华章科技:R语言编程艺术 [The Art of R Programming]

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[美] Norman Matloff 著,陈堰平,邱怡轩,潘岚锋 等 译
图书标签:
  • R语言
  • 编程
  • 数据分析
  • 统计
  • 华章科技
  • 技术
  • 计算机
  • 科学计算
  • 数据挖掘
  • 机器学习
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出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111423140
版次:1
商品编码:11243704
品牌:机工出版
包装:平装
外文名称:The Art of R Programming
开本:16开
出版时间:2013-05-01
用纸:胶版纸
页数:320
正文语种:中文

具体描述

编辑推荐

  著名计算机科学家兼统计学家撰写,R语言领域公认经典著作。
  从纯编程角度系统讲解R语言的数据结构、编程结构、语法、TCP/IP网络编程、并行计算、代码调试、程序性能优化、编程技巧以及R语言与其他语言的接口。

海报:

内容简介

  《华章科技:R语言编程艺术》是R语言领域公认的经典著作,由著名计算机科学家兼统计学家撰写,它是一本面向R语言开发者的纯编程类书籍,不需要读者具备统计学基础,从编程角度而非统计学角度系统讲解了R语言的数据结构、编程结构、语法、TCP/IP网络编程、并行计算、代码调试、程序性能优化、编程技巧以及R语言与其他语言的接口等所有与R编程相关的知识,几乎面面俱到。《华章科技:R语言编程艺术》的实用性也非常强,44个精选的扩展案例,充分展示了R语言在数据处理和统计分析方面的强大能力。
  《华章科技:R语言编程艺术》一共16章:第1章介绍了学习R语言需要掌握的预备知识以及它的一些重要数据结构;第2~6章详细讲解了R语言的主要数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表、数据框和因子;第7~13章全面讲解了R语言的语法,包括编程结构、面向对象特性、数学运算与模拟、输入与输出、字符串处理、绘图,以及R语言的调试方法。第14~16章讲解了R语言编程的高级内容,如执行速度和性能的提升、R语言与C/C++或Python的混合编程,以及R语言的并行计算等。

作者简介

  Norman Matloff,著名计算机科学家兼统计学家,美国加州大学戴维斯分校计算机科学系教授,曾是该校统计专业的创建者之一,并担任过统计学教授,对并行编程、网络流量、数据挖掘、磁盘系统性能等方面的技术都有深入的研究。他乐于分享,撰写了多部广受欢迎的关于软件开发的在线教程,多次为《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《福布斯杂志》以及《洛杉矶时报》撰写文章,是《The Art of Debugging》的作者之一。

内页插图

目录

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









前言/序言

  致谢
  本书很大程度上得益于很多人的帮助和支持。
  首先,也是最重要的,我必须感谢技术审稿人Hadley Wickham先生,他的成名作是ggplot2和plyr这两个包。我曾向No Starch出版社推荐过Hadley,因为除了这两个包之外,他开发的其他包在CRAN(R用户贡献的代码库)上也备受欢迎,可说是经验丰富。正如我期待的那样,Hadley的很多评论为本书增色不少,尤其是他对某些代码示例的评论,通常他都这样开头:“我在想,如果你这么写会怎么样……”。有时这些评论会导致原本只带有一两个版本代码的例子变得要用两三种甚至更多种不同方式来实现编程目的,这样可以比较不同方法的优点和缺点,我相信读者会因此受到启发。
  非常感谢Jim Porzak,他是湾区R用户小组(Bay Area useR Group, BARUG的联合创始人,在我写这本书时他曾多次鼓励我。说起BARUG,我必须感谢Jim和另一位联合创始人Mike Driscoll,感谢他们创建了这个充满活力而又富有启发性的论坛。在BARUG,介绍R语言精妙应用的演讲者们经常让我感觉写这本书是个很有价值的项目。BARUG也得益于Revolution Analytics公司的资助以及该公司员工David Smith和Joe Rickert付出的时间、精力,以及奇妙的想法。
  Jay Emerson和Mike Kane,CRAN上备受赞誉的bigmemory包的作者,他们通读了第16章的早期文稿,并给出了极富价值的评论。
  John Chambers(S语言的缔造者,而S语言是R语言的前身)和Martin Morgan提供了关于R内核的建议,这对我在第14章讨论R的性能问题有很大帮助。
  7.8.4节涉及了一个在编程社区很有争议的主题——全局变量的使用。为了有一个更广阔的视角,我征求了几位专家的意见,特别是R核心小组的成员Thomas Lumley和加州大学戴维斯分校计算机科学学院的Sean Davis。当然,这并不意味着他们认可了我在这一节的观点,不过他们的评论非常有用。
  在本项目的前期,我写了份非常粗糙的(也是非常不完整的)草稿以供公众评论,后来Ramon Diaz-Uriarte、Barbara F。 La Scala、Jason Liao以及我的老朋友Mike Hannon给了我很有帮助的反馈。我的女儿Laura,一名工科学生,阅读了前面部分章节并给出了一些建议,使得本书得以完善。
  我自己的CRAN项目以及与R相关的研究(有些成为了本书的示例)得益于许多人的建议、反馈和(或)鼓励,特别是Mark Bravington、Stephen Eglen、Dirk Eddelbuett、Jay Emerson、Mike Kane、Gary King、Duncan Murdoch和Joe Rickert。
  R核心小组成员Duncan Temple Lang和我在同一个机构——加州大学戴维斯分校(UCD)。尽管我们在不同的系,以前也没有太多接触,但是这本书也得益于他在这个校园。他帮助UCD创造了一种广泛认可R的文化氛围,这让我能够很容易地向系里证明我用大量的时间写这本书是有价值的。
  这本书是我跟No Starch出版社合作的第二个项目。当我决定写这本书的时候,很自然地想到去找No Starch出版社,因为我喜欢他们产品的这种不拘形式的风格、高度实用性和可接受的价格。感谢Bill Pollock同意这个项目,感谢编辑人员Keith Fancher和Alison Law以及自由编辑Marilyn Smith。
  最后,但非常重要的是,我要感谢两位美丽、聪明、有趣的女人——我的妻子Gamis和前面提到的Laura,每次她们问我为什么如此埋头工作,我说“我正在写这本R书”,她们都会欣然接受。






