From 0fc4b4d5d53a677cfc8c9889af328427c2fa6e24 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: alswl Date: Sat, 24 Aug 2013 23:27:50 +0800 Subject: add xiaoqi's translation --- zh-cn/r-cn.html.markdown | 691 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 691 insertions(+) create mode 100644 zh-cn/r-cn.html.markdown (limited to 'zh-cn/r-cn.html.markdown') diff --git a/zh-cn/r-cn.html.markdown b/zh-cn/r-cn.html.markdown new file mode 100644 index 00000000..1bd83c60 --- /dev/null +++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown @@ -0,0 +1,691 @@ + +# 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 + + +################################################################### +# 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 +################################################################### + +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(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 +# 735 320 325 392 524 450 +length(rivers) # how many rivers were measured? +# 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） + + + + +# 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 +# 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)) #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 + +# 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 | +# 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) #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 + +#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 +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） + + + +#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 +# [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） +# +# The decimal point is at the | +# 小数点在| +# +# 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) +#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 +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)) +# 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) + + +#draw from a standard Gaussian 9 times +#从标准高斯函数中随机的提取9次结果 +rnorm(9) +# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271 +# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362 + + + + + + + + + +######################### +# Basic programming stuff +# 基本的编程素材 +######################### + +# NUMBERS + +# "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 +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 + +# Arithmetic +#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 +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 + +# 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 +class(NULL) # NULL +#定义（NULL）无效的 + + +# SIMPLE LISTS +#简单的数据集 +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 +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 + +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 + + + +# CHARACTERS +#特性 +# There's no difference between strings and characters in R +# 字符串和字符在R语言中没有区别 +"Horatio" # "Horatio" +#字符输出"Horatio" +class("Horatio") # "character" +#字符串输出("Horatio") # "character" +substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis " +#提取字符串("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 第9个到15个之前并输出) +gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis." +#替换字符春，用ø替换u + + + +# LOGICALS +#逻辑值 + +# booleans +#布尔运算 +class(TRUE) # "logical" +#定义为真，逻辑型 +class(FALSE) # "logical" +#定义为假，逻辑型 +# Behavior is normal +#表现的标准形式 +TRUE == TRUE # TRUE +TRUE == FALSE # FALSE +FALSE != FALSE # FALSE +FALSE != TRUE # TRUE +# Missing data (NA) is logical, too +#缺失数据也是逻辑型的 +class(NA) # "logical" +#定义NA为逻辑型 + + + +# FACTORS +#因子 +# The factor class is for categorical data +#因子是分类数据的定义函数 +# which can be ordered (like childrens' grade levels) +#可以使有序的（就像儿童的等级水平） +# or unordered (like gender) +#也可以是无序的(就像性别） +levels(factor(c("female", "male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA" +#c("female", "male", "male", "female", "NA", "female")向量，变量是字符型，levels