列表是 R 语言的对象集合，可以用来保存不同类型的数据，可以是数字、字符串、向量、另一个列表等，当然还可以包含矩阵和函数。 R 语言创建列表使用 list() 函数。 如下实例，我们创建一个列表，包含了字符串、向量和数字： 实例 list_data 

R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。 矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。 一个 M x N 的矩阵是一个由 M（row） 行 和 N 列（column）元素排列成的矩形阵列。 以下是一个由 6 个数字元素构成的 2 行 3 列的矩阵： R 语言的矩阵可以使用 matrix() 函数来创建，语法格式如下： matr

数组也是 R 语言的对象，R 语言可以创建一维或多维数组。 R 语言数组是一个同一类型的集合，前面我们学的矩阵 matrix 其实就是一个二维数组。 向量、矩阵、数组关系可以看下图： R 语言数组创建使用 array() 函数，该函数使用向量作为输入参数，可以使用 dim 设置数组维度。 array() 函数语法格式如下： array(data = NA, dim = length(data),

因子用于存储不同类别的数据类型，例如人的性别有男和女两个类别，年龄来分可以有未成年人和成年人。 R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。 factor() 函数语法格式： factor(x = character(), levels, labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA) 参数说

数据框（Data frame）可以理解成我们常说的"表格"。 数据框是 R 语言的数据结构，是特殊的二维列表。 数据框每一列都有一个唯一的列名，长度都是相等的，同一列的数据类型需要一致，不同列的数据类型可以不一样。 R 语言数据框使用 data.frame() 函数来创建，语法格式如下： data.frame(…, row.names = NULL, check.rows = FALSE, che

合并数据框 R 语言合并数据框使用 merge() 函数。 merge() 函数语法格式如下： # S3 方法 merge(x, y, …) # data.frame 的 S3 方法 merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)), by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,

包是 R 函数、实例数据、预编译代码的集合，包括 R 程序，注释文档、实例、测试数据等。 R 语言相关的包一般存储安装目录下对 "library" 目录，默认情况在 R 语言安装完成已经自带来一些常用对包，当然我们也可以在后期自定义添加一些要使用的包。 R 语言完整的相关包可以查阅：https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages

R 作为统计学专业工具，如果只能人工的导入和导出数据将使其功能变得没有意义，所以 R 支持批量的从主流的表格存储格式文件（例如 CSV、Excel、XML 等）中获取数据。 CSV 表格交互 CSV（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号） 是一种非常流行的表格存储文件格式，这种格式适合储存中型或小型数据规模的数据。 由于大多数软件支

Excel 格式的文件主要是 xls 或 xlsx，这两种文件可以在 R 语言中导入 xlsx 库来实现直接的读取。 R 语言读写 Excel 文件需要安装扩展包，我们可以在 R 到控制台输入以下命令来安装：   install.packages("xlsx", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/") 安装过程如下： 事实上，几乎所有的 Excel

XML 指的是可扩展标记语言（eXtensible Markup Language），XML 被设计用来传输和存储数据。 R 语言读写 XML 文件需要安装扩展包，我们可以在 R 到控制台输入以下命令来安装： install.packages("XML", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/") 查看是否安装成功： > any(grepl("

JSON: JavaScript Object Notation(JavaScript 对象表示法)。 JSON 是存储和交换文本信息的语法。 JSON 类似 XML，但比 XML 更小、更快，更易解析。 R 语言读写 JSON 文件需要安装扩展包，我们可以在 R 到控制台输入以下命令来安装： install.packages("rjson", repos = "https://mirrors.u

MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。 R 语言读写 MySQL 文件需要安装扩展包，我们可以在 R 到控制台输入以下命令来安装： install.packages("RMySQL", repos = "https://mirr

R 语言提供来大量的库来实现绘图功能。 饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系。 R 语言使用 pie() 函数来实现饼图，语法格式如下： pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, clockwise = FALSE, init.angle = if(clockwise) 90 e

条形图，也称为柱状图条形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。 条形图可以是水平或垂直的，每个长方形可以有不同的颜色。 R 语言使用 barplot() 函数来创建条形图，格式如下： barplot(H,xlab,ylab,main, names.arg,col,beside) 参数说明： H 向量或矩阵，包含图表用的数字值，每个数值表示矩形条的高度。 xlab x 轴标签。 ylab y 轴

不同系统的字体库目录： Linux 一般在 /usr/share/fonts 下，我们可以使用 fc-list 命令查看： # fc-list /usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSerif-Bold.ttf: DejaVu Serif:style=Bold /usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSansMono.t

函数曲线图是研究函数的重要工具。 R 中 curve() 函数可以绘制函数的图像，代码格式如下： curve(expr, from = NULL, to = NULL, n = 101, add = FALSE, type = "l", xname = "x", xlab = xname, ylab = NULL, log = NULL, xlim = NULL, …) # S3 函数的方法 pl

散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定，每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标。 散点图可以使用 plot() 函数来绘制，语法格式如下： plot(x, y, type="p", main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes) x 横坐标 x 轴的数据集合 y 纵坐标 y 轴的数据集合 type：绘图的类型，

首先，在 R 中安装软件包 "Rserve" 。 如果你使用的是 RGui 可视化界面，在菜单栏的 程序包 - 安装程序包 里可以完成这个步骤。如果你使用的是纯粹的 R Console，可以使用以下命令： install.packages("Rserve", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/") 当 Reserve 安装完成之后，在 R 的根目录

R mean() 函数用来计算样本的平均值，该函数的第二个参数可以设置去掉部分异常分数据。 mean() 函数语法格式如下： mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 参数说明： x 输入向量 trim 在首尾分别去除异常值，取值范围为 0 到 0.5 之间，表示在计算均值前需要去掉的异常值的比例。 na.rm 布尔值，默认为 FALSE，设置是否删除输入的向量中

R median() 函数用来计算样本的中位数。 中位数（Median）又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。 median() 函数语法格式如下： median(x, na.rm = FALSE) 参数说明： x 输入向量 na.rm 布尔值，默认为 FALSE，设置是否删除输入的向