电脑r语言是什么意思

‘壹’ R语言是什么

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

‘贰’ R有几种意思，分别是什么

商标上的“R”：
商标上的R是英文“register”的缩写，“register”的中文意思是“注册”，商品或服务打上这个标记，就是告诉人们，它所标注的图形或文字不但是商标，而且还是注册商标，受到国家法律的保护，未经授权，其他任何个人和组织都不能擅自使用。

字母“R”：
字母R是拉丁字母中的第18个字母。系由腓尼基语和希伯来语的第20个象形字母演变而来。

生物的性状“R”：
生物的性状R一般与r一起用，用来代指相对的基因（即一个显性，一个隐性）。如卷舌基因为R，不卷舌基因为r。

物理的“R”：电学的电阻R。热力学的 R 代表三种温度标示法：°Ra代表Rankine温标，°Ré代表Réaumur温标、°Rø代表Rømer温标。
转动力学的 r 是一个衡量角速度的单位，意指单位时间转动量（圈数、度、弧度（radian）。 光学的 R 则是一种度量X射线电离辐射量（ionising radiation）的单位。 没有听说“R天体”。。。

化学的“R”：化学气体动力学的 R 表示理想气体常数（gas constant）。 有机化学的 R 是对烃链的通称。同时R也是摩尔气体常数，R=8.314J/(K*mol)。理想气体状态方程：PV=nRT。立体化学（stereochemistry）的 R 表示一个碳原子附近右旋式（顺时针）分子排列方式，判定的方式依照Cahn Ingold Prelog priority rules 生物化学的 R 表示精氨酸（arginine） 化学反应的 r 表示单位容量的莫耳生成速率 。

电脑中的“R”：
R语言R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

‘叁’ R语言 !=是什么意思

发生比来判定因变量的类别。在这里我们引入概率的概念，把事件发生定义为Y=1，事件未发生定义为Y=0，那么事件发生的概率为p,事件未发生的概率为1-p，把p看成x的线性函数；

‘肆’ R语言 html

Hypertext Markup Language，中文也就是超文本链接标示语言。HTML（HyperTextMark-upLanguage）即超文本标记语言，是WWW的描述语言。设计HTML语言的目的是为了能把存放在一台电脑中的文本或图形与另一台电脑中的文本或图形方便地联系在一起，形成有机的整体，人们不用考虑具体信息是在当前电脑上还是在网络的其它电脑上。我们只需使用鼠标在某一文档中点取一个图标，Internet就会马上转到与此图标相关的内容上去，而这些信息可能存放在网络的另一台电脑中。 HTML文本是由HTML命令组成的描述性文本，HTML命令可以说明文字、图形、动画、声音、表格、链接等。HTML的结构包括头部（Head）、主体（Body）两大部分，其中头部描述浏览器所需的信息，而主体则包含所要说明的具体内容。

‘伍’ R 语言的优劣势是什么

R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。

R语言并不单纯面向高端程序员，我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户，无论他们的实际编程能力如何

‘陆’ r语言编程的步骤

r语言编程的步骤？R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
工具原料一台电脑下载完毕的R software
方法/步骤分步阅读
1
/5
安装完毕R语言，新建属于自己的R变成文件夹，然后 File ->Change Dir..,设置成自己的工作文件，自己工作空间将都会产生在这个文件夹下。
2
/5
然后Files - > New Script，打开新的脚本编辑，在这里键入自己代码，编辑。
在此模式下，摁F5键意味着执行这一行，当我们编辑很多行的时候，我们可以进行全选，然后摁下F5，这样就会执行所有行的代码。
3
/5
下面进行实战，我们下面将会用R语言画出一个简单房子，具体的代码含义不解释，推荐Manning出版的《R语言实战》，里面有大量的联系及讲解。
4
/5
选中，然后执行F5按键，R语言就会画出一个简单的房子，具体代码可以参见下图。
5
/5
总之，R语言是一个非常好的统计软件，在生物统计，金融统计中发挥着越来越多的作用，同时R语言作为一款开源软件，也被世界的R语言兴趣者优化着。
注意事项
R作为一款免费的软件，有时候即使编正确的情况下，仍然可能出现错误
软件的学习在于多联系
内容仅供参考并受版权保护

‘柒’ r语言中%/%什么意思

整数除法，取小数点前面的数字。比如5%/%2会得到2。

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

发展历史：

R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室（AT&T BellLaboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。当然，S语言也是S-Plus的基础。

所以，两者在程序语法上可以说是几乎一样的，可能只是在函数方面有细微差别，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运用于R。

‘捌’ r语言fr2是什么意思

r语言fr2是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
r语言一种计算机语言，偏向做数据分析，开源，有很强大的工具包

‘玖’ 怎样才能学好电脑的R语言

R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据

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提取码: bi3t

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。

目录

1 数据结构

1.1 向量

1.2 矩阵

1.3 数据框

2 生成数据

2.1 c() 连接单个数据

2.2 ":" 生成1/-1等差向量

2.3 seq() 生成等距向量

2.4 rep() 生成重复数据

3 数据引用

3.1 引用行/引用列

3.2 引用单个元素

3.3 引用子矩阵

3.4 变量名引用

4 读取外部数据（表）

4.1 更改工作目录

4.2 read.table

4.3 read.csv

正文

1 数据结构

本节主要讲向量、矩阵、数据框三种数据结构（入门必须学）

1.1 向量

用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，常用"c()"创建。例如：

>c(1,2,8)#生成包含1，2，8的一维数组（向量）
[1]128

1.2 矩阵

二维数组具有行列的概念

#矩阵用法

matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL)#表示生成1行，1列的一个矩阵，其中仅仅包含一个元素“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定义2x3的2行3列矩阵
#byrow=TRUE是控制矩阵中的数据c(1,2,3,11,12,13)按照行的顺序排列，默认按照列排列
#dimnames=list(c("row1","row2"),c("C.1","C.2","C.3"))定义矩阵行名和列名

