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| -rw-r--r-- | zh-cn/r-cn.html.markdown | 153 |
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diff --git a/zh-cn/r-cn.html.markdown b/zh-cn/r-cn.html.markdown index 1bd83c60..d377703e 100644 --- a/zh-cn/r-cn.html.markdown +++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown @@ -1,46 +1,28 @@ -
-# Comments start with hashtags.
# 评论以 # 开始
-# You can't make a multi-line comment per se,
-# but you can stack multiple comments like so.
-# 你不能在每一个se下执行多个注释,
-# 但是你可以像这样把命注释内容堆叠起来.
-# in Windows, hit COMMAND-ENTER to execute a line
-# 在windows下,点击回车键来执行一条命令
+# R 语言原生不支持 多行注释
+# 但是你可以像这样来多行注释
+
+# 在窗口里按回车键可以执行一条命令
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-# Stuff you can do without understanding anything about programming
-# 素材可以使那些不懂编程的人同样得心用手
+# 不用懂编程就可以开始动手了
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-data() # Browse pre-loaded data sets
-data() # 浏览预加载的数据集
-data(rivers) # Lengths of Major North American Rivers
+data() # 浏览内建的数据集
data(rivers) # 北美主要河流的长度（数据集）
-ls() # Notice that "rivers" appears in the workspace
-ls() # 在工作站中查看”河流“文件夹是否出现
-head(rivers) # peek at the dataset
-head(rivers) # 浏览数据集
+ls() # 在工作空间中查看「河流」是否出现
+head(rivers) # 撇一眼数据集
# 735 320 325 392 524 450
-length(rivers) # how many rivers were measured?
+length(rivers) # 我们测量了多少条河流？
# 141
-length(rivers) # 测量了多少条河流
summary(rivers)
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
-#查看”河流“数据集的特征
-# 最小值. 1st Qu. 中位数 平均值 最大值
-# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
-stem(rivers) #stem-and-leaf plot (like a histogram)
-stem(rivers) #茎叶图（一种类似于直方图的展现形式）
-
-
-
-
+stem(rivers) # 茎叶图（一种类似于直方图的展现形式）
+#
# The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |
-# 小数点向|右边保留两位数字
#
# 0 | 4
# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
@@ -62,11 +44,10 @@ stem(rivers) #茎叶图（一种类似于直方图的展现形式） # 34 |
# 36 | 1
-stem(log(rivers)) #Notice that the data are neither normal nor log-normal! Take that, Bell Curve fundamentalists.
-stem(log(rivers)) #查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取log后的结果! 看起来，是钟形曲线形式的基本数据集
+
+stem(log(rivers)) # 查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取log后的结果! 看起来，是钟形曲线形式的基本数据集
# The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
-# 小数点向|左边保留一位数字
#
# 48 | 1
# 50 |
@@ -88,35 +69,26 @@ stem(log(rivers)) #查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取l # 82 | 2
-hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #play around with these parameters
-hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #给river做统计频数直方图，包含了这些参数（名称，颜色，边界，空白）
-hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #you'll do more plotting later
-hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #稍后你还可以做更多的绘图，统计频数直方图，包含了这些参数（river数据集的log值，颜色，边界，空白）
-hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #play around with these parameters
-hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #运行同济频数直方图的这些参数
+hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # 试试用这些参数画画 （译者注：给 river 做统计频数直方图，包含了这些参数：数据源，颜色，边框，空格）
+hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #你还可以做更多式样的绘图
-#Here's another neat data set that comes pre-loaded. R has tons of these. data()
-#这里还有其他一些简洁的数据集可以被提前加载。R语言包括大量这种类型的数据集
+# 还有其他一些简单的数据集可以被用来加载。R 语言包括了大量这种 data()
data(discoveries)
-#数据集（发现）
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
-#绘图（发现，颜色负值，宽度负值，X轴名称，主题：Number of important discoveries per year）
-
+# 译者注：参数为（数据源，颜色，线条宽度，X 轴名称，标题）
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
-#rather than leaving the default ordering (by year) we could also sort to see what's typical
-#宁可舍弃也不执行排序（按照年份完成）我们可以分类来查看这是那些类型
-sort(discoveries) #给（发现）分类
+# 除了按照默认的年份排序，我们还可以排序来发现特征
+sort(discoveries)
# [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
# [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
# [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
# [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12
-stem(discoveries, scale=2)
