R语言集成编程环境REVOLUTION R使用指南
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言的使用步骤R语言作为一种广泛使用的统计分析和数据可视化工具，被广泛应用在各个领域，如数据科学、生物统计学和金融分析等。
本文将详细介绍R语言的使用步骤，以帮助初学者快速上手并进行数据分析和可视化。
1. 下载和安装R软件首先，需要从R官方网站（2. 安装R集成开发环境（IDE）尽管R语言可以通过命令行界面来运行脚本，但使用一个集成开发环境（IDE）可以提供更好的使用体验。
RStudio是一个流行的R IDE，可以从其官方网站（3. 学习R语言基础知识在开始使用R之前，需要学习一些基本的R语言知识。
可以通过在线教程、书籍或视频教程来学习R语言的基础知识，掌握R语言的数据结构、函数和控制流程等重要概念。
4. 打开RStudio安装完RStudio后，可以双击桌面上的RStudio图标打开该IDE。
RStudio界面分为四个主要部分：源代码编辑器、控制台、环境/历史记录和帮助文档。
源代码编辑器用于编写R脚本，控制台用于运行和调试代码，环境/历史记录显示当前R环境的变量和历史命令，帮助文档提供有关函数和包的信息。
5. 编写R脚本在源代码编辑器中，可以输入和编辑R脚本。
R脚本是一系列的R语句，以帮助完成特定的任务。
可以使用RStudio的自动完成功能来加快编写代码的速度，并使用代码折叠功能来组织脚本。
6. 运行R脚本在编辑好R脚本之后，可以使用RStudio的快捷键（如Ctrl + Enter）或点击控制台右上角的"Run"按钮来运行脚本。
R语句将逐行在控制台中执行，并输出结果。
7. 使用R包R语言拥有丰富的扩展包和库，用于增强R的功能。
可以使用install.packages()函数安装或使用已经安装的包。
然后可以使用library()函数加载所需的包，以便可以使用其中的函数和工具。
8. 进行数据分析与可视化利用R语言进行数据分析和可视化是它最强大的功能之一。
rstudio使用方法
rstudio使用方法RStudio使用方法本文将详细介绍RStudio的使用方法，以下是各种方法的详细说明：安装RStudio1.下载RStudio：–访问[RStudio官方网站](–选择适合操作系统的版本（Windows，Mac OS，Linux）。
–点击下载按钮并等待下载完成。
2.安装RStudio：–打开下载的安装文件。
–按照安装向导提示进行安装。
–完成安装后，启动RStudio。
RStudio界面介绍RStudio界面由四个主要区域组成：1.编辑器区：用于编写和编辑R代码的区域。
2.控制台区：用于执行代码并显示结果的区域。
3.环境与历史区：显示当前R工作环境和命令历史记录的区域。
4.文件与帮助区：显示项目文件列表和帮助文档的区域。
基本操作在RStudio中，可以进行以下基本操作：•新建R脚本：点击菜单栏中的”File”，然后选择”New File”，再选择”R Script”。
•运行代码：选中要执行的代码，点击控制台区域上方的”Run”按钮，或使用快捷键”Ctrl + Enter”。
•保存脚本：点击菜单栏中的”File”，然后选择”Save”，选择保存位置并输入文件名。
•加载数据：可以使用多种方式加载数据集，如使用()函数加载CSV文件，或使用()函数加载文本文件。
•调试代码：可以设置断点以逐行调试代码，点击编辑器区域左侧的行号区域即可设置断点。
•安装和加载包：使用()函数安装R包，使用library()函数加载已安装的包。
提高效率的技巧以下是一些提高使用效率的RStudio技巧：•快捷键：熟悉常用的快捷键可以大大提高工作效率，如”Ctrl + 1”切换到编辑器区域，“Ctrl + 2”切换到控制台区域等。
•使用代码自动补全：在编辑器中输入部分函数名或对象名，并按下”Tab”键，RStudio会自动补全代码。
•使用代码片段：RStudio提供了一些常用代码的快速输入方式，如输入”for”并按下”Tab”键，会生成一个for循环的代码框架。
Revolution应用说明书
How To Use RevolutionApplication Rates and Frequencies1273 Imperial Way • Paulsboro, NJ 08066 • USA • 1-800-257-7797 • 1-856-537-6003 • Fax 1-856-537-6018 • Thousands of golf course superintendents now use Revolution to achieve exceptionally uniform rootzone moisture levels within ranges that allow for drier, firmer putting surfaces while reducing moisture stress on their turfgrass. These superintendents have also helped us gain valuable additional experience about how to get the most out of this unique surfactant chemistry. This User's Guide is a compilation of what has been learned so y ou can experience all of the water management and plant health benefits of a Revolution program.Initial ApplicationRevolution must be applied at least one month prior to the anticipated onset of stress conditions in your area.Ongoing Monthly ProgramRevolution must be used as part of an ongoing management program beginning prior to and continuing through stress periods. If this does not match your agronomic philosophy, inclination or budget, Revolution may not be the product for your turf management program. Ask your Aquatrols representative about other product and program options.Watering In• Revolution is safe for turfgrass and does not need to be watered in immediately after ap-plication. However, since Revolution’s area of activity includes both the thatch/mat layer and the soil, it must be watered in sufficiently to deliver the Revolution molecules to a depth of at least four inches. • This requires about one third of an inch of wa-ter on high sand rootzones or other soils with a sand