1.3 数据框

主要用于向量/矩阵合并，可以将不通类型的以向量以及矩阵，按照一定结构存储在数据框中。

>x<-c(11:20)#其中"<-"是赋值的意思，将向量c(11:20)赋值给对象x
>y<-c(1:10)
>data.frame(xf=x,yf=x)#将向量x和y合并存储到数据框中，并重命名为xf和yf
xfyf
11111
21212
31313
41414
51515
61616
71717
81818
91919
102020

数组与矩阵类似，但其维度大于2.由于R入门基本接触不到3维以上数组的概念，目前暂不展开，等入门后在反过来看。

2 生成数据

本节主要讲“c()”、":"、seq、rep等四种数据生成的内容（入门必须学）

2.1 “c” 连接单个数据

>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（递减，如y=10:1）
[1]10987654321

2.3 seq 生成等距向量

①seq(起点，终点，步长);

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)相当于1:length(x)；length(x)为0时，返回integer(0)
>seq(10)
[1]12345678910
>seq(c())
integer(0)

2.4 rep(x,n) 重复

将x重复n次，可使用each限定为依次重复形式

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

额外补充：R语言|第2讲：生成数据

3 数据引用（以矩阵为例）

数据引用必须懂“对指定维度数据的引用”（以二维矩阵为例）

3.1 行引用/列引用

例如：引用第一行数据，引用第一列数据，引用第一行第一列的数据。

>data(iris)#鸢尾花数据集>dim(iris)#读取iris数据集的维度数值，以“行数列数”形式展示[1]1505#说明iris数据集是150x5的二维数组

3.2 行列值引用：数据集[行值,列值]

如行值或列值仅1个数字，表示仅引用该行或列的数据

>iris[1,]#引用第1行数据
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
15.13.51.40.2setosa
>head(iris[,1],5)#引用第1列的数据，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字
[1]5.14.94.74.65.0

3.3 引用子矩阵

如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据

>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 变量名引用

（多用于二维数组中）：数据集$变量名

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

4 读取外部数据（以.csv表为例）

本节主要讲如何读取外部数据（表）（以.csv表为例）

4.1 设置工作目录

R语言中数据的输入需要设置数据读取的路径，一般将数据文件放到工作目录下，这样直接就可以通过read.table等读取数据文档（不许要设置路径）。

setwd("E:/") #设置当前工作目录为"E:/"

getwd() #读取当前工作空间的工作目录（文件读取保存路径）

>getwd()#读取当前工作空间的工作目录（文件读取保存路径）
[1]"C:/Users/ysl/Documents"
>setwd("E:/")#设置当前工作目录为"E:/"
>getwd()#再次使用getwd()函数即可查看是否设置成功
[1]"E:/"

方法二：通过R-gui菜单栏设置（文件-改变工作目录）

4.2 read.table()

#读取带分隔符的文本文件。read.table()函数是R最基本函数之一，读取带分隔符的文本/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="",...)
常用参数的说明如下：
（1）file：file是一个带分隔符的ASCII文本文件。①绝对路径或者相对路径。一定要注意，在R语言中是转义符，所以路径分隔符需要写成"\"或者“/”。所以写成“C:\myfile\myfile.txt”或者“C:/myfile/myfile.txt”即可。②使用file.choose()，弹出对话框，自动选择文件位置。例如：read.table(file.choose(),...)。
（2）header：一个表示文件是否在第一行包含了变量的逻辑型变量。如果header设置为TRUE，则要求第一行要比数据列的数量少一列。
（3）sep分开数据的分隔符。默认sep=""。read.table()函数可以将1个或多个空格、tab制表符、换行符或回车符作为分隔符。常见空白分隔符有：空格，制表符，换行符
sep=””；sep=“	”；sep=“
”
（4）stringsAsFactors逻辑值，标记字符向量是否需要转化为因子，默认是TRUE。stringsAsFactors=F意味着，“在读入数据时，遇到字符串之后，不将其转换为factors，仍然保留为字符串格式”。
（5）encoding设定输入字符串的编码方式。

#读取txt文档

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

#样式1：直接读取数据

>df<-read.table("data.csv")#直接读取数据
>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

#样式2：读数+首行表头

>df<-read.table("data.csv",header=T)#读数+首行表头
>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

#样式3：读数+首行表头+","逗号分割

>df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",")
#读数+首行表头+","逗号分割
>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

#样式4：读数+首行表头+","逗号分割+字符转因子factor

>df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",",stringsAsFactor=T)
##读数+首行表头+","逗号分割+字符转因子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
#请注意species结果与样式3中结果的差异
>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()

#读取.csv格式数据，read.table的一种特定应用。read.csv()读取逗号分割数据文件，read.table()的一种特定应用。默认逗号分割，header=T，stringsAsFactor=T
df<-read.csv("data.csv")#等价与下df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",",stringsAsFactor=T)df<-read.table("data.csv",header=T,sep=",",stringsAsFactor=T)#第一行和第二行等价
read.csv(file,header=TRUE,sep=",",quote=""",
dec=".",fill=TRUE,comment.char="",...)
#实例
>df<-read.csv("data.csv")
#相当于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