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美 Norman Matloff 著，陳堰平邱怡軒潘嵐譯

圖書標籤:

R語言
編程
數據分析
統計學
計算機科學
技術
書籍
包郵
入門
實戰

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111423140

商品編碼：27158113032

叢書名：華章程序員書庫

齣版時間：2013-05-01

頁數：303

具體描述

書[0名0]：	R語言編程藝術\|3767869
圖書定價：	69元
圖書作者：	(美)[0No0]rman Matloff
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2013/5/1 0:00:00
ISBN號：	9787111423140
開本：	16開
頁數：	303
版次：	1-1

作者簡介

[0No0]rman Matloff，著[0名0]計算 [1機1] 科[0學0]傢兼統計[0學0]傢，美[0國0]加州[0大0][0學0]戴維斯分校計算 [1機1] 科[0學0]係教授，曾是該校統計專業的創建者之一，並擔任過統計[0學0]教授，對並行編程、網絡流量、數據挖掘、磁盤係統性能等方麵的技術都有深入的研究。他樂於分享，撰寫瞭多部廣受歡迎的關於軟件開發的在綫教程，多次為《紐約時報》、《華盛頓郵報》、《福布斯雜誌》以及《洛杉磯時報》撰寫文章，是《The Art of Debugging》的作者之一。

內容簡介

《R語言編程藝術》是R語言[0領0]域公認的經典著作，由著[0名0]計算 [1機1] 科[0學0]傢兼統計[0學0]傢撰寫，五星級[0暢0]銷書。它是一本麵嚮R語言開發者的純編程類書籍，不需要讀者具備統計[0學0]基礎，從編程角度而非統計[0學0]角度係統講解瞭R語言的數據結構、編程結構、語[0法0]、TCP/IP網絡編程、並行計算、代碼調試、程序性能[0優0]化、編程技巧以及R語言與其他語言的接口等所有與R編程相關的[0知0]識，幾乎麵麵俱到。本書的實用性也非常強，44個精選的擴展案例，充分展示瞭R語言在數據處理和統計分析方麵的強[0大0]能力。
全書一共16章：[0第0]1章介紹瞭[0學0]習R語言需要掌握的預備[0知0]識以及它的一些重要數據結構；[0第0]2~6章詳細講解瞭R語言的主要數據結構，包括嚮量、矩陣、數組、列錶、數據框和因子；[0第0]7～13章全麵講解瞭R語言的語[0法0]，包括編程結構、麵嚮對象特性、數[0學0]運算與模擬、輸入與輸齣、字符串處理、繪圖，以及R語言的調試方[0法0]。[0第0]14～16章講解瞭R語言編程的高級內容，如執行速度和性能的提升、R語言與C/C++或Python的混閤編程，以及R語言的並行計算等。