factor（）因子的等级水平 + +factor(c("female", "female", "male", "NA", "female")) +# female female male NA female +# Levels: female male NA + +data(infert) #Infertility after Spontaneous and Induced Abortion +#数据集（感染） 自然以及引产导致的不育症 +levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs" +#等级（感染与教育程度） 输出 + + + +# VARIABLES +#变量 + +# Lots of way to assign stuff +#许多种方式用来分配素材 +x = 5 # this is possible +#x = 5可能的 +y <- "1" # this is preferred +#y <- "1" 优先级的 +TRUE -> z # this works but is weird +#输出真实的，存在一个超自然数满足条件 + +# We can use coerce variables to different classes +#我们还可以使用枪支变量去进行不同的定义 +as.numeric(y) # 1 +#定义数值型 +as.character(x) # "5" +#字符型 + + +# LOOPS +#循环 + +# We've got for loops +#循环语句 +for (i in 1:4) { + print(i) +} +#定义一个i，从1-4输出 + +# We've got while loops +#我们可以获取循环结构 +a <- 10 +while (a > 4) { + cat(a, "...", sep = "") + a <- a - 1 +} +#把10负值为a，a＜4，输出文件（a,"...",sep="" ),跳出继续下一个循环取a=a-1,如此循环，直到a=10终止 +# Keep in mind that for and while loops run slowly in R +#在R语言中牢记 for和它的循环结构 +# Operations on entire vectors (i.e. a whole row, a whole column) +#牢记矢量中附带的操作（例如，整行和整列） +# or apply()-type functions (we'll discuss later) are preferred +#或者优先使用()-函数,稍后会进行讨论 + +# IF/ELSE +#判断分支 + +# Again, pretty standard +#再一次，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!" + +# FUNCTIONS +#功能函数 + +# Defined like so: +#定义如下 +jiggle <- function(x) { + x+ rnorm(x, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise + return(x) +} +#把功能函数x负值给jiggle， + +# Called like any other R function: +jiggle(5) # 5±ε. After set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043 + +######################### +# Fun with data: vectors, matrices, data frames, and arrays +# 数据参数：向量，矩阵，数据框，数组， +######################### + +# ONE-DIMENSIONAL +#单维度 +# You can vectorize anything, so long as all components have the same type +#你可以将任何东西矢量化，因此所有的组分都有相同的类型 +vec <- c(8, 9, 10, 11) +vec # 8 9 10 11 +# The class of a vector is the class of its components +#矢量class表示这一组分的类型 +class(vec) # "numeric" +# If you vectorize items of different classes, weird coercions happen +#如果你强制的将不同类型的classes矢量化，会发生超自然形式的函数，例如都转变成数值型、字符型 +c(TRUE, 4) # 1 4 +c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4" + +# We ask for specific components like so (R starts counting from 1) +#我们可以找寻特定的组分，例如这个例子（R从1算起） +vec[1] # 8 +# We can also search for the indices of specific components, +#我们也可以从这些特定组分中找寻这些指标 +which(vec %% 2 == 0) # 1 3 +# or grab just the first or last entry in the vector +#抓取矢量中第1个和最后一个字符 +head(vec, 1) # 8 +tail(vec, 1) # 11 +#如果指数结束或不存在即"goes over" 可以获得NA +# If an index "goes over" you'll get NA: +vec[6] # NA +# You can find the length of your vector with length() +#你也可以找到矢量的长度 +length(vec) # 4 + +# You can perform operations on entire vectors or subsets of vectors +#你可以将整个矢量或者子矢量集进行展示 +vec * 4 # 16 20 24 28 +# +vec[2:3] * 5 # 25 30 +# and there are many built-in functions to summarize vectors +#这里有许多内置的功能函数，并且可对矢量特征进行总结 +mean(vec) # 9.5 +var(vec) # 1.666667 +sd(vec) # 1.290994 +max(vec) # 11 +min(vec) # 8 +sum(vec) # 38 + +# TWO-DIMENSIONAL (ALL ONE CLASS) +#二维函数 + +# You can make a matrix out of entries all of the same type like so: +#你可以建立矩阵，保证所有的变量形式相同 +mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6)) +#建立mat矩阵，3行2列，从1到6排列，默认按列排布 +mat +# => +# [,1] [,2] +# [1,] 1 4 +# [2,] 2 5 +# [3,] 3 6 +# Unlike a vector, the class of a matrix is "matrix", no matter what's in it +class(mat) # => "matrix" +# Ask for the first row +#访问第一行的字符 +mat[1,] # 1 4 +# Perform operation on the first column +#优先输入第一列，分别×3输出 +3 * mat[,1] # 3 6 9 +# Ask for a specific cell +#访问特殊的单元，第3行第二列 +mat[3,2] # 6 +# Transpose the whole matrix +#转置整个矩阵，变成2行3列 +t(mat) +# => +# [,1] [,2] [,3] +# [1,] 1 2 3 +# [2,] 4 5 6 + +# cbind() sticks vectors