《华章科技:R语言编程艺术》 内容概述 《华章科技:R语言编程艺术》一书,致力于为广大R语言学习者和实践者提供一套系统、深入且兼具艺术性的编程指导。本书并非简单地罗列R语言的语法规则,而是着眼于如何培养读者成为一名高效、优雅且富有创造力的R语言程序员。从基础的数据结构和操作,到面向对象编程、性能优化,再到程序打包和交互式应用开发,本书层层递进,旨在构建读者对R语言的全面认知和精湛技艺。 第一部分:R语言的基石——理解与运用 本书的开篇,将带领读者深入 R 语言的核心,揭示其设计的哲学和底层的运作机制。我们不仅仅学习如何调用函数,更重要的是理解函数是如何工作的,以及 R 语言在内存管理和对象系统方面的独到之处。 数据结构与操作的精髓:R 语言强大的数据处理能力是其核心竞争力之一。本书将细致讲解向量、列表、数据框(data frame)和矩阵等基本数据结构,不仅展示它们的创建和访问方法,更强调理解它们在内存中的表示方式及其对性能的影响。我们将学习如何利用R的矢量化运算来编写简洁高效的代码,避免冗余的循环,从而显著提升计算效率。此外,数据清洗、转换和重塑(reshaping)是数据分析过程中不可或缺的环节,本书将提供一系列行之有效的策略和工具,帮助读者从混乱的原始数据中提取有价值的信息。 函数式编程的魅力:R 语言深受函数式编程思想的影响,函数在其中扮演着至关重要的角色。本书将深入探讨函数的定义、参数传递、作用域规则以及匿名函数的使用。我们会学习如何利用 `apply` 系列函数,如 `lapply`, `sapply`, `apply` 等,来处理数据集合,摆脱低效的 `for` 循环。更进一步,我们将探索函数式编程的强大威力,例如通过柯里化(currying)和组合(composition)来构建更灵活、更可复用的代码。 掌握R语言的逻辑:控制流语句,如条件判断(`if-else`)和循环(`for`, `while`),是任何编程语言的基础。本书将详述这些结构的使用,并着重讲解如何以R语言特有的方式来编写高效的逻辑。我们会探讨如何利用逻辑向量进行条件选择,以及如何在必要时巧妙地运用循环来解决复杂问题。 第二部分:走向高级——构建坚实的编程能力 在掌握了R语言的基础之后,本书将引导读者进入更高级的编程范畴,培养具备良好软件工程素养的编码习惯。 面向对象编程的艺术:R 语言提供了多种面向对象的编程范式,包括 S3, S4 和 R6。本书将逐一剖析这些体系的特点、适用场景以及实现方法。我们将学习如何定义类(class)、创建对象(object)、实现方法(method)的重载和多态。理解面向对象编程不仅能帮助我们组织更复杂的代码结构,还能显著提高代码的可维护性和可扩展性。 性能优化与内存管理:随着数据规模的增长,代码的性能问题将变得尤为突出。本书将深入探讨R语言的性能瓶颈,并提供一系列行之有效的优化策略。我们将学习如何使用内置的性能分析工具来识别代码中的慢点,如何利用矢量化运算、更高效的数据结构以及编译器(如 `compiler` 包)来加速代码执行。同时,我们也会关注内存的管理,学习如何避免不必要的内存占用,确保程序在处理大数据集时依然能够流畅运行。 调试与错误处理的智慧:编写无错代码是每个程序员的追求,但错误在所难免。本书将教授读者如何有效地调试R语言代码,利用断点、单步执行、打印变量值等技巧来定位和修复bug。同时,我们还将学习如何使用 `tryCatch` 等机制来优雅地处理程序运行时可能出现的异常,提高程序的健壮性。 第三部分:R语言的延伸——拓展应用与生态 掌握了核心编程技巧后,本书将带领读者探索R语言在更广泛领域的应用,以及如何利用其丰富的生态系统来解决实际问题。 程序打包与模块化开发:为了更好地组织和分享R语言代码,编写可重用的函数包(package)是必不可少的。本书将详细介绍如何创建自己的R语言包,包括包的结构、元数据、函数导出以及文档编写。掌握包的开发,能够极大地提升我们的开发效率,并促进代码的复用和协作。 构建交互式数据应用:在数据分析的最后环节,如何将分析结果直观地呈现给用户至关重要。本书将介绍如何利用 `shiny` 等框架来构建交互式的数据可视化应用。我们将学习如何设计用户界面,如何响应用户的输入,以及如何动态地更新图表和表格,从而创造出引人入胜的数据故事。 并行计算与大数据处理:对于海量数据的处理,单线程的计算能力往往显得不足。本书将介绍R语言在并行计算和大数据处理方面的解决方案。我们将学习如何利用 `parallel` 包进行多核并行计算,以及如何与Spark等大数据平台集成,从而有效地处理PB级别的数据。 总结 《华章科技:R语言编程艺术》不仅是一本技术手册,更是一本思想指南。本书通过清晰的逻辑、丰富的示例和深入的讲解,力求让读者在掌握R语言强大功能的 P 候,更领悟到编程的艺术。通过阅读本书,您将能够: 构建对R语言底层的深刻理解:不再是“知其然”,更能“知其所以然”。 编写出更高效、更优雅、更具可读性的R代码:显著提升您的编程效率和代码质量。 掌握构建复杂R语言应用和解决方案的关键技能:从数据清洗到交互式应用,无所不包。 提升解决实际数据科学问题的能力:将理论知识转化为实实在在的成果。 无论您是R语言的初学者,还是希望进一步提升R语言编程技艺的资深用户,本书都将是您不可多得的良师益友。它将引领您在R语言的世界里,开启一段充满发现与创造的编程艺术之旅。