《R語言編程藝術》
譯者序
前言
緻謝
[0第0]1章快速入門 1
1.1 怎樣運行R 1
1.1.1 交互模式 1
1.1.2 批處理模式 2
1.2 個R[0會0]話 3
1.3 函數入門 5
1.3.1 變量的作用域 7
1.3.2 默認參數 8
1.4 R語言中一些重要的數據結構 8
1.4.1 嚮量，R語言中的戰鬥 [1機1] 8
1.4.2 字符串 9
1.4.3 矩陣 9
1.4.4 列錶 10
1.4.5 數據框 12
1.4.6 類 12
1.5 擴展案例：考試成績的迴歸分析 13
1.6 啓動和關閉R 16
1.7 獲取幫助 17
1.7.1 help()函數 18
1.7.2 example()函數 18
1.7.3 如果你不太清楚要查找什麼 19
1.7.4 其他主題的幫助 20
1.7.5 批處理模式的幫助 21
1.7.6 互聯網資源 21
[0第0]2章嚮量 22
2.1 標量、嚮量、數組與矩陣 22
2.1.1 添加或刪除嚮量元素 22
2.1.2 獲取嚮量長度 23
2.1.3 作為嚮量的矩陣和數組 24
2.2 聲明 24
2.3 循環補齊 25
2.4 常用的嚮量運算 26
2.4.1 嚮量運算和邏輯運算 26
2.4.2 嚮量索引 27
2.4.3 用:運算符創建嚮量 28
2.4.4 使用seq()創建嚮量 28
2.4.5 使用rep()重復嚮量常數 29
2.5 使用[0all0]()和any() 30
2.5.1 擴展案例：尋找連續齣現1的遊程 30
2.5.2 擴展案例：預測離散值時間序列 31
2.6 嚮量化運算符 34
2.6.1 嚮量輸入，嚮量輸齣 34
2.6.2 嚮量輸入，矩陣輸齣 36
2.7 NA與NULL值 37
2.7.1 NA的使用 37
2.7.2 NULL的使用 37
2.8 篩選 38
2.8.1 生成篩選索引 38
2.8.2 使用subset()函數篩選 40
2.8.3 選擇函數which() 40
2.9 嚮量化的ifelse()函數 41
2.9.1 擴展案例：度量相關性 42
2.9.2 擴展案例：對鮑魚數據集重[親斤]編碼 44
2.10 測試嚮量相等 46
2.11 嚮量元素的[0名0]稱 47
2.12 關於c()的更多內容 48
[0第0]3章矩陣和數組 49
3.1 創建矩陣 49
3.2 一般矩陣運算 50
3.2.1 綫性代數運算 50
3.2.2 矩陣索引 51
3.2.3 擴展案例：圖像操作 52
3.2.4 矩陣元素篩選 55
3.2.5 擴展案例：生成協方差矩陣 57
3.3 對矩陣的行和列調用函數 58
3.3.1 使用apply()函數 58
3.3.2 擴展案例：尋找異常值 60
3.4 增加或刪除矩陣的行或列 61
3.4.1 改變矩陣的[0大0]小 61
3.4.2 擴展案例：找到圖中距離近的一對端點 63
3.5 嚮量與矩陣的差異 65
3.6 避免意外降維 66
3.7 矩陣的行和列的命[0名0]問題 68
3.8 高維數組 68
[0第0]4章列錶 71
4.1 創建列錶 71
4.2 列錶的常規操作 72
4.2.1 列錶索引 72
4.2.2 增加或刪除列錶元素 73
4.2.3 獲取列錶長度 75
4.2.4 擴展案例：文本詞匯索引 75
4.3 訪問列錶元素和值 78
4.4 在列錶上使用apply係列函數 79
4.4.1 lapply()和sapply()的使用 79
4.4.2 擴展案例：文本詞匯索引(續) 80
4.4.3 擴展案例：鮑魚數據 82
4.5 遞歸型列錶 83
[0第0]5章數據框 85
5.1 創建數據框 85
5.1.1 訪問數據框 85
5.1.2 擴展案例：考試成績的迴歸分析(續) 86
5.2 其他矩陣式操作 87
5.2.1 提取子數據框 87
5.2.2 缺失值的處理 88
5.2.3 使用rbind()和cbind()等函數 89
5.2.4 使用apply() 90
5.2.5 擴展案例：工資研究 90
5.3 閤並數據框 92
5.4 應用於數據框的函數 95
5.4.1 在數據框上應用lapply()和sapply()函數 95
5.4.2 擴展案例：應用Logistic模型 95
5.4.3 擴展案例：[0學0]習中文方言的輔助工具 96
[0第0]6章因子和錶 102
6.1 因子與水平 102
6.2 因子的常用函數 103
6.2.1 tapply函數 103
6.2.2 split()函數 105
6.2.3 by()函數 106
6.3 錶的操作 107
6.3.1 錶中有關矩陣和類似數組的操作 109
6.3.2 擴展案例: 提取子錶 111
6.3.3 擴展案例：在錶中尋找頻數[0大0]的單元格 113
6.4 其他與因子和錶有關的函數 114
6.4.1 aggregate()函數 115