-#茎叶图（发现，在原来的基础上降尺度扩大两倍）
-#
+stem(discoveries, scale=2) # 译者注：茎叶图（数据，放大系数）
+#
# The decimal point is at the |
-# 小数点在|
#
# 0 | 000000000
# 1 | 000000000000
@@ -133,32 +105,26 @@ stem(discoveries, scale=2) # 12 | 0
max(discoveries)
-#最大值(发现)
# 12
summary(discoveries)
-#数据集特征(发现)
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0
-#Basic statistical operations don't require any programming knowledge either
#基本的统计学操作也不需要任何编程知识
-#roll a die a few times
-#随机输出数据
+#随机生成数据
round(runif(7, min=.5, max=6.5))
-#round(产生均匀分布的随机数，进行四舍五入(7个, 最小值为0.5, max=6.5))
+# 译者注：runif 产生随机数，round 四舍五入
# 1 4 6 1 4 6 4
-#your numbers will differ from mine unless we set the same random.seed(31337)
-#你输出的结果将会与我们给出的不同，除非我们设置了同样的随机种子 random.seed(31337)
+# 你输出的结果会和我们给出的不同，除非我们设置了相同的随机种子 random.seed(31337)
-#draw from a standard Gaussian 9 times
-#从标准高斯函数中随机的提取9次结果
+#从标准高斯函数中随机生成 9 次
rnorm(9)
# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271
# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362
@@ -172,100 +138,69 @@ rnorm(9) #########################
-# Basic programming stuff
-# 基本的编程素材
+# 基础编程
#########################
-# NUMBERS
+# 数值
-# "numeric" means double-precision floating-point numbers
#“数值”指的是双精度的浮点数
5 # 5
class(5) # "numeric"
-#定义(5)为数值型变量 # "numeric"
-5e4 # 50000 #handy when dealing with large,small,or variable orders of magnitude
-#5×104次方 可以手写输入改变数量级的大小将变量扩大
-6.02e23 # Avogadro's number
-#阿伏伽德罗常数
-1.6e-35 # Planck length
-#布朗克长度
-
-# long-storage integers are written with L
-#长存储整数并用L书写
+5e4 # 50000 # 用科学技术法方便的处理极大值、极小值或者可变的量级
+6.02e23 # 阿伏伽德罗常数#
+1.6e-35 # 布朗克长度
+
+# 长整数并用 L 结尾
5L # 5
#输出5L
class(5L) # "integer"
-#（5L）的类型， 整数型
-# Try ?class for more information on the class() function
-#可以自己试一试？用class()功能函数定义更多的信息
-# In fact, you can look up the documentation on `xyz` with ?xyz
-#事实上，你可以找一些文件查阅“xyz”以及xyz的差别
-# or see the source for `xyz` by evaluating xyz
-#或者通过评估xyz来查看“xyz”的来源
+# 可以自己试一试？用 class() 函数获取更多信息
+# 事实上，你可以找一些文件查阅 `xyz` 以及xyz的差别
+# `xyz` 用来查看源码实现，?xyz 用来看帮助
-# Arithmetic
-#算法
+# 算法
10 + 66 # 76
53.2 - 4 # 49.2
2 * 2.0 # 4
3L / 4 # 0.75
3 %% 2 # 1
-# Weird number types
-#超自然数的类型
+# 特殊数值类型
class(NaN) # "numeric"
class(Inf) # "numeric"
-class(-Inf) # "numeric" #used in for example integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- which obviates Z-score tables
-#定义以上括号内的数均为数值型变量，利用实例中的整数（正态分布函数（X）,3,Inf ）消除Z轴列表
+class(-Inf) # "numeric" # 在以下场景中会用到 integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- 消除 Z 轴数据
-# but beware, NaN isn't the only weird type...
-# 但要注意，NaN并不是仅有的超自然类型。。。
-class(NA) # see below
-#定义（NA）下面的部分会理解
+# 但要注意，NaN 并不是唯一的特殊数值类型……
+class(NA) # 看上面
class(NULL) # NULL
-#定义（NULL）无效的
-# SIMPLE LISTS
-#简单的数据集
+# 简单列表
c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9) # 6 8 7 5 3 0 9
-#输出数值型向量（6 8 7 5 3 0 9）
c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
-#输出字符型变量# "alef" "bet" "gimmel" "dalet" "he"
c('Z', 'o', 'r', 'o') == "Zoro" # FALSE FALSE FALSE FALSE
-#输出逻辑型变量FALSE FALSE FALSE FALSE
-#some more nice built-ins
-#一些优雅的内置功能
+# 一些优雅的内置功能
5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
-#从5-15输出，以进度为1递增
seq(from=0, to=31337, by=1337)
-#输出序列（从0到31337，以1337递增）
# [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707
# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
letters
-#字符型变量，26个
# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
-#表示月份的变量
# Access the n'th element of a list with list.name[n] or sometimes list.name[[n]]
-#访问数据集名字为[n]的第n个元素
-
+# 使用 list.name[n] 来访问第 n 个列表元素，有时候需要使用 list.name[[n]]
letters[18] # "r"
-#访问其中的第18个变量
LETTERS[13] # "M"
-#用大写访问其中的第13个变量
month.name[9] # "September"
-#访问名字文件中第9个变量
c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7
-#访问向量中的第三个变量
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