用户评价

评分

这本书给我的感觉,就像是在一个精心布置的画廊里漫步,每一幅作品都经过深思熟虑,都蕴含着作者的匠心独运。作为一个长期使用R进行数据分析的研究者,我一直在寻找一本能够真正提升我编程水平的书籍,而不是停留在表面。“华章科技:R语言编程艺术”无疑满足了我的期望。它不像市面上很多教材那样,简单罗列函数和语法,而是深入剖析R语言的核心机制,探讨如何利用R的特性来编写更高效、更灵活、更具“艺术感”的代码。书中关于函数式编程、元编程、以及如何设计和构建R包的章节,尤其让我受益匪浅。我曾多次在实际工作中遇到性能瓶颈,而书中提供的优化思路和方法,直接帮助我解决了这些问题。更让我惊喜的是,作者还分享了许多关于代码重构、测试和调试的实践经验,这些宝贵的“内功心法”,是很多速成型的教程所无法提供的。虽然这本书的阅读难度相对较高,需要一定的R语言基础,但对于那些希望在R语言编程上更上一层楼的读者来说,它绝对是一本不可多得的宝藏。

评分

拿到《华章科技:R语言编程艺术》这本书,我第一个想法就是,这个书名起得真有意思。我一直以为编程就是和冰冷的机器打交道,是纯粹的逻辑运算,所谓的“艺术”大概只是个噱头。然而,翻开书页,我才发现,原来R语言真的可以如此“艺术”。作者的叙述风格非常吸引人,他不是那种严肃的学院派,而是更像一个经验丰富的开发者,用一种平易近人的方式,分享他关于R语言的点滴感悟。书中对R语言的介绍,不仅仅是停留在语法层面,而是深入到其背后的设计哲学和思想。我特别喜欢作者在书中关于“为什么R是这样设计的”的讨论,这让我能够从更宏观的角度去理解这门语言,而不是仅仅把它当做一个工具。而且,书中有很多非常巧妙的编程技巧和代码范例,让我大开眼界,原来代码还可以这样写,原来R语言还有这么多我不知道的潜力。虽然我还没有完全吃透书中的所有内容,但它已经彻底改变了我对R语言的看法,让我开始思考,如何才能写出更优雅、更具表现力的R代码。