6.4.2 cut()函數 115
[0第0]7章 R語言編程結構 116
7.1 控製語句 116
7.1.1 循環 116
7.1.2 對非嚮量集閤的循環 119
7.1.3 if-else結構 120
7.2 算術和邏輯運算符及數值 121
7.3 參數的默認值 122
7.4 返迴值 123
7.4.1 決定是否顯式調用return () 124
7.4.2 返迴復雜對象 124
7.5 函數都是對象 124
7.6 環境和變量作用域的問題 127
7.6.1 [0頂0]層環境 127
7.6.2 變量作用域的層次 128
7.6.3 關於ls()的進一步討論 131
7.6.4 函數(幾乎)沒有副作用 131
7.6.5 擴展案例：顯示調用框的函數 132
7.7 R語言中沒有指針 134
7.8 嚮上級層次進行寫操作 136
7.8.1 利用[0超0]賦值運算符對非局部變量進行寫操作 136
7.8.2 用assign()函數對非局部變量進行寫操作 137
7.8.3 擴展案例：用R語言實現離散事件仿真 138
7.8.4 什麼時候使用全局變量 145
7.8.5 閉包 147
7.9 遞歸 148
7.9.1 Quicksort的具體實現 149
7.9.2 拓展舉例：二叉查找樹 150
7.10 置換函數 155
7.10.1 什麼是置換函數 155
7.10.2 擴展案例：可記錄元素修改次數的嚮量類 156
7.11 寫函數代碼的工具 158
7.11.1 文本編輯器和集成開發環境 158
7.11.2 edit()函數 158
7.12 創建自己的二元運算符 159
7.13 匿[0名0]函數 159
[0第0]8章數[0學0]運算與模擬 161
8.1 數[0學0]函數 161
8.1.1 擴展例子：計算概率 161
8.1.2 纍積和與纍積乘積 162
8.1.3 小值和[0大0]值 162
8.1.4 微積分 163
8.2 統計分布函數 164
8.3 排序 165
8.4 嚮量和矩陣的綫性代數運算 166
8.4.1 擴展示例：嚮量叉積 169
8.4.2 擴展示例：確定馬爾科夫鏈的平穩分布 170
8.5 集閤運算 171
8.6 用R做模擬 173
8.6.1 內置的隨 [1機1] 變量發生器 173
8.6.2 重復運行時獲得相同的隨 [1機1] 數流 175
8.6.3 擴展案例：組閤的模擬 175
[0第0]9章麵嚮對象的編程 177
9.1 S3類 177
9.1.1 S3泛型函數 177
9.1.2 實例：綫性模型函數lm()中的OOP 178
9.1.3 尋找泛型函數的實現方[0法0] 179
9.1.4 編寫S3類 181
9.1.5 使用繼承 182
9.1.6 擴展示例：用於存儲上三角矩陣的類 183
9.1.7 擴展示例：多項式迴歸程序 187
9.2 S4類 191
9.2.1 編寫S4類 191
9.2.2 在S4類上實現泛型函數 193
9.3 S3類和S4類的對比 193
9.4 對象的管理 194
9.4.1 用ls()函數列齣所有對象 194
9.4.2 用rm()函數刪除特定對象 194
9.4.3 用save()函數保存對象集閤 195
9.4.4 查看對象內部結構 196
9.4.5 exists()函數 197
[0第0]10章輸入與輸齣 198
10.1 連接鍵盤與顯示器 198
10.1.1 使用scan()函數 198
10.1.2 使用readline()函數 200
10.1.3 輸齣到顯示器 201
10.2 讀寫文件 202
10.2.1 從文件中讀取數據框或矩陣 202
10.2.2 讀取文本文件 203
10.2.3 連接的介紹 203
10.2.4 擴展案例：讀取PUMS普查數據 204
10.2.5 通過URL在遠程計算 [1機1] 上訪問文件 208
10.2.6 寫文件 209
10.2.7 獲取文件和目錄信息 210
10.2.8 擴展案例：多個文件內容的和 211
10.3 訪問互聯網 211
10.3.1 TCP/IP概述 212
10.3.2 R中的socket 212
10.3.3 擴展案例：實現R的並行計算 213
[0第0]11章字符串操作 216
11.1 字符串操作函數概述 216
11.1.1 grep() 216
11.1.2 nchar() 216
11.1.3 paste() 217
11.1.4 sprintf() 217
11.1.5 substr() 217
11.1.6 strsplit() 217
11.1.7 regexpr() 218
11.1.8 gregexpr() 218
11.2 正則錶達式 218
11.2.1 擴展案例：檢測文件[0名0]的後綴 219
11.2.2 擴展案例：生成文件[0名0] 220
