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《R語言實戰（第2版）》（[美] Robert I. Kabacoff）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：R語言實戰（第2版）

作者：[美] Robert I. Kabacoff

譯者：王小寧

豆瓣評分：9.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-5

頁數：556

內容簡介：

本書注重實用性，是一本全面而細致的R指南，高度概括了該軟體和它的強大功能，展示了使用的統計示例，且對於難以用傳統方法處理的凌亂、不完整和非正態的數據給出了優雅的處理方法。作者不僅僅探討統計分析，還闡述了大量探索和展示數據的圖形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200頁內容，介紹數據挖掘、預測性分析和高級編程。

作者簡介：

作者簡介：

Robert I. Kabacoff

R語言社區著名學習網站Quick-R的維護者，現為全球化開發與咨詢公司Management研究集團研發副總裁。此前，Kabacoff博士是佛羅里達諾瓦東南大學的教授，講授定量方法和統計編程的研究生課程。Kabacoff還是臨床心理學博士、統計顧問，擅長數據分析，在健康、金融服務、製造業、行為科學、政府和學術界有20餘年的研究和統計咨詢經驗。

譯者簡介：

王小寧

中國人民大學統計學院14級碩士，16級博士，統計之都副主編，中國人民大學數據挖掘中心分布式計算負責人，研究興趣包括統計機器學習和缺失數據。

劉擷芯

中國人民大學統計學院13級碩士，愛荷華大學商學院16級博士，中國人民大學數據挖掘中心核心成員之一，研究興趣包括統計機器學習和文本分析。

黃俊文

2014年畢業於中山大學數學系，2016年畢業於加州大學聖地亞哥分校統計學專業，統計之都成員，易易網創始人之一，目前關注計算機科學和統計學的結合與應用，包括機器學習方法等。他致力於成為一個有趣的人。

B. r語言編程藝術中第三章擴展案例中找圖中距離最近的一對端點的代碼中17

擴展案例4，找到圖中距離最近的一對端點：
第i行第j列表示城市i和城市j的距離，x[i,j]=x[j,i]
矩陣式對稱的，且我們的目標使找到非0的最小值，並返回其所有的位置。
既然是對稱的，只需要計算上三角(此例用上三角)或下三角的每一行的最小值，再找到這些最小值的那一個。
q<-matrix(c(0,12,13,8,20,12,0,15,28,88,13,15,0,6,9,8,28,6,0,33,20,88,9,33,0),
nrow=5,ncol=5)
mind<-function(d){
n<-nrow(d)
dd<-cbind(d,1:n)#為原矩陣增加一列，為相應的行號
wins<-apply(dd[-n,],1,imin)#dd[-n,]，因為無需計算最後一行的最小值,上三角中值為0
i<-which.min(wins[2,])
#wins第1行為每行上三角最小值的列號，第2行為每行上三角的最小值
#在wins矩陣第2列找出最小值的位置，即為該最小值在原矩陣中的行號
j<-wins[1,i]
#j為wins矩陣中最小的值對應的k
#j為原矩陣的列號
return(c(d[i,j],i,j))
}
imin<-function(x){
lx<-length(x)
i<-x[lx]#注意此處返回的是行號，每一行的最後一個數字為對應的行號
j<-which.min(x[(i+1):(lx-1)])
#lx-1是為了不將行號值納入計算，(i+1):(lx-1)為對應行i的上三角位置
#j取了該行上三角中最小值的位置
#舉例，q第一行(i=1)的上三角值為12,13,8,20.那麼最小值為8，j=3,k=i+j=4,為原矩陣中該行最小值的實際位置
k<-i+j
return(c(k,x[k]))
}
#imin主要應用在apply中，要考慮到其應用的是一個什麼樣子的矩陣
mind(q)
#[1] 6 3 4，最小的值是6，位於第3行第4列

C. 求助R語言的科學編程與模擬電子書

編程語言都是相通的。如果有C語言的基礎的話，掌握R語言並不難。 入門的話，可以參考： R語言經典實例 (美) Paul Teetor著，這本書從數據結構講起，細節較多，有助於全方面增進對R語言的認識。 實例的話，可以學習： 王斌會的數據統計分析及R語言編程，這本書有對應的電子課程，訪問作者的主頁應該可以找到。

首先R是一種專業性很強的統計語言，如果想學得快一些的話，基本的統計學知識要懂，不然很多東西會掌握的比較慢。 掌握基本語法和操作，推薦國內的已經翻譯的比如《R語言實戰》《R語言編程藝術》，這個過程中最好結合一些小例子來做一些分析的東...

D. 初學R語言需要用什麼書比較好~怎麼學R語言

首先R是一種專業性很強的統計語言，如果想學得快一些的話，基本的統計學知識要懂，不然很多東西會掌握的比較慢。

掌握基本語法和操作，推薦國內的已經翻譯的比如《R語言實戰》《R語言編程藝術》，這個過程中最好結合一些小例子來做一些分析的東西。其他還有《R語言實例》《R語言核心技術手冊》也都是很好的書！如果需要可視化的話，強烈不推薦學習R本身的作圖系統，實在是太不友好了.....還是用ggplot2吧。

掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做數據分析和可視化，推薦《ggplot2：數據分析與圖形藝術》，這個才是作圖的神器啊.....如果是空間分析相關的，推薦《Applied Spatial Data Analysis with R》，這個如果可以的話看英文版，而且要有地學的一些知識背景，中文版翻譯的太次了，盡量不要看。數據挖掘機器學習之類的，可以看看比如《數據挖掘與R語言》、《機器學習——實用案例解析》，不過我覺得這幾本書沒上面的那幾本好，但是可以大概看看是咋回事，最好還是看看專門的相關書籍，熟悉各種演算法和流程，到時候搜索R的package，照著文檔和例子搞定，不是特別難。

最後，強烈推薦統計之都、R-bloggers，統計之都以及謝益輝、肖凱、劉思喆等人的博客（自行Google以及到上面的網站找鏈接），訂閱一下，會很有幫助，RStudio是個很棒的IDE，用起來很爽，功能很強大。

總之，你可以從《R語言實戰》開始出發吧！

E. 求《R語言實戰》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~

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G. R語言編程藝術中，在Rstudio中建立一個10*10的矩陣，要如何提取對角線數

i <- function(data) data[row(data)==col(data)]
xj <- matrix(runif(16),nrow=4)
i(xj)

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I. 入門r語言，r語言編程藝術和r語言實戰最好先看哪一本

1. 當然是先看比較入門的書，對R語言有個大概的了解，並且稍微操作一下。

2. 再看r語言實戰，內容比較全面，包括很多例子，不懂再參考一下並實際操作。看完這本書你就學得差不多了。

3. 最後看r語言編程藝術，內容比較深入，涉及一些底層的東西和一些初學者不太用的東西。比如怎麼用代碼進行調試等。
   

J. R語言如何實現把多張圖片存到一個PDF中顯示

直接合並到PDF中不就行了。