具体描述
编辑推荐
R 语言是一门主要用于数据处理、统计分析和可视化作图的解释型脚本语言。作为一门编程语言，R （及其“前身” S 语言）在设计之初就面临一个二选一的难题：语言的设计是应该面向用户，让使用者可以快速地建模，还是应该面向机器，以使得代码可以高速地在计算机上运行？最终，语言的设计者们选择了前者，其理念是“人的时间” 比“机器的时间” 更为宝贵。在R 语言诞生后的十几年间，事实证明这个最初的决定使得R 逐渐发展为一门具有高度灵活性和可扩展性的统计编程语言，进而极大地促进了其背后R 语言社区的发展壮大。
然而，语言的简洁性和灵活性并非恒久不变的法则。随着统计模型越来越复杂，数据量越来越大，众多的R 语言开发者和使用者开始发现效率成为了这门语言的一个瓶颈。“人的时间” 固然宝贵，但“人等待机器的时间” 同样不可忽视。如何在保持语法不变的同时提升程序执行的效率，成为了R 语言开发者们一个十分关注的话题。
事实上，在R 语言诞生的初期，其核心开发团队就给出了一个解决方案：将计算密集的算法用C/C++ 实现，然后在R 中调用这部分代码。R 语言提供了一系列的API （应用程序接口）来实现它与其他语言的交互，但在很长的一段时间里，积极使用这些接口的R 软件包开发者并不占多数，其中可能重要的一个原因就是这些接口的使用相对繁琐，且文档资料也不够丰富，开发者空有屠龙之刀，却无屠龙之技。
幸运的是，这一局面在Rcpp 横空出世后被彻底打破。我首次听说Rcpp是在2009 年，当时在统计之都论坛的帖子上（http://cos.name/cn/topic/17665/）大家在讨论如何用R 调用C++ 程序，于是经过一些搜索后我从R 的软件仓库中找到了这个软件包。当时的Rcpp 核心只有两个文件，代码总量不到2000 行，但那时它已经可以极大地简化R 与C++ 之间的交互。现如今，Rcpp 的代码量已经接近10 万行，在R 的官方软件包仓库中有超过300 个软件包直接依赖于Rcpp，而它也成为了被依赖次数多的R 语言扩展包（除去R 自身默认提供的扩展包），没有之一。
总的来说，Rcpp 定义了一系列的类、函数和接口来增强R 与C++ 之间的交互性。用户只需懂得基本的C++ 知识，就可以写出丰富的可供R 调用的C++ 程序。与R 中传统的C 语言API 相比，Rcpp 利用了更为现代的C++ 编程技术，故而其语法更为简洁，也更富表现力和可读性。此外，Rcpp 还特意针对R 软件包开发提供了一系列便捷的辅助程序，使得开发者
可以快速地部署项目，开发软件包，省去了许多繁琐而枯燥的设置。或许，这正是Rcpp 能迅速地获得R 软件包开发者青睐的原因。
本书的原作者，Dirk Eddelbuettel，正是Rcpp 从早到现在开发工作的主导者。从这个角度来说，由作者自己来阐述Rcpp 的设计理念和使用方法是恰当不过的了。而更为可贵的是，作者在全书中使用了大量的实例和代码来讲解Rcpp 的细节，可以预想，读者无论是在理念上还是在实战中都能从本书中受益。
本书的两位译者为本书中文版的面世付出了大量的时间和心血。需要特别提到的是，两位译者同样也是R 社区活跃的开发者，他们在许多R 软件包和编程项目中都大量使用了Rcpp。也正是因为如此，两位译者在执笔过程中融入了自己使用Rcpp 的心得和体会，在语言上将原本可能艰涩的编程概念用更加平易近人的方式表达出来，相信读者在阅读本书的过程中会体会到译者的用心。
内容简介
Rcpp是R应广泛的语言扩展包，它被应用于超过100个CRAN和BioConductor的包中。这本书是关于Rcpp的一本综合性导论。Rcpp使得用户可以在R和C++之间来回传递数值、向量、列表或者完整的R对象，在给R分析框架带来深度的同时，也带来了C++的威力、速度和效率。
本书适用于希望使用C++ 代码对R 进行扩展的R 用户。熟悉R 语言对于阅读本书自然很有帮助；有很多其他书籍提供了回顾和特定的介绍。C++的知识也很有帮助，尽管我们不严格要求。附录为只熟悉R 语言的读者提供了一个非常简短的C++ 简介。
作者简介
Dirk Eddelbuettel，成为CRAN的贡献者已逾十年，他维护了超过20个包，是R和其他量化软件在Debian/Ubuntu上的维护者，并负责编辑CRAN上的金融与高性能运算的任务视图。此外他还是R/Finance年会的共同发起人，《统计软件》期刊的编辑。他拥有法国社会科学高等研究院（巴黎）的Ph.D.学位，现就职于芝加哥任高级量化分析师。
精彩书评