11.3 在調試工具edtdbg中使用字符串工具 221
[0第0]12章繪圖 224
12.1 創建圖形 224
12.1.1 基礎圖形係統的核心：plot()函數 224
12.1.2 添加綫條：abline()函數 225
12.1.3 在保持現有圖形的基礎上[親斤]增一個繪圖窗口 226
12.1.4 擴展案例：在一張圖中繪製兩條密度麯綫 227
12.1.5 擴展案例：進一步考察多項式迴歸 228
12.1.6 添加點：points()函數 231
12.1.7 添加圖例：legend()函數 231
12.1.8 添加文字：text()函數 232
12.1.9 精確定位：locator()函數 232
12.1.10 保存圖形 233
12.2 定製圖形 233
12.2.1 改變字符[0大0]小：cex選項 233
12.2.2 改變坐標軸的範圍：xlim和ylim選項 234
12.2.3 添加多邊形：polygon()函數 235
12.2.4 平滑散點：lowess()和loess()函數 236
12.2.5 繪製具有顯式錶達式的函數 237
12.2.6 擴展案例：放[0大0]麯綫的一部分 237
12.3 將圖形保存到文件 240
12.3.1 R圖形設備 240
12.3.2 保存已顯示的圖形 241
12.3.3 關閉R圖形設備 241
12.4 創建三維圖形 241
[0第0]13章調試 243
13.1 調試的基本原則 243
13.1.1 調試的本質：確認原則 243
13.1.2 從小處著手 243
13.1.3 模塊化的、自[0頂0]嚮下的調試風格 244
13.1.4 反漏洞 244
13.2 為什麼要使用調試工具 244
13.3 使用R的調試工具 245
13.3.1 利用debug()和browser()函數進行逐步調試 245
13.3.2 使用瀏覽器命令 246
13.3.3 設置斷點 246
13.3.4 使用trace()函數進行追蹤 247
13.3.5 使用traceback()和debugger()函數對崩潰的程序進行檢查 248
13.3.6 擴展案例：兩個完整的調試[0會0]話 248
13.4 更方便的調試工具 256
13.5 在調試模擬數據的代碼時請確保一緻性 258
13.6 語[0法0]和運行時錯誤 258
13.7 在R上運行GDB 259
[0第0]14章性能提升：速度和內存 260
14.1 編寫快速的R代碼 260
14.2 可怕的for循環 260
14.2.1 用嚮量化提升速度 261
14.2.2 擴展案例：在濛特卡羅模擬中獲得更快的速度 262
14.2.3 擴展案例：生成冪次矩陣 266
14.3 函數式編程和內存問題 267
14.3.1 嚮量賦值問題 267
14.3.2 改變時拷貝 268
14.3.3 擴展案例：避免內存拷貝 269
14.4 利用Rprof()來尋找代碼的瓶頸 270
14.4.1 利用Rprof()來進行監視 270
14.4.2 Rprof()的工作原理 271
14.5 字節碼編譯 273
14.6 內存無[0法0]裝下數據怎麼辦 273
14.6.1 分塊 274
14.6.2 利用R軟件包來進行內存管理 274
[0第0]15章 R與其他語言的接口 275
15.1 編寫能被R調用的C/C++函數 275
15.1.1 R與C/C++交互的預備[0知0]識 275
15.1.2 例子：提取方陣的次對角綫元素 275
15.1.3 編譯和運行程序 276
15.1.4 調試R/C程序 277
15.1.5 擴展案例：預測離散取值的時間序列 279
15.2 從Python調用R 281
15.2.1 安裝RPy 281
15.2.2 RPy語[0法0] 282
[0第0]16章 R語言並行計算 284
16.1 共同外鏈問題 284
16.2 s[0no0]w包簡介 285
16.2.1 運行s[0no0]w代碼 285
16.2.2 分析s[0no0]w代碼 287
16.2.3 可以獲得多少倍的加速 287
16.2.4 擴展案例：K均值聚類 288
16.3 藉助於C 290
16.3.1 利用多核 [1機1] 器 291
16.3.2 擴展案例：利用OpenMP解決共同外鏈問題 291
16.3.3 運行OpenMP代碼 292
16.3.4 OpenMP代碼分析 293
16.3.5 其他OpenMP指令 293
16.3.6 GPU編程 294
16.4 普遍的性能考慮 295
16.4.1 開銷的來源 295
16.4.2 簡單並行程序，以及那些不簡單的 296
16.4.3 靜態和動態任務分配 297
16.4.4 軟件煉金術：將一般的問題轉化為簡單並行問題 299
16.5 調試R語言並行計算的代碼 299
附錄A 安裝R 300
附錄B 安裝和使用包 301

