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index 00000000..0c46bc22
--- /dev/null
+++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown
@@ -0,0 +1,541 @@
+---
+language: R
+contributors:
+ - ["e99n09", "http://github.com/e99n09"]
+ - ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"]
+translators:
+ - ["小柒", "http://weibo.com/u/2328126220"]
+ - ["alswl", "https://github.com/alswl"]
+filename: learnr-zh.r
+lang: zh-cn
+---
+
+R 是一门统计语言。它有很多数据分析和挖掘程序包。可以用来统计、分析和制图。
+你也可以在 LaTeX 文档中运行 `R` 命令。
+
+```r
+# 评论以 # 开始
+
+# 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
+
+
+###################################################################
+# 不用懂编程就可以开始动手了
+###################################################################
+
+data() # 浏览内建的数据集
+data(rivers) # 北美主要河流的长度（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) # 我们测量了多少条河流？
+# 141
+summary(rivers)
+# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
+# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
+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 |
+#
+# 0 | 4
+# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
+# 4 | 111222333445566779001233344567
+# 6 | 000112233578012234468
+# 8 | 045790018
+# 10 | 04507
+# 12 | 1471
+# 14 | 56
+# 16 | 7
+# 18 | 9
+# 20 |
+# 22 | 25
+# 24 | 3
+# 26 |
+# 28 |
+# 30 |
+# 32 |
+# 34 |
+# 36 | 1
+
+
+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 |
+#
+# 48 | 1
+# 50 |
+# 52 | 15578
+# 54 | 44571222466689
+# 56 | 023334677000124455789
+# 58 | 00122366666999933445777
+# 60 | 122445567800133459
+# 62 | 112666799035
+# 64 | 00011334581257889
+# 66 | 003683579
+# 68 | 0019156
+# 70 | 079357
+# 72 | 89
+# 74 | 84
+# 76 | 56
+# 78 | 4
+# 80 |
+# 82 | 2
+
+
+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
+
+# 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)
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", main="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")
+
+
+# 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) # 译者注：茎叶图（数据，放大系数）
+#
+# The decimal point is at the |
+#
+# 0 | 000000000
+# 1 | 000000000000
+# 2 | 00000000000000000000000000
+# 3 | 00000000000000000000
+# 4 | 000000000000
+# 5 | 0000000
+# 6 | 000000
+# 7 | 0000
+# 8 | 0
+# 9 | 0
+# 10 | 0
+# 11 |
+# 12 | 0
+
+max(discoveries)
+# 12
+
+summary(discoveries)
+# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
+# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0
+
+
+
+
+#基本的统计学操作也不需要任何编程知识
+
+#随机生成数据
+round(runif(7, min=.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
+
+# 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)
+
+
+#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
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+#########################
+# 基础编程
+#########################
+
+# 数值
+
+#“数值”指的是双精度的浮点数
+5 # 5
+class(5) # "numeric"
+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"
+
+# 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
+
+# 算法
+10 + 66 # 76
+53.2 - 4 # 49.2
+2 * 2.0 # 4
+3L / 4 # 0.75
+3 %% 2 # 1
+
+# 特殊数值类型
+class(NaN) # "numeric"
+class(Inf) # "numeric"
+class(-Inf) # "numeric" # 在以下场景中会用到 integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- 消除 Z 轴数据
+
+# 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
+
+
+# 简单列表
+c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9) # 6 8 7 5 3 0 9
+c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
+c('Z', 'o', 'r', 'o') == "Zoro" # FALSE FALSE FALSE FALSE
+
+# 一些优雅的内置功能
+5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
+
+seq(from=0, to=31337, by=1337)
+# [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
+# [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"
+
+
+# Access the n'th element of a list with list.name[n] or sometimes list.name[[n]]
+# 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"
+LETTERS[13] # "M"
+month.name[9] # "September"
+c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7
+
+
+
+# 字符串
+
+# 字符串和字符在 R 语言中没有区别
+"Horatio" # "Horatio"
+class("Horatio") # "character"
+substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
+gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
+
+
+
+# 逻辑值
+
+# 布尔值
+class(TRUE) # "logical"
+class(FALSE) # "logical"
+# 和我们预想的一样
+TRUE == TRUE # TRUE
+TRUE == FALSE # FALSE
+FALSE != FALSE # FALSE
+FALSE != TRUE # TRUE
+# 缺失数据（NA）也是逻辑值
+class(NA) # "logical"
+#定义NA为逻辑型
+
+
+
+# 因子
+# 因子是为数据分类排序设计的（像是排序小朋友们的年级或性别）
+levels(factor(c("female", "male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA"
+
+factor(c("female", "female", "male", "NA", "female"))
+# female female male NA female
+# Levels: female male NA
+
+data(infert) # 自然以及引产导致的不育症
+levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs"
+
+
+
+# 变量
+
+# 有许多种方式用来赋值
+x = 5 # 这样可以
+y <- "1" # 更推荐这样
+TRUE -> z # 这样可行，但是很怪
+
+#我们还可以使用强制转型
+as.numeric(y) # 1
+as.character(x) # "5"
+
+# 循环
+
+# for 循环语句
+for (i in 1:4) {
+ print(i)
+}
+
+# while 循环
+a <- 10
+while (a > 4) {
+ cat(a, "...", sep = "")
+ a <- a - 1
+}
+
+# 记住，在 R 语言中 for / while 循环都很慢
+# 建议使用 apply()（我们一会介绍）来错做一串数据（比如一列或者一行数据）
+
+# IF/ELSE
+
+# 再来看这些优雅的标准
+if (4 > 3) {
+ print("Huzzah! It worked!")