top-dressing layer of four inches or more. On non-sand soils or “push-up” greens with less than a four inch sand topdressing layer, apply up to one half inch of water. • Revolution should be watered in thoroughly the evening following application.Monthly ApplicationApply Revolution at 6 oz/1000 ft 2 (190 mL/100 m 2).Biweekly ApplicationFollowing an initial application of 6oz/1000ft 2 (190mL/100 m 2), Revolution can be applied bi-weekly at 3 oz/1000 ft 2 (95 mL/100m 2).1273 Imperial Way • Paulsboro, NJ 08066 • USA • 1-800-257-7797 • 1-856-537-6003 • Fax 1-856-537-6018 • Reorder# 136Irrigation tips when using Revolution •To achieve the best turfgrass quality and play-ability on putting greens under a Revolution program, apply enough water with each irriga-tion to bring the active rootzone (depth of soil where roots are present) up to field capacity and then let it dry down until the turfgrass just begins to show moisture stress before irrigat-ing again. Actual irrigation frequencies will change throughout the year, depending on factors such as the water holding capacity of the soil, changing depth of turfgrass rooting, and weather conditions which influence ET rates and turfgrass water demand.•The reduced irrigation frequencies and in-creased irrigation run times possible under a Revolution program also helps to even out soilmoisture incon s istencies that often develop when short, frequent irrigation runs times or hand watering is used exclusively.•Deep irrigations or “flushings” periodically during dry or drought conditions will also help leach salts which accumulate near the surface and are an additional stress factor during the heat of summer.•It’s a good idea to monitor soil moisture levels and uniformity. This can be done quickly and accurately with a hand held TDR probe like the Dynamax TH300. For more information on this useful tool visit: and enter the Irrigation Control & Soil Moisture Sensors area.Tank Mixing RevolutionIrrigation Under a Revolution Program•Revolution has been shown to be compatible with many soil targeted products. It can help place soil targeted chemicals and fertilizers more uniformly in the soil and can maximize the effectiveness of these materials.•A report of tank mix compatibility and turf-grass safety for many commonly used turfgrass products is available in the Revolution research section at . As always, itClearly, growing quality turfgrass requires consistent access to water and nutrients in the rootzone. Irrigation strategies for putting greens that use light, daily irrigation aim to achieve this without creating surface wet-ness. Unfortunately various factors from inconsistent irrigation coverage to non-uniform soil wetting can actu-ally cause this strategy to result in some areas of the rootzone becoming excessively dry while other areas can still become too wet. Turf quality and consistency suffer as a result.Most superintendents who have made Revolution part of their turfgrass management program have found they can reduce irrigation frequency and increase run times. Because Revolution allows excess moisture to drain more quickly and completely through the rootzone, superintendents are able to produce drier, firmer putting surfaces while reducing moisture stress on their turfgrass. This is one of the most unique and benefi-cial features about Revolution compared to other surfactant chemistries. is recommended that a jar test be done to confirm the chemical compatibility of the tank mix, and a strip test be done to confirm turfgrass safety of the tank mix under your conditions.