R语言学习日记 Day-1

Notes：

R

1. java: engineering
2. R: stastics
3. python: 前端脚本

R ##:statistical computing

download–China Tsinghau, documentation
mac×os

R advantages/disadvantages

1. open source、apllicable to different os、extenable
2. 命令熟悉、占用内存进行数据处理、及时编译，运行速度稍慢，约为C的1/20
3. 计算编程领域，开发程序分为两大类：解释型、编译型
   ----R 解释型语言
   当前流行统计语言：SAS\SPSS\MATLAB etc.

位置 ##–绝对路径、相对路径

1. R os、 file system、 character
2. 跨操作系统平台、注意不同os、不同f s、不同语言字符os区别

文件扩展名

.doc .ppt .exe .jpg .txt .bat
windows文件扩展名表示不同类的文件，Linux无扩展名
x86、x64 64/32位宽

R和IDE：Rstudio

1. R界面介绍，package
2. R语言编译：命令编译（速度快），解释型
3. KB,GB，转换

Markdown

1. 标记语言文本，混编（程序源代码格式、文本描述格式、程序执行后的结果格式）
2. 用标记来说明格式（类似网页编辑），而不是和word一样通过选项控制
3. 注意中英文符号不同，英文为半角，中文为全角

R语言中环境的概念

1. workspace（工作空间）： 实质是我们当前操作系统中的一个目录 。它组织了当前分析工作所有涉及到的文件的一个容器
2. environment： 包含当前这个工作空间中，我们已经生成的所有变量、对象、函数等这些数据实体，可以使用一组函数，完成对当前工作环境下所有数据对象的保存与恢复（虚拟概念集合）
3. 数据分析源：可以来自文件，也可以来自数据库etc.
4. file tab选项，主要完成对文件系统对象的操作，包括了文件目录的管理
5. set as working directory：将当前目录设置为我们的workspace，要想获取当期环境的工作空间，可以用getwd（）函数来实现
6. save.image（） 和 load（）函数，输出说明

Packages 导入安装

具体任务代码集合，当我们需要解决这个问题的时候，可以通过install.packages（），加载library（），然后调用其中的具体函数来解决该问题

R语言帮助系统，help（）可以解决一切问题

1.** Usage **
1.**Arguments **
1.Examples

R语言的对象

以字母开头，中间可包含字母，数字，下划线，点
赋值： <- 或者 =
ls rm

R语言数据类型

数值型 Numeric
字符型 Character
逻辑型 Logical（TRUE、FALSE）
因子型 Factor
复数型 complex
类型决定可以进行的操作，以及操作完成的意义
数据类型、数据结构、控制操作结构
数据类型之间，在逻辑上具有意义时，可以进行相互的装换，转换函数as.xxx（）is.xxx（）表示判断是否是某种数据类型，返回TRUE or FALSE

数据按一定的结构形式组织在一起，这种组织方式，我们称为数据结构：Vector，Matrix，List，Dataframe，另外的教程也包含因子、时间序列
数值型c、：、seq
rep()、sample()、distribution()