編輯推薦

R是一種用於統計計算與做圖的開源軟件，同時也是一種編程語言，它廣泛應用於企業和[0學0]術界的數據分析[0領0]域，正在成為通用的語言之一。由於近幾年數據挖掘、[0大0]數據等概念的走紅，R也越來越多地被人關注。截至本文完成之日，CRAN（）上共有4383個包，涉及統計、化[0學0]、經濟、生物、醫[0學0]、心理、社[0會0][0學0]等各個[0學0]科。不同類型的公司，比如Google、輝瑞、默剋、美[0國0]銀行、洲際酒店集團和殼牌公司都在使用它，同時以S語言環境為基礎的R語言由於其鮮明的特色，一齣現就受到瞭統計專業人士的青睞，成為[0國0]外[0大0][0學0]裏相[0當0]標準的統計軟件。
一直以來，[0國0]內外關於R語言的著作都是以統計[0學0]專業的視角來介紹R語言的，對R語言本身的特性講解得並不詳盡，而軟件自帶的官方文檔又顯得過於技術，不那麼親民。另一方麵，很多接觸R的朋友都來自非計算 [1機1] 專業，沒有接受過編程訓練，他們使用R的時候，編寫齣來的代碼通常隻能算是一條條命令的集閤，麵對更復雜的問題，常常束手無策。記得在某屆R語言[0大0][0會0]上，有位SAS陣營的朋友說，他看到演講者所展示的代碼裏隻有函數調用，沒有編程的東西，所以他覺得R不能算一種編程語言。其實，他錯瞭，此時你手裏這本書，覆蓋瞭其他[0大0]部分R語言圖書沒有涉及的編程主題。這本書就如同R語言的九陽神功秘籍，[0當0]神功練成，任督二脈一旦打通，再[0學0]習針對某一[0領0]域應用的函數或包就如庖丁解牛一般。順便提一下，據微博上的小道消息，前麵提到的那位朋友近也開始[0學0]R瞭。
本書的特點錶現在以下幾個方麵：
，對讀者的統計[0學0][0知0]識和編程水平要求並不高。與很多R語言書籍不同，這本書並不需要很深的統計[0學0]功底，它從純語言的角度入手來講解R。對於有一定編程經驗卻沒什麼統計[0學0]背景的人來說，讀這本書[0會0]比較順[0暢0]，讀者就可以重點關注R語言的特性在數據分析方麵的應用。在有的地方，作者也[0會0]提醒那些有其他語言編程經驗的人應該注意R語言有什麼不同之處。而對於沒有編程經驗又想使用R做數據分析的人來說，這本書也是[0學0]習編程的教材。
[0第0]二，專注於R語言編程。作者沒有把這本書定位為菜譜式的手冊，也不像有些R語言圖書那樣介紹完統計[0學0]某方麵應用之後簡單地把R語言代碼擺齣來。翻開這本書的目錄，你幾乎看不到統計[0學0]的術語。本書係統介紹瞭R語言的各種數據結構和編程結構、麵嚮對象編程方[0法0]、socket網絡編程、並行計算、代碼調試、程序性能提升以及R語言與其他語言的接口等主題。書中也提到瞭不少編程的小技巧，這都是作者多年編程經驗的總結。
[0第0]三，豐富的案例分析。作者Matloff教授是位計算 [1機1] 科[0學0]傢，同時也是位統計[0學0]傢，有多年的教[0學0]經驗，也做過統計[0學0]方[0法0]論的顧問。除瞭正文中的例子之外，本書還有44個擴展案例，很多案例源自作者親身參與過的谘詢項目。雖然本書沒有講解任何統計模型，但是擴展案例都是和數據分析相關的，比如對鮑魚數據的重[親斤]編碼（[0第0]2章）、尋找異常值（[0第0]3章）、文本詞匯索引（[0第0]4章）、[0學0]習中文方言的輔助工具（[0第0]5章）等。通過[0學0]習這些案例，讀者不僅能[0學0]到R語言的每種概念如何運作，也[0會0][0學0]到如何把這些概念組閤到一起成為有用的程序。比如[0第0]10章介紹瞭socket網絡編程之後，就用一個擴展案例講解如何用socket實現並行計算，這為[0第0]16章詳細講解並行計算做好瞭鋪墊。在很多案例裏，作者討論瞭好幾種設計方案，並比較瞭這幾種方案的不同之處，以迴答“為什麼這樣做”，這對於缺少編程經驗的人來說，是非常好的安排。
