電腦r語言是什麼意思

『壹』 R語言是什麼

R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。

『貳』 R有幾種意思，分別是什麼

商標上的「R」：
商標上的R是英文「register」的縮寫，「register」的中文意思是「注冊」，商品或服務打上這個標記，就是告訴人們，它所標注的圖形或文字不但是商標，而且還是注冊商標，受到國家法律的保護，未經授權，其他任何個人和組織都不能擅自使用。

字母「R」：
字母R是拉丁字母中的第18個字母。系由腓尼基語和希伯來語的第20個象形字母演變而來。

生物的性狀「R」：
生物的性狀R一般與r一起用，用來代指相對的基因（即一個顯性，一個隱性）。如捲舌基因為R，不捲舌基因為r。

物理的「R」：電學的電阻R。熱力學的 R 代表三種溫度標示法：°Ra代表Rankine溫標，°Ré代表Réaumur溫標、°Rø代表Rømer溫標。
轉動力學的 r 是一個衡量角速度的單位，意指單位時間轉動量（圈數、度、弧度（radian）。 光學的 R 則是一種度量X射線電離輻射量（ionising radiation）的單位。 沒有聽說「R天體」。。。

化學的「R」：化學氣體動力學的 R 表示理想氣體常數（gas constant）。 有機化學的 R 是對烴鏈的通稱。同時R也是摩爾氣體常數，R=8.314J/(K*mol)。理想氣體狀態方程：PV=nRT。立體化學（stereochemistry）的 R 表示一個碳原子附近右旋式（順時針）分子排列方式，判定的方式依照Cahn Ingold Prelog priority rules 生物化學的 R 表示精氨酸（arginine） 化學反應的 r 表示單位容量的莫耳生成速率 。

電腦中的「R」：
R語言R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

『叄』 R語言 !=是什麼意思

發生比來判定因變數的類別。在這里我們引入概率的概念，把事件發生定義為Y=1，事件未發生定義為Y=0，那麼事件發生的概率為p,事件未發生的概率為1-p，把p看成x的線性函數；

『肆』 R語言 html

Hypertext Markup Language，中文也就是超文本鏈接標示語言。HTML（HyperTextMark-upLanguage）即超文本標記語言，是WWW的描述語言。設計HTML語言的目的是為了能把存放在一台電腦中的文本或圖形與另一台電腦中的文本或圖形方便地聯系在一起，形成有機的整體，人們不用考慮具體信息是在當前電腦上還是在網路的其它電腦上。我們只需使用滑鼠在某一文檔中點取一個圖標，Internet就會馬上轉到與此圖標相關的內容上去，而這些信息可能存放在網路的另一台電腦中。 HTML文本是由HTML命令組成的描述性文本，HTML命令可以說明文字、圖形、動畫、聲音、表格、鏈接等。HTML的結構包括頭部（Head）、主體（Body）兩大部分，其中頭部描述瀏覽器所需的信息，而主體則包含所要說明的具體內容。

『伍』 R 語言的優劣勢是什麼

R編程語言在數字分析與機器學習領域已經成為一款重要的工具。隨著機器逐步成為愈發核心的數據生成器，該語言的人氣也必然會一路攀升。不過R語言當然也擁有著自己的優勢與缺點，開發人員只有加以了解後才能充分發揮它的強大能力。

R語言並不單純面向高端程序員，我甚至並不認為R語言只適用於程序員。它非常適合那些面向數據並試圖解決相關問題的用戶，無論他們的實際編程能力如何

『陸』 r語言編程的步驟

r語言編程的步驟？R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。
工具原料一台電腦下載完畢的R software
方法/步驟分步閱讀
1
/5
安裝完畢R語言，新建屬於自己的R變成文件夾，然後 File ->Change Dir..,設置成自己的工作文件，自己工作空間將都會產生在這個文件夾下。
2
/5
然後Files - > New Script，打開新的腳本編輯，在這里鍵入自己代碼，編輯。
在此模式下，摁F5鍵意味著執行這一行，當我們編輯很多行的時候，我們可以進行全選，然後摁下F5，這樣就會執行所有行的代碼。
3
/5
下面進行實戰，我們下面將會用R語言畫出一個簡單房子，具體的代碼含義不解釋，推薦Manning出版的《R語言實戰》，裡面有大量的聯系及講解。
4
/5
選中，然後執行F5按鍵，R語言就會畫出一個簡單的房子，具體代碼可以參見下圖。
5
/5
總之，R語言是一個非常好的統計軟體，在生物統計，金融統計中發揮著越來越多的作用，同時R語言作為一款開源軟體，也被世界的R語言興趣者優化著。
注意事項
R作為一款免費的軟體，有時候即使編正確的情況下，仍然可能出現錯誤
軟體的學習在於多聯系
內容僅供參考並受版權保護

