R编程

R 语言是一个用于数据分析和图形展示的程序设计环境， 2006 年发布了 1.5 版本。

R编程入门的经典教材可以帮助您快速上手，但要真正掌握R语言，建议深入学习R编程艺术，并积极参与R社区。

1. R环境安装 R语言的安装通常需要根据操作系统选择合适的安装程序，如Windows、Mac OS或Linux版本。下载并运行后，通过R Console即可开始编程。 2. R基本知识 2.1 R基础语法 定义变量并赋值，注意变量命名规则，避免保留字和非法字符。常用赋值符号为<-。 2.2 R注释 注释使用#符号，使代码更具可读性。 2.3 R基础运算 包括四则运算、逻辑运算等基本操作。 2.4 R数据类型 R的基本数据类型有整型、字符型、布尔型等，使用typeof()函数查看。 3. R包管理 通过install.packages()安装、library()加载各类R包，以增强数据处

本书作者Hadley Wickham是R语言领域的顶尖专家，贡献了多个重要的R包如ggplot2、plyr、reshape2等。这本经典著作总结了他多年的编程经验，深入探讨了R语言的核心概念，是国外开发者必备的核心读物之一。掌握本书内容是评估R语言开发水平的重要标准，能显著提升开发者的编程技能和理解能力。

统计编程里的老牌选手 R 语言，适合搞数据的你。它不光是免费开源的，还能应付各种统计图和模型，扩展性也不错。语法有点像数学公式，逻辑清晰。用 R 缺失值、做图、时间序列，真的是挺方便的。如果你是 Python 用惯了的，刚上手 R 会有点不适应，但慢慢来，就发现它的图形输出真香！

在控制台中键入如下命令2 + 2 a

如果你在学习 R 语言，并且对统计绘图和编程感兴趣，这个资源挺适合你的。是练习 8，通过实际操作，能帮你掌握如何在 R 中绘制图形并进行回归。比如你可以通过代码，如plot(impurity~rate)，画出散点图并加上回归线。这个练习不仅能让你深入了解 R 的绘图功能，还能你更好地理解数据的流程和回归的实际应用。如果你对回归、统计建模或者数据可视化有兴趣，这个教程应该能给你不少启发。你可以参考一些其他相关资源，像是R 语言绘图教程详解或者应用回归与 R 语言统计建模的实用指南，进一步加深理解。

绘制0到2之间的50个随机数，分别命名为x和y。

Matlab编程：Carathéodory-Fejér逼近。计算r_uuu上指数函数的最优有理近似，类似于Trefethen的方法。

这本R语言入门书非常易懂，适合配合MOOC的数据挖掘系列课程学习使用。