本書[0第0]1章簡要介紹瞭R語言的幾種數據結構和編程基礎，其餘章節可分為三[0大0]部分。
部分（[0第0]2～6章）詳細介紹R的幾種主要的數據結構：嚮量、矩陣、列錶、數據框和因子等。對很多人來說，R復雜多變的數據結構真的是一隻攔路虎。而本書從簡單的嚮量開始，一步一步引導讀者認識並掌握各種數據結構。
[0第0]二部分（[0第0]7～13章）涉及編程方麵：編程結構和麵嚮對象特性、輸入/輸齣、字符串處理以及繪圖。值得一提的是[0第0]13章，這章主要講解的是R語言的調試。很多朋友在實際工作中有這樣的經曆，你可能用瞭一個小時就寫好代碼，卻用瞭一天的時間來調試。可是到目前為止還沒有在其他圖書上看到與R語言調試相關的內容，甚至也很少見到關於其他編程語言調試的圖書。本書剛好填補瞭這方麵的空白。如果讀者仔細讀完[0第0]13章，並實踐其中的調試技巧，一定能事半功倍，也就能少熬點兒夜，有延長壽命的功效。本書的作者同時也著有《調試的藝術》（TheArt of Debugging），相信他在R語言調試方麵的功力也是相[0當0]深厚的。
[0第0]三部分（[0第0]14～16章）介紹的是更高級的內容，比如執行速度和性能的提升（[0第0]14章）、R語言與C/C++或Python混閤編程（[0第0]15章）以及R語言並行計算（[0第0]16章），雖然後一部分屬於編程的高級內容，但如果讀者從前往後一直[0學0]下來，隨著能力的提高，也是可以讀懂的。
本人從2007年開始接觸R語言，那時候市麵上幾乎沒有R語言方麵的書籍。[0當0]時我關於R語言的所有信息幾乎都是來自統計之都（）和謝益輝的博客（）。2008年鼕天，統計之都成功舉辦瞭“屆中[0國0]R語言[0會0]議”，來自各地的R語言用戶們齊聚一堂，交流心得。從那以後，每年的R語言[0會0]議都[0會0]在北京和上海舉辦。這幾年來，統計之都的隊伍也逐漸壯[0大0]，比如本書的其他三位主要譯者：邱怡軒、潘嵐鋒和熊熹，[0當0]年他們參加R語言[0會0]議的時候還是人[0大0]統計[0學0]院[0大0]一、[0大0]二的[0學0]生，後來也成為R語言社區的[0領0]軍人物。去年我們接到本書的翻譯任務時，他們三人分彆收到瞭美[0國0]普度[0大0][0學0]、愛荷華州立[0大0][0學0]以及明尼蘇達[0大0][0學0]的錄取通[0知0]，現在已經在美[0國0]留[0學0]深造。希望有越來越多的人加入統計之都的[0大0]傢庭，和[0大0]傢一起成長，為中[0國0]統計事業的發展盡自己的一份力。
在翻譯過程中，幾位譯者力求忠實於原文，但糾正瞭原書的幾處錯誤，同時也兼顧中文錶達的流[0暢0]，不過譯文中可能仍有不[0當0]之處，歡迎讀者予以指正。
除瞭本人以及前麵提到的三位譯者之外，統計之都的三位老朋友林宇、嚴紫丹和程豪也參與瞭本書部分章節的校審和初稿翻譯，在此錶示感謝。全書譯文後由本人統稿，如有錯誤之處，均由本人承擔。
也感謝 [1機1] 械工業齣版社的吳怡編輯，她給予瞭我們細心的幫助。
統計之都的圖書齣版欄目（網址是）有本書的頁麵，讀者可以在這裏下載本書的數據和代碼，也可以留言提問。