『柒』 r語言中%/%什麼意思

整數除法，取小數點前面的數字。比如5%/%2會得到2。

R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

發展歷史：

R是統計領域廣泛使用的誕生於1980年左右的S語言的一個分支。可以認為R是S語言的一種實現。而S語言是由AT&T貝爾實驗室開發的一種用來進行數據探索、統計分析和作圖的解釋型語言。最初S語言的實現版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一個商業軟體，它基於S語言，並由MathSoft公司的統計科學部進一步完善。

後來紐西蘭奧克蘭大學的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志願人員開發了一個R系統。由「R開發核心團隊」負責開發。R可以看作貝爾實驗室（AT&T BellLaboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks開發的S語言的一種實現。當然，S語言也是S-Plus的基礎。

所以，兩者在程序語法上可以說是幾乎一樣的，可能只是在函數方面有細微差別，程序十分容易地就能移植到一程序中，而很多一的程序只要稍加修改也能運用於R。

『捌』 r語言fr2是什麼意思

r語言fr2是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。
r語言一種計算機語言，偏向做數據分析，開源，有很強大的工具包

『玖』 怎樣才能學好電腦的R語言

R語言快速入門：數據結構+生成數據+數據引用+讀取外部數據

查看完整文檔可至網路網盤：
鏈接:https://pan..com/s/1cEdmpO5idfxx044TpqVBuA

提取碼: bi3t

R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。常被用於統計學、計量分析等領域。接下來講一下我個人認為的R入門知識。

目錄

1 數據結構

1.1 向量

1.2 矩陣

1.3 數據框

2 生成數據

2.1 c() 連接單個數據

2.2 ":" 生成1/-1等差向量

2.3 seq() 生成等距向量

2.4 rep() 生成重復數據

3 數據引用

3.1 引用行/引用列

3.2 引用單個元素

3.3 引用子矩陣

3.4 變數名引用

4 讀取外部數據（表）

4.1 更改工作目錄

4.2 read.table

4.3 read.csv

正文

1 數據結構

本節主要講向量、矩陣、數據框三種數據結構（入門必須學）

1.1 向量

用於存儲數值型、字元型或邏輯型數據的一維數組，常用"c()"創建。例如：

>c(1,2,8)#生成包含1，2，8的一維數組（向量）
[1]128

1.2 矩陣

二維數組具有行列的概念

#矩陣用法

matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL)#表示生成1行，1列的一個矩陣，其中僅僅包含一個元素「NA」

#---示例---#
>matrix(c(1,2,3,11,12,13),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE,dimnames=list(c("row1","row2"),c("C.1","C.2","C.3")))
C.1C.2C.3
row1123
row2111213
#nrow=2和ncol=3定義2x3的2行3列矩陣
#byrow=TRUE是控制矩陣中的數據c(1,2,3,11,12,13)按照行的順序排列，默認按照列排列
#dimnames=list(c("row1","row2"),c("C.1","C.2","C.3"))定義矩陣行名和列名

1.3 數據框

主要用於向量/矩陣合並，可以將不通類型的以向量以及矩陣，按照一定結構存儲在數據框中。

>x<-c(11:20)#其中"<-"是賦值的意思，將向量c(11:20)賦值給對象x
>y<-c(1:10)
>data.frame(xf=x,yf=x)#將向量x和y合並存儲到數據框中，並重命名為xf和yf
xfyf
11111
21212
31313
41414
51515
61616
71717
81818
91919
102020

數組與矩陣類似，但其維度大於2.由於R入門基本接觸不到3維以上數組的概念，目前暫不展開，等入門後在反過來看。

2 生成數據

本節主要講「c()」、":"、seq、rep等四種數據生成的內容（入門必須學）

2.1 「c」 連接單個數據

>c(1,2,8)#生成包含1，2，8的向量

2.2 「:「 生成1/-1等差向量

>1.1:10
[1]1.12.13.14.15.16.17.18.19.1
>1:10
[1]12345678910
>10:1#如x=1:10（遞減，如y=10:1）
[1]10987654321

2.3 seq 生成等距向量

①seq(起點，終點，步長);

②seq(length=9, from=1, to=5)

