣的方法和话题，慢慢的积累一些知识，是一个很有意思的过程。

2.统计之都： 这是一个有大量R使用者交流的论坛，你可以上去提问题，总有好心人来帮助你的。

客： 是关于R的一个博客，更新不快，偏重国内R的一些发展。

R的使用环境

如果你看见terminal or cmd就打怵的话，一定要使用Rstudio。Rstudio的优点是，集成了Rconsole、脚本编辑器、可视化的数据查询、历史命令、帮助查询等，还有的完美的脚本和console的互动。毕竟是可视化的界面，有许多按钮可以用。R 的脚本编辑器很蛋疼，就比记事本多了个颜色高亮吧，不适合编写脚本，但适合调试脚本。

最后，说一下，刚开始学习R或者其他什么语言，都有一个通病，就是一些小细节的不知道，或者是记得不清楚，往往一个蛋疼的bug就可以耗掉大量的时间，这是一个让人想砸电脑的过程。可以评论或者私信我，发你之前写过的bolg，希望对比有帮！