together column-wise to make a matrix +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 +#定义mat2矩阵 +# Again, note what happened! +#同样的注释 +# Because matrices must contain entries all of the same class, +#矩阵必须包含同样的形式 +# everything got converted to the character class +#每一个变量都可以转化成字符串形式 +c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2])) + +# rbind() sticks vectors together row-wise to make a matrix +#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 +# Aah, everything of the same class. No coercions. Much better. + +# TWO-DIMENSIONAL (DIFFERENT CLASSES) +##二维函数(不同的变量类型) + +# For columns of different classes, use the data frame +利用数组可以将不同类型放在一起 +dat <- data.frame(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog")) +#dat<-数据集(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog")) +names(dat) <- c("number", "species") # name the columns +#给每一个向量命名 +class(dat) # "data.frame" +#建立数据集dat +dat +# => +# number species +# 1 5 dog +# 2 2 cat +# 3 1 bird +# 4 4 dog +class(dat$number) # "numeric" +class(dat[,2]) # "factor" +# The data.frame() function converts character vectors to factor vectors +#数据集，将字符特征转化为因子矢量 + +# There are many twisty ways to subset data frames, all subtly unalike +#这里有许多种生成数据集的方法，所有的都很巧妙但又不相似 +dat$number # 5 2 1 4 +dat[,1] # 5 2 1 4 +dat[,"number"] # 5 2 1 4 + +# MULTI-DIMENSIONAL (ALL OF ONE CLASS) +#多维函数 +# Arrays creates n-dimensional tables +#利用数组创造一个n维的表格 +# You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix) +#你可以建立一个2维表格（类型和矩阵相似） +array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4)) +#数组(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)),有前两个向量组成，2行4列 +# => +# [,1] [,2] [,3] [,4] +# [1,] 1 4 8 3 +# [2,] 2 5 9 6 +# You can use array to make three-dimensional matrices too +#你也可以利用数组建立一个三维的矩阵 +array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2)) +# => +# , , 1 +# +# [,1] [,2] +# [1,] 2 8 +# [2,] 300 9 +# [3,] 4 0 +# +# , , 2 +# +# [,1] [,2] +# [1,] 5 66 +# [2,] 60 7 +# [3,] 0 847 + +# LISTS (MULTI-DIMENSIONAL, POSSIBLY RAGGED, OF DIFFERENT TYPES) +#列表（多维的，不同类型的） + +# Finally, R has lists (of vectors) +#R语言有列表的形式 +list1 <- list(time = 1:40) +list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random +list1 + +# You can get items in the list like so +#你可以获得像上面列表的形式 +list1$time +# You can subset list items like vectors +#你也可以获取他们的子集，一种类似于矢量的形式 +list1$price[4] + +######################### +# The apply() family of functions +#apply()函数家族的应用 +######################### + +# Remember mat? +#输出mat矩阵 +mat +# => +# [,1] [,2] +# [1,] 1 4 +# [2,] 2 5 +# [3,] 3 6 +# Use apply(X, MARGIN, FUN) to apply function FUN to a matrix X +#使用(X, MARGIN, FUN)将一个function功能函数根据其特征应用到矩阵x中 +# over rows (MAR = 1) or columns (MAR = 2) +#规定行列，其边界分别为1,2 +# That is, R does FUN to each row (or column) of X, much faster than a +#即就是，R定义一个function使每一行/列的x快于一个for或者while循环 +# for or while loop would do +apply(mat, MAR = 2, myFunc) +# => +# [,1] [,2] +# [1,] 3 15 +# [2,] 7 19 +# [3,] 11 23 +# Other functions: ?lapply, ?sapply +其他的功能函数， + +# Don't feel too intimidated; everyone agrees they are rather confusing +#不要被这些吓到，许多人在此都会容易混淆 +# The plyr package aims to replace (and improve upon!) the *apply() family. +#plyr程序包的作用是用来改进family函数家族 + +install.packages("plyr") +require(plyr) +?plyr + +######################### +# Loading data +######################### + +# "pets.csv" is a file on the internet +#"pets.csv" 是网上的一个文本 +pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv") +#首先读取这个文本 +pets +head(pets, 2) # first two rows +#显示前两行 +tail(pets, 1) # last row +#显示最后一行 + +# To save a data frame or matrix as a .csv file +#以.csv格式来保存数据集或者矩阵 +write.csv(pets, "pets2.csv") # to make a new .csv file +#输出新的文本pets2.csv +# set working directory with setwd(), look it up with getwd() +#改变工作路径setwd()，查找工作路径getwd() + +# Try ?read.csv and ?write.csv for more information +#试着做一做以上学到的，或者运行更多的信息 + +######################### +# Plots +#画图 +######################### + +# Scatterplots! +#散点图 +plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") +#作图，横轴list1$time，纵轴list1$price，主题fake data +# Regressions! +#退回 +linearModel <- lm(price ~ time, data = list1) +# 线性模型，数据集为list1，以价格对时间做相关分析模型 +linearModel # outputs result of regression +#输出拟合结果，并退出 +# Plot regression line on existing plot +#将拟合结果展示在图上，颜色设为红色 +abline(linearModel, col = "red") +# Get a variety of nice diagnostics +#也可以获取各种各样漂亮的分析图 +plot(linearModel) + +# Histograms! +#直方图 +hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") +#统计频数直方图（） + +# Barplots! +#柱状图 +barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow")) +#作图，柱的高度负值c(1,4,5,1,2），各个柱子的名称"red","blue","purple","green","yellow" + +# Try the ggplot2 package for more and better graphics +#可以尝试着使用ggplot2程序包来美化图片 +install.packages("ggplot2") +require(ggplot2) +?ggplot2 + + -- cgit v1.2.3 From 8782aded63b0b5c2b31d1aad150d02f362c4587e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: alswl Date: Wed, 18 Sep 2013 20:01:47 +0800 Subject: 33% --- zh-cn/r-cn.html.markdown | 153 ++++++++++++++--------------------------------- 1 file changed, 44 insertions(+), 109 deletions(-) (limited to 'zh-cn/r-cn.html.markdown') 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 ################################################################### -# 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 ################################################################### -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 -- cgit v1.2.3 From 6b9ac70e5efc9163fd2919b35559e9ea9d7d1703 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: alswl Date: Wed, 18 Sep 2013 21:26:38 +0800 Subject: transalted 50% --- zh-cn/r-cn.html.markdown | 156 +++++++++++++++++------------------------------ 1 file changed, 56 insertions(+), 100 deletions(-) (limited to 'zh-cn/r-cn.html.markdown') diff --git a/zh-cn/r-cn.html.markdown b/zh-cn/r-cn.html.markdown index d377703e..68867d92 100644 --- a/zh-cn/r-cn.html.markdown +++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown @@ -18,8 +18,8 @@ head(rivers) # 撇一眼数据集 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 +# 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 | @@ -34,14 +34,14 @@ stem(rivers) # 茎叶图（一种类似于直方图的展现形式） # 14 | 56 # 16 | 7 # 18 | 9 -# 20 | +# 20 | # 22 | 25 # 24 | 3 -# 26 | -# 28 | -# 30 | -# 32 | -# 34 | +# 26 | +# 28 | +# 30 | +# 32 | +# 34 | # 36 | 1 @@ -50,7 +50,7 @@ stem(log(rivers)) # 查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取 # The decimal point is 1 digit(s) to the left of the | # # 48 | 1 -# 50 | +# 50 | # 52 | 15578 # 54 | 44571222466689 # 56 | 023334677000124455789 @@ -65,7 +65,7 @@ stem(log(rivers)) # 查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取 # 74 | 84 # 76 | 56 # 78 | 4 -# 80 | +# 80 | # 82 | 2 @@ -101,15 +101,15 @@ stem(discoveries, scale=2) # 译者注：茎叶图（数据，放大系数） # 8 | 0 # 9 | 0 # 10 | 0 -# 11 | +# 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 +# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. +# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0 @@ -151,7 +151,7 @@ class(5) # "numeric" 1.6e-35 # 布朗克长度 # 长整数并用 L 结尾 -5L # 5 +5L # 5 #输出5L class(5L) # "integer" @@ -178,7 +178,7 @@ 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('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he') c('Z', 'o', 'r', 'o') == "Zoro" # FALSE FALSE FALSE FALSE # 一些优雅的内置功能 @@ -200,119 +200,80 @@ month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "D letters[18] # "r" LETTERS[13] # "M" month.name[9] # "September" -c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7 +c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7 -# CHARACTERS -#特性 -# There's no difference between strings