Rcpp将强大且用途广泛的R与高效的C++整合在一起。有了Rcpp，R和C++之间的数据传输可谓畅通无阻，对大部分R用户而言终于可以进行高性能统计计算。Rcpp应该成为每个统计学家工具箱的一部分。
——Michael Braun， MIT斯隆商学院
《Rcpp： R与C++的无缝整合》是一本妙不可言的书。对使用R和C++的人来说，此书是不容错过的宝库。本书的写作非常出色。关于应用的章节更是天赐之宝。这些章节包括矩阵包Armadillo和Eigen、GNU Scientific Library以及可以让使用者在C++中调用R的RInside。这些应用对使用R和C++进行科研编程的人来说是必需的。我爱这本书。
——Rober McCulloch，芝加哥大学布斯商学院
对致力于严谨的计算研究的人来说，Rcpp是一个重要的包。Dirk这本书是他们的好伙伴，它用大量的例子和循循善诱的介绍，带领读者从登堂到入室。本书囊括了你想了解的关于Rcpp、它的表亲（如RcppArmadillo、RcppEigen等）、modules、包的开发以及sugar的方方面面。总而言之，它是你书架上的必备之作。
——Sanjog Misra， UCLA 安德森管理学院
Rcpp标志着R在科学计算领域飞跃性的发展。只需几行C++代码，你在可以在拥有R的数据结构的可读性的同时，享受C++的计算性能。因此，用C++实现的高性能数值计算程序可以轻易迪该用R实现，并且速度将大大提升。Dirk是开发的关键任务，他的数将会带领读者从第一步到运用Rcpp完整的机理。这是一本值得推荐的书。
——Sren H？jsgaard， 丹麦奥尔堡大学数学系
前言/序言
用户评价
初次拿到《Rcpp：R与C++的无缝整合》这本书，就立刻被它直观且充满活力的封面设计吸引住了。封面上流动的线条和相互交织的元素，恰如其分地预示着这本书将要讲述的R和C++之间那种流畅、高效的融合。作为一名长期使用R进行数据分析的研究者，我常常会遇到一些计算密集型的任务，现有的R包虽然功能强大，但有时在性能上仍有提升的空间。每当这时，我就不禁会想到，如果能直接调用C++的强大计算能力，将该是多么美好的事情。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新世界的大门，让我看到了将R的易用性和C++的高效性完美结合的可能性。我尤其期待书中能够详细介绍如何从零开始，将一个简单的R函数“升级”为性能更优的C++版本，并且理解其中的原理，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。我希望书中能提供清晰的代码示例，让初学者也能循序渐进地掌握Rcpp的核心概念，比如如何定义函数、如何处理数据类型转换、以及如何进行性能调优。这本书的标题本身就承诺了“无缝整合”，这正是许多R用户梦寐以求的状态，我迫不及待地想深入探索，看看它能否真正实现这一承诺，为我的数据分析工作带来质的飞跃。
评分作为一名有一定C++开发经验，但 recently 转向R进行统计和机器学习研究的开发者，我一直对Rcpp这个工具充满好奇。我深知C++的计算效率，也理解R的灵活性和丰富的统计生态系统。将两者结合，无疑是提升R在处理大规模数据和复杂算法时的强大手段。对于《Rcpp：R与C++的无缝整合》这本书，我更关注的是它能否提供深入的、系统性的指导，帮助我理解Rcpp的工作原理，以及如何更好地利用C++的特性来设计高效的R包。我希望书中能够详细讲解Rcpp的宏、类和函数，以及它们如何在C++和R之间进行交互。例如，如何高效地管理内存、如何利用C++的模板实现泛型编程，以及如何在Rcpp中进行调试。此外，对于已经熟悉C++的读者，书中是否能提供一些高级技巧，比如如何使用RAII来管理资源，如何进行并行计算，以及如何与其他C++库集成。我期待这本书不仅仅是简单的语法介绍，而是能教会我如何写出健壮、高效、易于维护的Rcpp代码，成为一个Rcpp的“内行”。
评分这本书的装帧质量相当不错，纸张触感温润，印刷清晰，阅读起来十分舒适。我拿到这本书时，正值我一个数据项目进入关键的性能优化阶段，之前尝试过几种R的优化技巧，但效果不尽如人意。当我在书店看到《Rcpp：R与C++的无缝整合》时，几乎没有犹豫就买下了。我对Rcpp的了解仅限于听说过它很厉害，但具体如何操作，以及它的底层机制是什么，一直是我心中的一个迷。这本书的开篇是否能迅速抓住读者的注意力，并迅速建立起R与C++结合的必要性和优势，将是评价其价值的重要标准。我希望书中能有一部分详细阐述Rcpp在哪些场景下能够提供显著的性能提升，并且给出具体的量化对比。比如，对于循环、矩阵运算、或者需要大量内存操作的任务，Rcpp是否能够带来数量级的提速？此外，我对函数暴露到R的机制非常感兴趣，如何优雅地设计C++函数，使其能够被R用户无缝调用，而无需理解复杂的C++细节，是提升工作效率的关键。我期待这本书能够循序渐进地引导读者，从基础语法到高级应用，最终能够独立开发出高性能的R包。
