什么是 R 语言？

Alice

什么是 R 语言？

R 语言是一种专门为统计计算和图形显示而设计的编程语言和环境。它由统计学家开发，也为统计学家和数据科学家所广泛使用，是目前数据科学领域最主流的工具之一。

你可以把它理解为一款功能极其强大、且完全免费的“统计软件”，就像开源的 SPSS 或 SAS。

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R 的核心特点

• 开源免费：R 是开源软件，任何人都可以免费使用、修改和分发。这吸引了庞大的社区贡献了无数功能包。
• 强大的统计功能：从简单的描述性统计到复杂的机器学习、时间序列分析、生物信息学等，R 都能提供顶尖的支持。它是许多学术研究和新统计方法的首选实现平台。
• 顶尖的绘图系统：R 拥有世界上最强大的数据可视化能力之一。通过内置的图形功能或 ggplot2 等扩展包，用户可以轻松制作出高质量、可定制的各种图表。
• 丰富的扩展包：R 的真正力量来自于其社区贡献的扩展包（package）。在 CRAN（Comprehensive R Archive Network）、Bioconductor（生物信息学）等仓库中，有超过18,000个免费包，几乎可以解决任何领域的数据分析问题。
• 活跃的社区：拥有一个非常活跃和友好的全球社区。无论遇到什么问题，通常都能在 Stack Overflow、R-bloggers 等论坛上找到答案或获得帮助。
  
  

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R 主要用来做什么？

• 数据清洗与整理：将杂乱的数据转换为适合分析的形式。
• 数据可视化：制作散点图、柱状图、线图、热力图甚至是交互式图表。
• 统计分析：执行假设检验、线性回归、方差分析等经典统计方法。
• 机器学习：构建预测模型，如随机森林、支持向量机（SVM）等。
• 报告生成：使用 R Markdown 或 Shiny 等技术，将代码、分析结果、图表和解释文字动态生成一份完整的报告（PDF、HTML）或交互式网页应用。
  
  

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一个简单的 R 代码示例

让我们看一个非常简单的例子，感受一下 R 的语法：

# 创建一个包含年龄的向量
age <- c(25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70)
# 创建一个对应的收入向量（单位：千元）
income <- c(40, 45, 60, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 98)
# 执行一个简单的线性回归，看年龄如何影响收入
model <- lm(income ~ age)
# 查看回归结果摘要
summary(model)
# 绘制散点图并添加回归线
plot(age, income, main = "年龄与收入关系图", xlab = "年龄", ylab = "收入（千元）")
abline(model, col = "red")

这段代码会输出一个回归分析的结果，并画出一张漂亮的散点图加上一条红色的回归线。

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常用的 IDE（集成开发环境）

虽然 R 有自己的原生编辑器，但大多数人使用更强大的 IDE：

• RStudio：这是最流行、最推荐的 R 语言集成开发环境，界面友好，功能强大，极大地提升了编写 R 代码的体验。
  
  

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R 与 Python 的简单对比

在数据科学领域，R 和 Python 是两大主流语言，它们各有侧重：

[td]

特性	R	Python
主要优势	统计分析、可视化	通用编程、机器学习、深度学习
设计初衷	为统计学家和数据分析师设计	作为一种通用的编程语言
学习曲线	对无编程背景的统计人员更友好	对程序员更友好，语法更通用
生态系统	拥有无比强大的统计和可视化包	拥有更广泛的库（如Web开发、自动化等）

如何开始学习？

• 安装 R：从 The R Project 官网下载并安装 R。
• 安装 RStudio：从 RStudio 官网下载 Desktop 版本。
• 学习基础语法：了解变量、数据类型、向量、数据框等基本概念。
• 学习核心包：重点掌握 tidyverse 系列包（尤其是 dplyr, ggplot2），它们是现代 R 数据科学的核心工具集。