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  • 全新R语言编程艺术(美)麦特洛夫97871114140
  • 正版
    • 作者: (美)麦特洛夫著 | (美)麦特洛夫编 | (美)麦特洛夫译 | (美)麦特洛夫绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2013-05-01
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    • 作者: (美)麦特洛夫著| (美)麦特洛夫编| (美)麦特洛夫译| (美)麦特洛夫绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2013-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:303
    • ISBN:9787111423140
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(美)麦特洛夫
    • 著:(美)麦特洛夫
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787111423140
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2013-05-01
    • 页数:303
    • 外部编号:1200695218
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序
    前  言
    致  谢
    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  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:的回归分析 13
    1.6  启动和关闭R 16
    1.7  获取帮 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  主题的帮 20
    1.7.5  批处理模式的帮 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
    2.1.3  作为向量的矩阵和数组 24
    2.2  声明 24
    .  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 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  线代数运算 50
    3.2.2  矩阵索引 51
    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..  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:的回归分析(续) 86
    5.2  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..  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..  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:在表中寻找频数优选的单元格 113
    6.4  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 1
    7.4.1  决定显式调用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  利用赋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 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  icksort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  值和优选值 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
    0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..  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
    1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
    2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 1
    12.1.7  添加图例:legend()函数 1
    12.1.8  添加文字:text()函数 2
    12.1.9  定位:locator()函数 2
    12.1.10  保存图形
    12.2  定制图形
    12.2.1  改变字符大小:cex选项
    12.2.2  改变坐标轴的范围:xlim和ylim选项 4
    12..  添加多边形:polygon()函数 5
    12.2.4  平滑散点:lowess()和loess()函数
    12.2.5  绘制具有显式表达式的函数
    12.2.6  扩展案例:放大曲线的一部分
    1.  将图形保存到文件 240
    1..1  R图形设备 240
    1..2  保存已显示的图形 241
    1..  关闭R图形设备 241
    12.4  建三图形 241
    3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 258
    13.6  语法和运行时错误 258
    13.7  在R上运行GDB 259
    4章  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:在模拟中获得更快的速度 262
    14..  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
    5章  R与语言的接口 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
    6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..  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  OpenMP指令 293
    16.3.6  GPU编程 294
    16.4  普遍的能考虑 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

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