+} else {
+ print("Noooo! This is blatantly illogical!")
+}
+
+# =>
+# [1] "Huzzah! It worked!"
+
+# 函数
+
+# 定义如下
+jiggle <- function(x) {
+ x + rnorm(x, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise
+ return(x)
+}
+
+# 和其他 R 语言函数一样调用
+jiggle(5) # 5±ε. 使用 set.seed(2716057) 后， jiggle(5)==5.005043
+
+#########################
+# 数据容器：vectors, matrices, data frames, and arrays
+#########################
+
+# 单维度
+# 你可以将目前我们学习到的任何类型矢量化，只要它们拥有相同的类型
+vec <- c(8, 9, 10, 11)
+vec # 8 9 10 11
+# 矢量的类型是这一组数据元素的类型
+class(vec) # "numeric"
+# If you vectorize items of different classes, weird coercions happen
+#如果你强制的将不同类型数值矢量化，会出现特殊值
+c(TRUE, 4) # 1 4
+c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4"
+
+#我们这样来取内部数据，（R 的下标索引顺序 1 开始）
+vec[1] # 8
+# 我们可以根据条件查找特定数据
+which(vec %% 2 == 0) # 1 3
+# 抓取矢量中第一个和最后一个字符
+head(vec, 1) # 8
+tail(vec, 1) # 11
+#如果下标溢出或不存会得到 NA
+vec[6] # NA
+# 你可以使用 length() 获取矢量的长度
+length(vec) # 4
+
+# 你可以直接操作矢量或者矢量的子集
+vec * 4 # 16 20 24 28
+vec[2:3] * 5 # 25 30
+# 这里有许多内置的函数，来表现向量
+mean(vec) # 9.5
+var(vec) # 1.666667
+sd(vec) # 1.290994
+max(vec) # 11
+min(vec) # 8
+sum(vec) # 38
+
+# 二维（相同元素类型）
+
+#你可以为同样类型的变量建立矩阵
+mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
+mat
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] 1 4
+# [2,] 2 5
+# [3,] 3 6
+# 和 vector 不一样的是，一个矩阵的类型真的是 「matrix」，而不是内部元素的类型
+class(mat) # => "matrix"
+# 访问第一行的字符
+mat[1,] # 1 4
+# 操作第一行数据
+3 * mat[,1] # 3 6 9
+# 访问一个特定数据
+mat[3,2] # 6
+# 转置整个矩阵（译者注：变成 2 行 3 列）
+t(mat)
+# =>
+# [,1] [,2] [,3]
+# [1,] 1 2 3
+# [2,] 4 5 6
+
+# 使用 cbind() 函数把两个矩阵按列合并，形成新的矩阵
+mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
+mat2
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] "1" "dog"
+# [2,] "2" "cat"
+# [3,] "3" "bird"
+# [4,] "4" "dog"
+class(mat2) # matrix
+# Again, note what happened!