评分

这本书,绝对是我近年来阅读过的,在技术类书籍中,最为“有温度”的一本。以往接触到的编程书籍,大多以“干货”堆砌为主,要么是厚厚的语法参考,要么是晦涩难懂的算法讲解。但《华章科技:R语言编程艺术》却不一样,它更像是一位老友在娓娓道来,分享他多年编程的经验和心得。作者在书中不仅仅是介绍“怎么做”,更重要的是在引导读者思考“为什么这样做”。他会花大量的篇幅去解释R语言设计的理念,以及在各种场景下,哪种编程方式是最优雅、最有效的。我尤其欣赏他对于代码风格的强调,以及对“代码即艺术”的追求。书中有很多关于如何编写清晰、可读性强、易于维护的代码的建议,这些都是在实际开发中非常重要的,却常常被初学者忽略的细节。读这本书,我感觉自己不仅仅是在学习一门编程语言,更是在学习一种解决问题的思维方式,一种对代码精益求精的态度。即使我目前还没有完全掌握书中的所有内容,但仅仅是这种潜移默化的影响,就已经让我对未来的编程之路充满了信心。

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这本书的入手体验,可以说是一次非常愉快的“意外”。我一直以来在数据分析领域摸爬滚打,主要用的工具是Python,但随着研究的深入,发现R语言在某些统计建模和可视化方面确实有其独特的优势,于是抱着学习的目的购入了这本《华章科技:R语言编程艺术》。拿到书后,我首先被它的装帧设计所吸引,纸质厚实,排版清晰,阅读起来非常舒服。更重要的是,书中对R语言的讲解,从基础的语法、数据类型,到更复杂的面向对象编程、包的开发,都有着非常详尽而又不失趣味的阐述。作者并非一股脑地灌输知识点,而是通过大量的实例代码和图示,将抽象的编程概念具象化,让读者能够直观地理解。尤其是在讲解函数和对象时,作者用了很多贴近现实生活的比喻,让原本可能枯燥的理论变得生动有趣。我还特别喜欢书中关于“R的哲学”的讨论,这让我开始思考,为什么R语言会是这样设计的,它背后的思想是什么。这种深度和广度,是市面上很多同类书籍所难以比拟的。虽然我还没有完全读完,但仅仅是阅读前面章节,就已经让我对R语言有了全新的认识,迫不及待地想要将其运用到实际工作中。

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这本书,我断断续续地读了几个月,终于啃下了大半。说实话,刚拿到这本书的时候,我抱着一种“试试看”的心态,因为“R语言编程艺术”这个名字,既吸引人,又让我有点小小的担忧——艺术?这玩意儿怎么跟艺术扯上边?我一直觉得编程就是严谨的逻辑和枯燥的代码,哪有什么艺术可言。但读进去之后,才发现自己错得有多离谱。这本书完全颠覆了我对R语言的固有印象。它不像是那种干巴巴的语法手册,而是真正地在“教”你如何思考,如何用R来解决问题。作者的写作风格非常独特,他会用很多生动的比喻和例子,让你理解那些抽象的概念。我印象最深的是关于数据结构的部分,之前学的时候总是死记硬背,而这本书里,作者把列表、数据框这些比作不同的容器,解释起来非常形象,让我一下子就豁然开朗。而且,它不仅仅停留在基础层面,还会深入探讨一些更高级的话题,比如性能优化、函数式编程等等,这些都是我之前很少接触到的。虽然有些地方读起来需要花费不少时间去消化,但一旦理解了,那种成就感是无与伦比的。感觉这本书就像一位经验丰富的导师,循循善诱,把我从一个只会敲代码的“新手”慢慢引向一个能够“创作”的“艺术家”。

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小说主要是通过故事情节来展现人物性格、表现中心的。故事来源于生活,但它通过整理、提炼和安排,就比现实生活中发生的真实更集中,更完整,更具有代表性。

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爸爸妈妈妈妈妈妈妈妈们

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书的质量很好,内容也不错

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R语言圣经II

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书的装订有问题,有要脱页的感觉

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京东购书挺方便的,缺点书种类不够全,价格不打折

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《华章科技:R语言编程艺术》一共16章:第1章介绍了学习R语言需要掌握的预备知识以及它的一些重要数据结构;第2~6章详细讲解了R语言的主要数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表、数据框和因子;第7~13章全面讲解了R语言的语法,包括编程结构、面向对象特性、数学运算与模拟、输入与输出、字符串处理、绘图,以及R语言的调试方法。第14~16章讲解了R语言编程的高级内容,如执行速度和性能的提升、R语言与C/C++或Python的混合编程,以及R语言的并行计算等。

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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好书,好书,好书。

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