正版 R语言编程艺术 (美)麦特洛夫|译者:陈堰平//邱怡轩//潘岚锋/

译者序
前 言
致 谢
第1章 快速入门 1
1.1 怎样运行R 1
1.1.1 交互模式 1
1.1.2 批处理模式 2
1.2 第一个R会话 3
1.3 函数入门 5
1.3.1 变量的作用域 7
1.3.2 默认参数 8
1.4 R语言中一些重要的数据结构 8
1.4.1 向量，R语言中的战斗机 8
1.4.2 字符串 9
1.4.3 矩阵 9
1.4.4 列表 10
1.4.5 数据框 12
1.4.6 类 12
1.5 扩展案例：考试成绩的回归分析 13
1.6 启动和关闭R 16
1.7 获取帮助 17
1.7.1 help()函数 18
1.7.2 example()函数 18
1.7.3 如果你不太清楚要查找什么 19
1.7.4 其他主题的帮助 20
1.7.5 批处理模式的帮助 21
1.7.6 互联网资源 21
第2章 向量 22
2.1 标量、向量、数组与矩阵 22
2.1.1 添加或删除向量元素 22
2.1.2 获取向量长度 23
2.1.3 作为向量的矩阵和数组 24
2.2 声明 24
2.3 循环补齐 25
2.4 常用的向量运算 26
2.4.1 向量运算和逻辑运算 26
2.4.2 向量索引 27
2.4.3 用:运算符创建向量 28
2.4.4 使用seq()创建向量 28
2.4.5 使用rep()重复向量常数 29
2.5 使用all()和any() 30
2.5.1 扩展案例：寻找连续出现1的游程 30
2.5.2 扩展案例：预测离散值时间序列 31
2.6 向量化运算符 34
2.6.1 向量输入，向量输出 34
2.6.2 向量输入，矩阵输出 36
2.7 NA与NULL值 37
2.7.1 NA的使用 37
2.7.2 NULL的使用 37
2.8 筛选 38
2.8.1 生成筛选索引 38
2.8.2 使用subset()函数筛选 40
2.8.3 选择函数which() 40
2.9 向量化的ifelse()函数 41
2.9.1 扩展案例：度量相关性 42
2.9.2 扩展案例：对鲍鱼数据集重新编码 44
2.10 测试向量相等 46
2.11 向量元素的名称 47
2.12 关于c()的更多内容 48
第3章 矩阵和数组 49
3.1 创建矩阵 49
3.2 一般矩阵运算 50
3.2.1 线性代数运算 50
3.2.2 矩阵索引 51
3.2.3 扩展案例：图像操作 52
3.2.4 矩阵元素筛选 55
3.2.5 扩展案例：生成协方差矩阵 57
3.3 对矩阵的行和列调用函数 58
3.3.1 使用apply()函数 58
3.3.2 扩展案例：寻找异常值 60
3.4 增加或删除矩阵的行或列 61
3.4.1 改变矩阵的大小 61
3.4.2 扩展案例：找到图中距离最近的一对端点 63
3.5 向量与矩阵的差异 65
3.6 避免意外降维 66
3.7 矩阵的行和列的命名问题 68
3.8 高维数组 68
第4章 列表 71
4.1 创建列表 71
4.2 列表的常规操作 72
4.2.1 列表索引 72
4.2.2 增加或删除列表元素 73
4.2.3 获取列表长度 75
4.2.4 扩展案例：文本词汇索引 75
4.3 访问列表元素和值 78
4.4 在列表上使用apply系列函数 79
4.4.1 lapply()和sapply()的使用 79
4.4.2 扩展案例：文本词汇索引（续） 80
4.4.3 扩展案例：鲍鱼数据 82
4.5 递归型列表 83
第5章 数据框 85
5.1 创建数据框 85
5.1.1 访问数据框 85
5.1.2 扩展案例：考试成绩的回归分析（续） 86
5.2 其他矩阵式操作 87
5.2.1 提取子数据框 87
5.2.2 缺失值的处理 88
5.2.3 使用rbind()和cbind()等函数 89
5.2.4 使用apply() 90
5.2.5 扩展案例：工资研究 90
5.3 合并数据框 92
5.4 应用于数据框的函数 95
5.4.1 在数据框上应用lapply()和sapply()函数 95
5.4.2 扩展案例：应用Logistic模型 95
5.4.3 扩展案例：学习中文方言的辅助工具 96
第6章 因子和表 102
6.1 因子与水平 102
6.2 因子的常用函数 103
6.2.1 tapply函数 103
6.2.2 split()函数 105
6.2.3 by()函数 106
6.3 表的操作 107
6.3.1 表中有关矩阵和类似数组的操作 109
6.3.2 扩展案例: 提取子表 111
6.3.3 扩展案例：在表中寻找频数最大的单元格 113
6.4 其他与因子和表有关的函数 114
6.4.1 aggregate()函数 115
6.4.2 cut()函数 115
第7章 R语言编程结构 116