>seq(1,10,2)
[1]13579
>seq(length=5,1,10)
[1]1.003.255.507.7510.00
#seq(x)相當於1:length(x)；length(x)為0時，返回integer(0)
>seq(10)
[1]12345678910
>seq(c())
integer(0)

2.4 rep(x,n) 重復

將x重復n次，可使用each限定為依次重復形式

rep(1:3,3)
rep(1:3,each=3)
#>rep(1:3,3)
#[1]123123123
#>rep(1:3,each=3)
#[1]111222333

額外補充：R語言|第2講：生成數據

3 數據引用（以矩陣為例）

數據引用必須懂「對指定維度數據的引用」（以二維矩陣為例）

3.1 行引用/列引用

例如：引用第一行數據，引用第一列數據，引用第一行第一列的數據。

>data(iris)#鳶尾花數據集>dim(iris)#讀取iris數據集的維度數值，以「行數列數」形式展示[1]1505#說明iris數據集是150x5的二維數組

3.2 行列值引用：數據集[行值,列值]

如行值或列值僅1個數字，表示僅引用該行或列的數據

>iris[1,]#引用第1行數據
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
15.13.51.40.2setosa
>head(iris[,1],5)#引用第1列的數據，其中因數據過長，使用head()函數取前5個數字
[1]5.14.94.74.65.0

3.3 引用子矩陣

如行值或列值為組合數據，則表示引用組合行列交叉位置的數據

>iris[1:5,1:3]
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.Length
15.13.51.4
24.93.01.4
34.73.21.3
44.63.11.5
55.03.61.4

3.4 變數名引用

（多用於二維數組中）：數據集$變數名

>head(iris$Petal.Length,5)
[1]1.41.41.31.51.4

4 讀取外部數據（以.csv表為例）

本節主要講如何讀取外部數據（表）（以.csv表為例）

4.1 設置工作目錄

R語言中數據的輸入需要設置數據讀取的路徑，一般將數據文件放到工作目錄下，這樣直接就可以通過read.table等讀取數據文檔（不許要設置路徑）。

setwd("E:/") #設置當前工作目錄為"E:/"

getwd() #讀取當前工作空間的工作目錄（文件讀取保存路徑）

>getwd()#讀取當前工作空間的工作目錄（文件讀取保存路徑）
[1]"C:/Users/ysl/Documents"
>setwd("E:/")#設置當前工作目錄為"E:/"
>getwd()#再次使用getwd()函數即可查看是否設置成功
[1]"E:/"

方法二：通過R-gui菜單欄設置（文件-改變工作目錄）

4.2 read.table()

#讀取帶分隔符的文本文件。read.table()函數是R最基本函數之一，讀取帶分隔符的文本/表格文件。
#Usage
read.table(file,header=FALSE,sep="",quote=""'",
dec=".",numerals=c("allow.loss","warn.loss","no.loss"),
row.names,col.names,as.is=!stringsAsFactors,
na.strings="NA",colClasses=NA,nrows=-1,
skip=0,check.names=TRUE,fill=!blank.lines.skip,
strip.white=FALSE,blank.lines.skip=TRUE,
comment.char="#",
allowEscapes=FALSE,flush=FALSE,
stringsAsFactors=default.stringsAsFactors(),
fileEncoding="",encoding="unknown",text,skipNul=FALSE)
read.csv(file,header=TRUE,sep=",",quote=""",
dec=".",fill=TRUE,comment.char="",...)
read.csv2(file,header=TRUE,sep=";",quote=""",
dec=",",fill=TRUE,comment.char="",...)
read.delim(file,header=TRUE,sep="	",quote=""",
dec=".",fill=TRUE,comment.char="",...)
read.delim2(file,header=TRUE,sep="	",quote=""",
dec=",",fill=TRUE,comment.char="",...)
常用參數的說明如下：
（1）file：file是一個帶分隔符的ASCII文本文件。①絕對路徑或者相對路徑。一定要注意，在R語言中是轉義符，所以路徑分隔符需要寫成"\"或者「/」。所以寫成「C:\myfile\myfile.txt」或者「C:/myfile/myfile.txt」即可。②使用file.choose()，彈出對話框，自動選擇文件位置。例如：read.table(file.choose(),...)。
（2）header：一個表示文件是否在第一行包含了變數的邏輯型變數。如果header設置為TRUE，則要求第一行要比數據列的數量少一列。
（3）sep分開數據的分隔符。默認sep=""。read.table()函數可以將1個或多個空格、tab製表符、換行符或回車符作為分隔符。常見空白分隔符有：空格，製表符，換行符
sep=」」；sep=「	」；sep=「
」
（4）stringsAsFactors邏輯值，標記字元向量是否需要轉化為因子，默認是TRUE。stringsAsFactors=F意味著，「在讀入數據時，遇到字元串之後，不將其轉換為factors，仍然保留為字元串格式」。
（5）encoding設定輸入字元串的編碼方式。