and characters in R -# 字符串和字符在R语言中没有区别 +# 字符串 + +# 字符串和字符在 R 语言中没有区别 "Horatio" # "Horatio" -#字符输出"Horatio" class("Horatio") # "character" -#字符串输出("Horatio") # "character" substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis " -#提取字符串("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 第9个到15个之前并输出) gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis." -#替换字符春，用ø替换u -# LOGICALS -#逻辑值 +# 逻辑值 -# booleans -#布尔运算 +# 布尔值 class(TRUE) # "logical" -#定义为真，逻辑型 class(FALSE) # "logical" -#定义为假，逻辑型 -# Behavior is normal -#表现的标准形式 +# 和我们预想的一样 TRUE == TRUE # TRUE TRUE == FALSE # FALSE FALSE != FALSE # FALSE FALSE != TRUE # TRUE -# Missing data (NA) is logical, too -#缺失数据也是逻辑型的 +# 缺失数据（NA）也是逻辑值 class(NA) # "logical" #定义NA为逻辑型 -# FACTORS -#因子 -# The factor class is for categorical data -#因子是分类数据的定义函数 -# which can be ordered (like childrens' grade levels) -#可以使有序的（就像儿童的等级水平） -# or unordered (like gender) -#也可以是无序的(就像性别） -levels(factor(c("female", "male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA" -#c("female", "male", "male", "female", "NA", "female")向量，变量是字符型，levels factor（）因子的等级水平 +# 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")) +factor(c("female", "female", "male", "NA", "female")) # female female male NA female # Levels: female male NA -data(infert) #Infertility after Spontaneous and Induced Abortion -#数据集（感染） 自然以及引产导致的不育症 +data(infert) # 自然以及引产导致的不育症 levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs" -#等级（感染与教育程度） 输出 -# VARIABLES -#变量 +# 变量 -# Lots of way to assign stuff -#许多种方式用来分配素材 -x = 5 # this is possible -#x = 5可能的 -y <- "1" # this is preferred -#y <- "1" 优先级的 -TRUE -> z # this works but is weird -#输出真实的，存在一个超自然数满足条件 +# 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 -# We can use coerce variables to different classes -#我们还可以使用枪支变量去进行不同的定义 +#我们还可以使用强制转型 as.numeric(y) # 1 -#定义数值型 as.character(x) # "5" -#字符型 - -# LOOPS -#循环 +# 循环 -# We've got for loops -#循环语句 +# for 循环语句 for (i in 1:4) { print(i) } -#定义一个i，从1-4输出 -# We've got while loops -#我们可以获取循环结构 +# while 循环 a <- 10 while (a > 4) { cat(a, "...", sep = "") a <- a - 1 } -#把10负值为a，a＜4，输出文件（a,"...",sep="" ),跳出继续下一个循环取a=a-1,如此循环，直到a=10终止 -# Keep in mind that for and while loops run slowly in R -#在R语言中牢记 for和它的循环结构 -# Operations on entire vectors (i.e. a whole row, a whole column) -#牢记矢量中附带的操作（例如，整行和整列） -# or apply()-type functions (we'll discuss later) are preferred -#或者优先使用()-函数,稍后会进行讨论 + +# 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 -#判断分支 -# Again, pretty standard -#再一次，看这些优雅的标准 +# 再来看这些优雅的标准 if (4 > 3) { print("Huzzah! It worked!") } else { @@ -322,30 +283,25 @@ if (4 > 3) { # => # [1] "Huzzah! It worked!" -# FUNCTIONS -#功能函数 +# 函数 -# Defined like so: -#定义如下 +# 定义如下 jiggle <- function(x) { - x+ rnorm(x, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise + x + rnorm(x, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise return(x) } -#把功能函数x负值给jiggle， -# Called like any other R function: -jiggle(5) # 5±ε. After set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043 +# 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 ######################### -# Fun with data: vectors, matrices, data frames, and arrays -# 数据参数：向量，矩阵，数据框，数组， +# 数据容器：vectors, matrices, data frames, and arrays ######################### -# ONE-DIMENSIONAL -#单维度 +# 单维度 # You can vectorize anything, so long as all components have the same type #你可以将任何东西矢量化，因此所有的组分都有相同的类型 -vec <- c(8, 9, 10, 11) +vec <- c(8, 9, 10, 11) vec # 8 9 10 11 # The class of a vector is the class of its components #矢量class表示这一组分的类型 @@ -423,10 +379,10 @@ t(mat) mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog")) mat2 # => -# [,1] [,2] -# [1,] "1" "dog" -# [2,] "2" "cat" -# [3,] "3" "bird" +# [,1] [,2] +# [1,] "1" "dog" +# [2,] "2" "cat" +# [3,] "3" "bird" # [4,] "4" "dog" class(mat2) # matrix #定义mat2矩阵 @@ -451,7 +407,7 @@ mat3 # TWO-DIMENSIONAL (DIFFERENT CLASSES) ##二维函数(不同的变量类型) -# For columns of different classes, use the data frame +# For columns of different classes, use the data frame 利用数组可以将不同类型放在一起 dat <- data.frame(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog")) #dat<-数据集(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog")) @@ -484,7 +440,7 @@ dat[,"number"] # 5 2 1 4 # You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix) #你可以建立一个2维表格（类型和矩阵相似） array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4)) -#数组(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)),有前两个向量组成，2行4列 +#数组(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)),有前两个向量组成，2行4列 # => # [,1] [,2] [,3] [,4] # [1,] 1 4 8 3 @@ -540,7 +496,7 @@ mat #使用(X, MARGIN, FUN)将一个function功能函数根据其特征应用到矩阵x中 # over rows (MAR = 1) or columns (MAR = 2) #规定行列，其边界分别为1,2 -# That is, R does FUN to each row (or column) of X, much faster than a +# That is, R does FUN to each row (or column) of X, much faster than a #即就是，R定义一个function使每一行/列的x快于一个for或者while循环 # for or while loop would do apply(mat, MAR = 2, myFunc) -- cgit v1.2.3 From 3ff90ab9eb308b688480e6e3440b9e2c33d713e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: alswl Date: Wed, 18 Sep 2013 21:51:48 +0800 Subject: transalte 74% --- zh-cn/r-cn.html.markdown | 91 +++++++++++++++++------------------------------- 1 file changed, 31 insertions(+), 60 deletions(-) (limited to 'zh-cn/r-cn.html.markdown') diff --git a/zh-cn/r-cn.html.markdown b/zh-cn/r-cn.html.markdown index 68867d92..9a1414bb 100644 --- a/zh-cn/r-cn.html.markdown +++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown @@ -299,42 +299,32 @@ jiggle(5) # 5±ε. 使用 set.seed(2716057) 后， jiggle(5)==5.005043 ######################### # 单维度 -# You can vectorize anything, so long as all components have the same type -#你可以将任何东西矢量化，因此所有的组分都有相同的类型 +# 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 -# The class of a vector is the class of its components -#矢量class表示这一组分的类型 +# 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的classes矢量化，会发生超自然形式的函数，例如都转变成数值型、字符型 +#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" -# We ask for specific components like so (R starts counting from 1) -#我们可以找寻特定的组分，例如这个例子（R从1算起） +#我们这样来取内部数据，（R 的下标索引顺序 1 开始） vec[1] # 8 -# We can also search for the indices of specific components, -#我们也可以从这些特定组分中找寻这些指标 +# 我们可以根据条件查找特定数据 which(vec %% 2 == 0) # 1 3 -# or grab just the first or last entry in the vector -#抓取矢量中第1个和最后一个字符 +# 抓取矢量中第一个和最后一个字符 head(vec, 1) # 8 tail(vec, 1) # 11 -#如果指数结束或不存在即"goes over" 可以获得NA -# If an index "goes over" you'll get NA: +#如果下标溢出或不存会得到 NA vec[6] # NA -# You can find the length of your vector with length() -#你也可以找到矢量的长度 +# 你可以使用 length() 获取矢量的长度 length(vec) # 4 -# You can perform operations on entire vectors or subsets of vectors -#你可以将整个矢量或者子矢量集进行展示 +# 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 -# and there are many built-in functions to summarize vectors -#这里有许多内置的功能函数，并且可对矢量特征进行总结 +# 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 @@ -342,40 +332,32 @@ max(vec) # 11 min(vec) # 8 sum(vec) # 38 -# TWO-DIMENSIONAL (ALL ONE CLASS) -#二维函数 +# 二维（相同元素类型） -# You can make a matrix out of entries all of the same type like so: -#你可以建立矩阵，保证所有的变量形式相同 +#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)) -#建立mat矩阵，3行2列，从1到6排列，默认按列排布 mat # => # [,1] [,2] # [1,] 1 4 # [2,] 2 5 # [3,] 3 6 -# Unlike a vector, the class of a matrix is "matrix", no matter what's in it +# 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" -# Ask for the first row -#访问第一行的字符 +# 访问第一行的字符 mat[1,] # 1 4 -# Perform operation on the first column -#优先输入第一列，分别×3输出 +# 操作第一行数据 3 * mat[,1] # 3 6 9 -# Ask for a specific cell -#访问特殊的单元，第3行第二列 +# 访问一个特定数据 mat[3,2] # 6 -# Transpose the whole matrix -#转置整个矩阵，变成2行3列 +# 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 -# cbind() sticks vectors together column-wise to make a matrix -把两个矩阵按列合并，形成新的矩阵 +# 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 # => @@ -385,36 +367,27 @@ mat2 # [3,] "3" "bird" # [4,] "4" "dog" class(mat2) # matrix -#定义mat2矩阵 # Again, note what happened! -#同样的注释 -# Because matrices must contain entries all of the same class, -#矩阵必须包含同样的形式 -# everything got converted to the character class -#每一个变量都可以转化成字符串形式 +# 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])) -# rbind() sticks vectors together row-wise to make a matrix -#按行合并两个向量，建立新的矩阵 +# 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 -# Aah, everything of the same class. No coercions. Much better. +# 哈哈，数据类型都一样的，没有发生强制转换，生活真美好 -# TWO-DIMENSIONAL (DIFFERENT CLASSES) -##二维函数(不同的变量类型) +# 二维(不同的元素类型) -# For columns of different classes, use the data frame -利用数组可以将不同类型放在一起 +# 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")) -#dat<-数据集(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog")) -names(dat) <- c("number", "species") # name the columns -#给每一个向量命名 +names(dat) <- c("number", "species") # 给数据列命名 class(dat) # "data.frame" -#建立数据集dat dat # => # number species @@ -425,18 +398,16 @@ dat class(dat$number) # "numeric" class(dat[,2]) # "factor" # The data.frame() function converts character vectors to factor vectors -#数据集，将字符特征转化为因子矢量 +# data.frame() 会将字符向量转换为 factor 向量 -# There are many twisty ways to subset data frames, all subtly unalike -#这里有许多种生成数据集的方法，所有的都很巧妙但又不相似 +# 有很多精妙的方法来获取 data frame 的子数据集 dat$number # 5 2 1 4 dat[,1] # 5 2 1 4 dat[,"number"] # 5 2 1 4 -# MULTI-DIMENSIONAL (ALL OF ONE CLASS) -#多维函数 -# Arrays creates n-dimensional tables -#利用数组创造一个n维的表格 +# 多维（相同元素类型） + +# 利用数组创造一个 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（类型和矩阵相似） array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4)) -- cgit v1.2.3 From bfd1293c4f9daa5ae3ce6dccc24b8b67c3113e07 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: alswl Date: Sun, 29 Sep 2013 23:09:45 +0800 Subject: translate to Chinese 100% --- zh-cn/r-cn.html.markdown | 121 +++++++++++++++++++++-------------------------- 1 file changed, 54 insertions(+), 67 deletions(-) (limited to 'zh-cn/r-cn.html.markdown') diff --git a/zh-cn/r-cn.html.markdown b/zh-cn/r-cn.html.markdown index 9a1414bb..bfb92ca9 100644 --- a/zh-cn/r-cn.html.markdown +++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown @@ -1,3 +1,18 @@ +--- +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.r +--- + +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。 + +```python # 评论以 # 开始 # R 语言原生不支持 多行注释 @@ -397,7 +412,6 @@ dat # 4 4 dog class(dat$number) # "numeric" class(dat[,2]) # "factor" -# The data.frame() function converts character vectors to factor vectors # data.frame() 会将字符向量转换为 factor 向量 # 有很多精妙的方法来获取 data frame 的子数据集 @@ -407,16 +421,14 @@ dat[,"number"] # 5 2 1 4 # 多维（相同元素类型） -# 利用数组创造一个 n 维的表格 +# 使用 arry 创造一个 n 维的表格 # You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix) -#你可以建立一个2维表格（类型和矩阵相似） +# 你可以建立一个 2 维表格（有点像矩阵） array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4)) -#数组(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)),有前两个向量组成，2行4列 # => # [,1] [,2] [,3] [,4] # [1,] 1 4 8 3 # [2,] 2 5 9 6 -# You can use array to make three-dimensional matrices too #你也可以利用数组建立一个三维的矩阵 array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2)) # => @@ -434,29 +446,25 @@ array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2)) # [2,] 60 7 # [3,] 0 847 -# LISTS (MULTI-DIMENSIONAL, POSSIBLY RAGGED, OF DIFFERENT TYPES) #列表（多维的，不同类型的） -# Finally, R has lists (of vectors) -#R语言有列表的形式 +# R语言有列表的形式 list1 <- list(time = 1:40) -list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random +list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # 随机 list1 # You can get items in the list like so -#你可以获得像上面列表的形式 +# 你可以这样获得列表的元素 list1$time # You can subset list items like vectors -#你也可以获取他们的子集，一种类似于矢量的形式 +# 你也可以和矢量一样获取他们的子集 list1$price[4] ######################### -# The apply() family of functions -#apply()函数家族的应用 +# apply()函数家族 ######################### -# Remember mat? -#输出mat矩阵 +# 还记得 mat 么？ mat # => # [,1] [,2] @@ -464,90 +472,69 @@ mat # [2,] 2 5 # [3,] 3 6 # Use apply(X, MARGIN, FUN) to apply function FUN to a matrix X -#使用(X, MARGIN, FUN)将一个function功能函数根据其特征应用到矩阵x中 -# over rows (MAR = 1) or columns (MAR = 2) -#规定行列，其边界分别为1,2 +# 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 -#即就是，R定义一个function使每一行/列的x快于一个for或者while循环 -# for or while loop would do +# 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 -# Other functions: ?lapply, ?sapply -其他的功能函数， +# 还有其他家族函数 ?lapply, ?sapply -# Don't feel too intimidated; everyone agrees they are rather confusing -#不要被这些吓到，许多人在此都会容易混淆 -# The plyr package aims to replace (and improve upon!) the *apply() family. -#plyr程序包的作用是用来改进family函数家族 +# 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 ######################### -# Loading data +# 载入数据 ######################### -# "pets.csv" is a file on the internet -#"pets.csv" 是网上的一个文本 +# "pets.csv" 是网上的一个文本 pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv") -#首先读取这个文本 pets -head(pets, 2) # first two rows -#显示前两行 -tail(pets, 1) # last row -#显示最后一行 - -# To save a data frame or matrix as a .csv file -#以.csv格式来保存数据集或者矩阵 -write.csv(pets, "pets2.csv") # to make a new .csv file -#输出新的文本pets2.csv +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() -#改变工作路径setwd()，查找工作路径getwd() +# 使用 setwd() 改变工作目录，使用 getwd() 查看当前工作目录 -# Try ?read.csv and ?write.csv for more information -#试着做一做以上学到的，或者运行更多的信息 +# 尝试使用 ?read.csv 和 ?write.csv 来查看更多信息 ######################### -# Plots -#画图 +# 画图 ######################### -# Scatterplots! -#散点图 -plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") -#作图，横轴list1$time，纵轴list1$price，主题fake data -# Regressions! -#退回 -linearModel <- lm(price ~ time, data = list1) -# 线性模型，数据集为list1，以价格对时间做相关分析模型 -linearModel # outputs result of regression -#输出拟合结果，并退出 -# Plot regression line on existing plot -#将拟合结果展示在图上，颜色设为红色 +# 散点图 +plot(list1$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") -# Get a variety of nice diagnostics -#也可以获取各种各样漂亮的分析图 +# 也可以获取各种各样漂亮的分析图 plot(linearModel) -# Histograms! -#直方图 -hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") -#统计频数直方图（） +# 直方图 +hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") # 译者注：统计频数直方图 -# Barplots! -#柱状图 +# 柱状图 barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow")) -#作图，柱的高度负值c(1,4,5,1,2），各个柱子的名称"red","blue","purple","green","yellow" -# Try the ggplot2 package for more and better graphics -#可以尝试着使用ggplot2程序包来美化图片 +# 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 -- cgit v1.2.3 From f308445fe5a3b236880b95229ed180104faeaa25 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: alswl Date: Sun, 29 Sep 2013 23:10:25 +0800 Subject: dos2unix --- zh-cn/r-cn.html.markdown | 1080 +++++++++++++++++++++++----------------------- 1 file changed, 540 insertions(+), 540 deletions(-) (limited to 'zh-cn/r-cn.html.markdown') diff --git a/zh-cn/r-cn.html.markdown b/zh-cn/r-cn.html.markdown index bfb92ca9..8a542695 100644 --- a/zh-cn/r-cn.html.markdown +++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown @@ -1,540 +1,540 @@ ---- -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.r ---- - -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。 - -```python -# 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 +--- +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.r +--- + +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。 + +```python +# 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 -- cgit v1.2.3