7.1 控制语句 116
7.1.1 循环 116
7.1.2 对非向量集合的循环 119
7.1.3 if-else结构 120
7.2 算术和逻辑运算符及数值 121
7.3 参数的默认值 122
7.4 返回值 123
7.4.1 决定是否显式调用return () 124
7.4.2 返回复杂对象 124
7.5 函数都是对象 124
7.6 环境和变量作用域的问题 127
7.6.1 顶层环境 127
7.6.2 变量作用域的层次 128
7.6.3 关于ls()的进一步讨论 131
7.6.4 函数（几乎）没有副作用 131
7.6.5 扩展案例：显示调用框的函数 132
7.7 R语言中没有指针 134
7.8 向上级层次进行写操作 136
7.8.1 利用超赋值运算符对非局部变量进行写操作 136
7.8.2 用assign()函数对非局部变量进行写操作 137
7.8.3 扩展案例：用R语言实现离散事件仿真 138
7.8.4 什么时候使用全局变量 145
7.8.5 闭包 147
7.9 递归 148
7.9.1 Quicksort的具体实现 149
7.9.2 拓展举例：二叉查找树 150
7.10 置换函数 155
7.10.1 什么是置换函数 155
7.10.2 扩展案例：可记录元素修改次数的向量类 156
7.11 写函数代码的工具 158
7.11.1 文本编辑器和集成开发环境 158
7.11.2 edit()函数 158
7.12 创建自己的二元运算符 159
7.13 匿名函数 159
第8章 数学运算与模拟 161
8.1 数学函数 161
8.1.1 扩展例子：计算概率 161
8.1.2 累积和与累积乘积 162
8.1.3 最小值和最大值 162
8.1.4 微积分 163
8.2 统计分布函数 164
8.3 排序 165
8.4 向量和矩阵的线性代数运算 166
8.4.1 扩展示例：向量叉积 169
8.4.2 扩展示例：确定马尔科夫链的平稳分布 170
8.5 集合运算 171
8.6 用R做模拟 173
8.6.1 内置的随机变量发生器 173
8.6.2 重复运行时获得相同的随机数流 175
8.6.3 扩展案例：组合的模拟 175
第9章 面向对象的编程 177
9.1 S3类 177
9.1.1 S3泛型函数 177
9.1.2 实例：线性模型函数lm()中的OOP 178
9.1.3 寻找泛型函数的实现方法 179
9.1.4 编写S3类 181
9.1.5 使用继承 182
9.1.6 扩展示例：用于存储上三角矩阵的类 183
9.1.7 扩展示例：多项式回归程序 187
9.2 S4类 191
9.2.1 编写S4类 191
9.2.2 在S4类上实现泛型函数 193
9.3 S3类和S4类的对比 193
9.4 对象的管理 194
9.4.1 用ls()函数列出所有对象 194
9.4.2 用rm()函数删除特定对象 194
9.4.3 用save()函数保存对象集合 195
9.4.4 查看对象内部结构 196
9.4.5 exists()函数 197
第10章 输入与输出 198
10.1 连接键盘与显示器 198
10.1.1 使用scan()函数 198
10.1.2 使用readline()函数 200
10.1.3 输出到显示器 201
10.2 读写文件 202
10.2.1 从文件中读取数据框或矩阵 202
10.2.2 读取文本文件 203
10.2.3 连接的介绍 203
10.2.4 扩展案例：读取PUMS普查数据 204
10.2.5 通过URL在远程计算机上访问文件 208
10.2.6 写文件 209
10.2.7 获取文件和目录信息 210
10.2.8 扩展案例：多个文件内容的和 211
10.3 访问互联网 211
10.3.1 TCP/IP概述 212
10.3.2 R中的socket 212
10.3.3 扩展案例：实现R的并行计算 213
第11章 字符串操作 216
11.1 字符串操作函数概述 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 正则表达式 218
11.2.1 扩展案例：检测文件名的后缀 219
11.2.2 扩展案例：生成文件名 220
11.3 在调试工具edtdbg中使用字符串工具 221
第12章 绘图 224
12.1 创建图形 224
12.1.1 基础图形系统的核心：plot()函数 224
12.1.2 添加线条：abline()函数 225
12.1.3 在保持现有图形的基础上新增一个绘图窗口 226
12.1.4 扩展案例：在一张图中绘制两条密度曲线 227
12.1.5 扩展案例：进一步考察多项式回归 228
12.1.6 添加点：points()函数 231