评分这本书的排版和印刷质量都相当不错，封面设计也很有吸引力，让我对内容充满了期待。我是一个对性能要求比较高的R用户，经常会处理一些非常庞大的数据集，或者需要运行一些 computationally intensive 的算法。虽然R本身已经提供了很多强大的包，但有时候还是会感觉力不从心，计算速度的瓶颈非常明显。一直听说Rcpp可以极大地提升R的执行效率，但之前一直没有找到一本能够系统地、深入浅出地讲解Rcpp的书籍。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，详细介绍Rcpp的安装、配置以及如何编写第一个Rcpp函数。同时，我也非常关心这本书是否能够提供一些实际的应用场景和解决方案，例如如何使用Rcpp来加速循环、如何处理向量和矩阵运算、以及如何将现有的R代码改写成Rcpp版本。更重要的是，我希望书中能够讲解一些Rcpp的进阶技巧，比如如何进行内存管理、如何优化代码结构、以及如何与其他C++库进行集成，让我能够真正掌握Rcpp，并将其应用于我的实际工作中，显著提升我的数据分析效率。
评分我是一名刚接触数据科学不久的学生，目前主要在使用R进行统计建模和数据可视化。在学习过程中，我逐渐意识到，随着数据量的增大和模型复杂度的提升，R的计算速度成为了一个瓶颈。我听说过C++的强大，但一直觉得C++是一门非常难以掌握的语言，其复杂的语法和内存管理让我望而却步。因此，当看到《Rcpp：R与C++的无缝整合》这本书时，我感到非常惊喜。我最关心的是，这本书是否能以一种非常易于理解的方式，将C++的强大能力“包装”起来，让像我这样的R用户，即使不具备深厚的C++背景，也能轻松地利用C++来加速R代码。我希望书中能有详细的入门指南，解释Rcpp的基本语法和核心概念，例如如何使用`Rcpp::export`来暴露C++函数，以及如何处理R和C++之间的数据类型转换。同时，我也希望能看到一些实际的应用案例，展示如何使用Rcpp来优化一些常见的R数据处理任务，比如数据清洗、聚类分析等，并提供清晰的步骤和完整的代码示例，让我能够跟着书本一步步实践，真正体会到Rcpp带来的便利和效率。
评分其实 不太喜欢斯普林格的这种风格的封面，没动物书的那么带感
评分不错不错呀……… 不错不错呀………………
评分不错。英文太难看懂了。还是得看中文的。
评分非常不错的一般册子。。。。。。。。。
评分多年以后，奥雷连诺上校站在行刑队面前，准会想起父亲带他去参观冰块的那个遥远的下午。当时，马孔多是个二十户人家的村庄，一座座土房都盖在河岸上，河水清澈，沿着遍布石头的河床流去，河里的石头光滑、洁白，活象史前的巨蛋。这块天地还是新开辟的，许多东西都叫不出名字，不得不用手指指点点。每年三月，衣衫褴楼的吉卜赛人都要在村边搭起帐篷，在笛鼓的喧嚣声中，向马孔多的居民介绍科学家的*新发明。他们首先带来的是磁铁。一个身躯高大的吉卜赛人，自称梅尔加德斯，满脸络腮胡子，手指瘦得象鸟的爪子，向观众出色地表演了他所谓的马其顿炼金术士创造的世界第八奇迹。他手里拿着两大块磁铁，从一座农舍走到另一座农舍，大家都惊异地看见，铁锅、铁盆、铁钳、铁炉都从原地倒下，木板上的钉子和螺丝嘎吱嘎吱地拼命想挣脱出来，甚至那些早就丢失的东西也从找过多次的地方兀然出现，乱七八糟地跟在梅尔加德斯的魔铁后面。“东西也是有生命的，”吉卜赛人用刺耳的声调说，“只消唤起它们的灵性。”霍·阿·布恩蒂亚狂热的想象力经常超过大自然的创造力，甚至越过奇迹和魔力的限度，他认为这种暂时无用的科学发明可以用来开采地下的金子。
评分好书
评分这正是我需要的书！正品！挺不错！
评分不错不错呀……… 不错不错呀………………
评分梅尔加德斯是个诚实的人，他告诫说：“磁铁干这个却不行。”可是霍·阿·布恩蒂亚当时还不相信吉卜赛人的诚实，因此用自己的一匹骡子和两只山羊换下了两块磁铁。这些家畜是他的妻子打算用来振兴破败的家业的，她试图阻止他，但是枉费工夫。“咱们很快就会有足够的金子，用来铺家里的地都有余啦。”--丈夫回答她。在好儿个月里，
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