#讀取txt文檔

>df<-read.table("data.txt")
>df
V1V2
1xy
212
334
456
>df<-read.table("data.txt",header=T)
>df
xy
112
234
356

#樣式1：直接讀取數據

>df<-read.table("data.csv")#直接讀取數據
>head(df)
V1
1ID,Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,Species
21,5.1,3.5,1.4,0.2,setosa
32,4.9,3,1.4,0.2,setosa
43,4.7,3.2,1.3,0.2,setosa
54,4.6,3.1,1.5,0.2,setosa
65,5,3.6,1.4,0.2,setosa

#樣式2：讀數+首行表頭

>df<-read.table("data.csv",header=T)#讀數+首行表頭
>head(df)
ID.Sepal.Length.Sepal.Width.Petal.Length.Petal.Width.Species
11,5.1,3.5,1.4,0.2,setosa
22,4.9,3,1.4,0.2,setosa
33,4.7,3.2,1.3,0.2,setosa
44,4.6,3.1,1.5,0.2,setosa
55,5,3.6,1.4,0.2,setosa
66,5.4,3.9,1.7,0.4,setosa

#樣式3：讀數+首行表頭+","逗號分割

>df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",")
#讀數+首行表頭+","逗號分割
>head(df)
IDSepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
115.13.51.40.2setosa
224.93.01.40.2setosa
334.73.21.30.2setosa
444.63.11.50.2setosa
555.03.61.40.2setosa
665.43.91.70.4setosa
>summary(df)
IDSepal.LengthSepal.WidthPetal.Length
Min.:1.00Min.:4.300Min.:2.000Min.:1.000
1stQu.:38.251stQu.:5.1001stQu.:2.8001stQu.:1.600
Median:75.50Median:5.800Median:3.000Median:4.350
Mean:75.50Mean:5.843Mean:3.057Mean:3.758
3rdQu.:112.753rdQu.:6.4003rdQu.:3.3003rdQu.:5.100
Max.:150.00Max.:7.900Max.:4.400Max.:6.900
Petal.WidthSpecies
Min.:0.100setosa:50
1stQu.:0.300versicolor:50
Median:1.300virginica:50
Mean:1.199
3rdQu.:1.800
Max.:2.500

#樣式4：讀數+首行表頭+","逗號分割+字元轉因子factor

>df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",",stringsAsFactor=T)
##讀數+首行表頭+","逗號分割+字元轉因子factor
>head(df)
IDSepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
115.13.51.40.2setosa
224.93.01.40.2setosa
334.73.21.30.2setosa
444.63.11.50.2setosa
555.03.61.40.2setosa
665.43.91.70.4setosa
#請注意species結果與樣式3中結果的差異
>summary(df)
IDSepal.LengthSepal.WidthPetal.Length
Min.:1.00Min.:4.300Min.:2.000Min.:1.000
1stQu.:38.251stQu.:5.1001stQu.:2.8001stQu.:1.600
Median:75.50Median:5.800Median:3.000Median:4.350
Mean:75.50Mean:5.843Mean:3.057Mean:3.758
3rdQu.:112.753rdQu.:6.4003rdQu.:3.3003rdQu.:5.100
Max.:150.00Max.:7.900Max.:4.400Max.:6.900
Petal.WidthSpecies
Min.:0.100setosa:50
1stQu.:0.300versicolor:50
Median:1.300virginica:50
Mean:1.199
3rdQu.:1.800
Max.:2.500

4.3 read.csv()

#讀取.csv格式數據，read.table的一種特定應用。read.csv()讀取逗號分割數據文件，read.table()的一種特定應用。默認逗號分割，header=T，stringsAsFactor=T
df<-read.csv("data.csv")#等價與下df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",",stringsAsFactor=T)df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",",stringsAsFactor=T)#第一行和第二行等價
read.csv(file,header=TRUE,sep=",",quote=""",
dec=".",fill=TRUE,comment.char="",...)
#實例
>df<-read.csv("data.csv")
#相當於df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",",stringsAsFactor=T)
>head(df)
IDSepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
115.13.51.40.2setosa
224.93.01.40.2setosa
334.73.21.30.2setosa
444.63.11.50.2setosa
555.03.61.40.2setosa
665.43.91.70.4setosa