12.1.7 添加图例：legend()函数 231
12.1.8 添加文字：text()函数 232
12.1.9 精确定位：locator()函数 232
12.1.10 保存图形 233
12.2 定制图形 233
12.2.1 改变字符大小：cex选项 233
12.2.2 改变坐标轴的范围：xlim和ylim选项 234
12.2.3 添加多边形：polygon()函数 235
12.2.4 平滑散点：lowess()和loess()函数 236
12.2.5 绘制具有显式表达式的函数 237
12.2.6 扩展案例：放大曲线的一部分 237
12.3 将图形保存到文件 240
12.3.1 R图形设备 240
12.3.2 保存已显示的图形 241
12.3.3 关闭R图形设备 241
12.4 创建三维图形 241
第13章 调试 243
13.1 调试的基本原则 243
13.1.1 调试的本质：确认原则 243
13.1.2 从小处着手 243
13.1.3 模块化的、自顶向下的调试风格 244
13.1.4 反漏洞 244
13.2 为什么要使用调试工具 244
13.3 使用R的调试工具 245
13.3.1 利用debug()和browser()函数进行逐步调试 245
13.3.2 使用浏览器命令 246
13.3.3 设置断点 246
13.3.4 使用trace()函数进行追踪 247
13.3.5 使用traceback()和debugger()函数对崩溃的程序进行检查 248
13.3.6 扩展案例：两个完整的调试会话 248
13.4 更方便的调试工具 256
13.5 在调试模拟数据的代码时请确保一致性 258
13.6 语法和运行时错误 258
13.7 在R上运行GDB 259
第14章 性能提升：速度和内存 260
14.1 编写快速的R代码 260
14.2 可怕的for循环 260
14.2.1 用向量化提升速度 261
14.2.2 扩展案例：在蒙特卡罗模拟中获得更快的速度 262
14.2.3 扩展案例：生成幂次矩阵 266
14.3 函数式编程和内存问题 267
14.3.1 向量赋值问题 267
14.3.2 改变时拷贝 268
14.3.3 扩展案例：避免内存拷贝 269
14.4 利用Rprof()来寻找代码的瓶颈 270
14.4.1 利用Rprof()来进行监视 270
14.4.2 Rprof()的工作原理 271
14.5 字节码编译 273
14.6 内存无法装下数据怎么办 273
14.6.1 分块 274
14.6.2 利用R软件包来进行内存管理 274
第15章 R与其他语言的接口 275
15.1 编写能被R调用的C/C++函数 275
15.1.1 R与C/C++交互的预备知识 275
15.1.2 例子：提取方阵的次对角线元素 275
15.1.3 编译和运行程序 276
15.1.4 调试R/C程序 277
15.1.5 扩展案例：预测离散取值的时间序列 279
15.2 从Python调用R 281
15.2.1 安装RPy 281
15.2.2 RPy语法 282
第16章 R语言并行计算 284
16.1 共同外链问题 284
16.2 snow包简介 285
16.2.1 运行snow代码 285
16.2.2 分析snow代码 287
16.2.3 可以获得多少倍的加速 287
16.2.4 扩展案例：K均值聚类 288
16.3 借助于C 290
16.3.1 利用多核机器 291
16.3.2 扩展案例：利用OpenMP解决共同外链问题 291
16.3.3 运行OpenMP代码 292
16.3.4 OpenMP代码分析 293
16.3.5 其他OpenMP指令 293
16.3.6 GPU编程 294
16.4 普遍的性能考虑 295
16.4.1 开销的来源 295
16.4.2 简单并行程序，以及那些不简单的 296
16.4.3 静态和动态任务分配 297
16.4.4 软件炼金术：将一般的问题转化为简单并行问题 299
16.5 调试R语言并行计算的代码 299
附录A 安装R 300
附录B 安装和使用包 301

《R语言编程艺术》编著者麦特洛夫。 R是一种用于统计计算与做图的开源软件，同时也是一种编程语言，它广泛应用于企业和学术界的数据分析领域，正在成为最通用的语言之一。由于近几年数据挖掘、大数据等概念的走红，R也越来越多地被人关注。截至本文完成之日，CRAN（http：／／cran。r－project。org／）上共有4383个包，涉及统计、化学、经济、生物、医学、心理、社会学等各个学科。不同类型的公司，比如Google、辉瑞、默克、美国银行、洲际酒店集团和壳牌公司都在使用它，同时以S语言环境为基础的R语言由于其鲜明的特色，一出现就受到了统计专业人士的青睐，成为国外大学里相当标准的统计软件。