+# 注意
+# 因为矩阵内部元素必须包含同样的类型
+# 所以现在每一个元素都转化成字符串
+c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
+
+# 按行合并两个向量，建立新的矩阵
+mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
+mat3
+# =>
+# [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,] 1 2 4 5
+# [2,] 6 7 0 4
+# 哈哈，数据类型都一样的，没有发生强制转换，生活真美好
+
+# 二维(不同的元素类型)
+
+# 利用 data frame 可以将不同类型数据放在一起
+dat <- data.frame(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog"))
+names(dat) <- c("number", "species") # 给数据列命名
+class(dat) # "data.frame"
+dat
+# =>
+# number species
+# 1 5 dog
+# 2 2 cat
+# 3 1 bird
+# 4 4 dog
+class(dat$number) # "numeric"
+class(dat[,2]) # "factor"
+# data.frame() 会将字符向量转换为 factor 向量
+
+# 有很多精妙的方法来获取 data frame 的子数据集
+dat$number # 5 2 1 4
+dat[,1] # 5 2 1 4
+dat[,"number"] # 5 2 1 4
+
+# 多维（相同元素类型）
+
+# 使用 arry 创造一个 n 维的表格
+# You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix)
+# 你可以建立一个 2 维表格（有点像矩阵）
+array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
+# =>
+# [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,] 1 4 8 3
+# [2,] 2 5 9 6
+#你也可以利用数组建立一个三维的矩阵
+array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
+# =>
+# , , 1
+#
+# [,1] [,2]
+# [1,] 2 8
+# [2,] 300 9
+# [3,] 4 0
+#
+# , , 2
+#
+# [,1] [,2]
+# [1,] 5 66
+# [2,] 60 7
+# [3,] 0 847
+
+#列表（多维的，不同类型的）
+
+# R语言有列表的形式
+list1 <- list(time = 1:40)
+list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # 随机
+list1
+
+# You can get items in the list like so
+# 你可以这样获得列表的元素
+list1$time
+# You can subset list items like vectors
+# 你也可以和矢量一样获取他们的子集
+list1$price[4]
+
+#########################
+# apply()函数家族
+#########################
+
+# 还记得 mat 么？
+mat
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] 1 4
+# [2,] 2 5
+# [3,] 3 6
+# Use apply(X, MARGIN, FUN) to apply function FUN to a matrix X
+# 使用(X, MARGIN, FUN)将函数 FUN 应用到矩阵 X 的行 (MAR = 1) 或者 列 (MAR = 2)
+# That is, R does FUN to each row (or column) of X, much faster than a
+# R 在 X 的每一行/列使用 FUN，比循环要快很多
+apply(mat, MAR = 2, myFunc)
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] 3 15
+# [2,] 7 19
+# [3,] 11 23
+# 还有其他家族函数 ?lapply, ?sapply
+
+# 不要被吓到，虽然许多人在此都被搞混
+# plyr 程序包的作用是用来改进 apply() 函数家族
+
+install.packages("plyr")
+require(plyr)
+?plyr
+
+#########################
+# 载入数据
+#########################
+
+# "pets.csv" 是网上的一个文本
+pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
+pets
+head(pets, 2) # 前两行
+tail(pets, 1) # 最后一行
+
+# 以 .csv 格式来保存数据集或者矩阵
+write.csv(pets, "pets2.csv") # 保存到新的文件 pets2.csv
+# set working directory with setwd(), look it up with getwd()
+# 使用 setwd() 改变工作目录，使用 getwd() 查看当前工作目录
+
+# 尝试使用 ?read.csv 和 ?write.csv 来查看更多信息
+
+#########################
+# 画图
+#########################
+
+# 散点图
+plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") # 译者注：横轴 list1$time，纵轴 wlist1$price，标题 fake data
+# 回归图
+linearModel <- lm(price ~ time, data = list1) # 译者注：线性模型，数据集为list1，以价格对时间做相关分析模型
+linearModel # 拟合结果
+# 将拟合结果展示在图上，颜色设为红色
+abline(linearModel, col = "red")
+# 也可以获取各种各样漂亮的分析图
+plot(linearModel)
+
+# 直方图
+hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") # 译者注：统计频数直方图
+
+# 柱状图
+barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
+
+# 可以尝试着使用 ggplot2 程序包来美化图片
+install.packages("ggplot2")
+require(ggplot2)
+?ggplot2
+
+```
+
+## 获得 R
+
+* 从 [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/) 获得安装包和图形化界面
+* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) 是另一个图形化界面