•Revolution should not be tank mixed with iprodione or propiconazole or any product that specifies not to mix with wetting agents or non-ionic surfactants.In California, Revolution has only been registered for use as an auxiliary soil and plant substance and therefore is not approved or intended to be used in California with a pesticide product or pesticide spray mixture.。
R语言基本操作
随着R语言的不断完善和开源社区的壮大，它逐 渐成为数据科学、统计学、机器学习等领域广泛 使用的编程语言。
最新动态
R语言持续发展，不断推出新版本，并扩展到更 多应用领域。
R语言的特点和优势
统计计算
R语言专为统计分析而设计，具有强大 的统计计算能力，能够轻松处理各种复
杂的统计分析任务。
灵活性高
05
CATALOGUE
R语言进阶应用
模型拟合和预测
线性回归模型 使用lm()函数拟合线性回归模型 ，通过summary()函数获取模型 摘要，包括系数、截距、R方等 统计量。
决策树模型 使用rpart()函数拟合决策树模型 ，适用于解决分类问题，能够生 成易于理解的树状结构。
非线性回归模型 使用nls()函数拟合非线性回归模 型，适用于因变量和自变量之间 存在非线性关系的场景。
数据聚合和分组
数据聚合 使用`summarize()`函数对数据进行聚
合，如求和、平均值、计数等。
使用`dplyr`包中的`summarise()`函数 对数据进行聚合和转换。
数据分组
使用`aggregate()`函数按指定变量对 数据进行分组聚合。
使用`dplyr`包中的`group_by()`函数 按指定变量对数据进行分组，并结合 其他操作如聚合、排序等。
协方差分析
主成分分析
聚类分析
使用aov()函数进行方差分析，比较不 同组之间的均值是否存在显著差异。
使用prcomp()函数进行主成分分析， 将多个变量简化为少数几个综合指标 。
数据挖掘和机器学习
支持向量机
使用e1071包中的svm()函数实现支持向量机算 法，适用于分类和回归问题。
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它是基于S语言开发而来的，并且具有丰富的数据分析包和强大的绘图功能。
无论是初学者还是专业人士，都可以利用R语言来处理和分析数据。
下面将介绍R语言的使用步骤，以帮助读者快速上手。
第一步：安装R语言在开始使用R语言之前，我们需要先安装它。
R语言可以从官方网站第二步：安装R集成开发环境（IDE）尽管R语言可以在命令行界面下运行，但使用一个集成开发环境（IDE）会更加方便。
RStudio是最流行的R语言IDE之一，你可以在第三步：了解R语言的基础语法R语言的基础语法与其他编程语言相似，但也有一些特殊的语法和约定。
在开始编写R代码之前，你应该对R语言的基础语法有所了解。
例如，R 语言的变量命名是区分大小写的，可以使用赋值运算符（<-）或等号（=）来赋值，打印输出可以使用print()函数等等。
第四步：导入数据在数据分析过程中，我们通常需要导入外部数据进行分析。
R语言提供了各种函数来导入不同格式的数据，如csv、Excel、文本等。
你可以使用read.csv()函数来导入csv文件，使用read_excel()函数来导入Excel文件，使用read.table()函数来导入文本文件等等。
在导入数据之后，你可以使用head()函数来查看数据的前几行，以确保导入成功。
第五步：数据操纵和清洗在数据分析过程中，数据操纵和清洗是必不可少的环节。
R语言提供了一系列的函数和包，用于数据的选择、过滤、排序、合并等操作。
例如，你可以使用subset()函数进行数据的子集选择，使用filter()函数进行数据的条件筛选，使用order()函数进行数据的排序等等。
此外，tidyverse包提供了一套更加高级和直观的数据操作函数，如dplyr包、tidyr包等。
第六步：数据可视化数据可视化是R语言的一个重要特性。
R语言提供了多个绘图包（如ggplot2）和函数，可以用于生成各种类型的图表和图形。
R语言基本操作
06
单击此处添加副标题
R语言基本操作
汇报人：
目录
01 02 03 04 05 06
添加目录项标题 R语言概述
R语言的数据类型 R语言的运算符和函数
R语言的控制流语句 R语言的绘图功能
01
添加目录项标题
02
R语言概述
R语言的起源和特点
R语言的起源：起源于1993年的贝尔实验室 由Ross Ihk和Robert Gentlemn创建。
汇报人：
交互式图形绘制工具包的使用
添加标题
简介：R语言提供了多种交互式图形绘制工具包如ggplot2、lttice等这些工具包可 以帮助用户快速创建高质量的交互式图形。
添加标题
使用方法：用户可以通过安装和加载相应的工具包使用其提供的函数和语法进行绘 图。例如使用ggplot2包可以通过qplot()函数快速绘制图形。
添加标题
交互式功能：交互式图形绘制工具包通常支持交互式操作如缩放、平移、筛选等使 用户能够更方便地探索数据。
添加标题
定制性：这些工具包通常提供丰富的选项和参数使用户可以根据需求定制图形的外 观和交互功能。
07
R语言的扩展包和社区资源
R语言的扩展包介绍和安装
R语言拥有丰富的扩展包资源可帮 助用户实现各种数据处理和分析 功能。
日期和时间数据
R语言中的日期和时间数据类型用于存储日期和时间信息。 R语言提供了多种函数来处理日期和时间数据例如日期格式转换、时间序列分析等。 日期和时间数据类型在R语言中通常使用POSIXct和POSIXlt两种格式来表示。 R语言还提供了许多内置函数来处理日期和时间数据例如日期计算、时间差计算等。
数据分析工具R语言的高级使用方法
数据分析工具R语言的高级使用方法数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，而对于数据科学家和数据分析师来说，熟练掌握数据分析工具R语言的高级使用方法是必不可少的。
本文将介绍R语言中一些常用且功能强大的高级使用方法，帮助读者更好地利用R语言进行数据分析。
一、函数式编程R语言是一种函数式编程语言，函数是R语言中的核心概念之一。
函数式编程的一个重要特点是函数的复用，通过将常用的功能封装成函数，可以提高代码的可读性和重用性。
在R语言中，可以使用自定义函数和匿名函数。
自定义函数是使用"function"关键字定义的函数，可以接受输入参数和返回结果。
例如，我们可以定义一个计算平均值的函数：```get_average <- function(x) {mean(x)}```匿名函数则是没有函数名的函数，通常用于对某个数据集进行快速操作，常与函数式编程中的apply类函数结合使用。
例如，我们可以使用匿名函数对一个向量中的每个元素进行平方操作：```squared <- sapply(1:10, function(x) x^2)```二、向量化操作在R语言中，向量是一种常见的数据结构，可以包含多个元素。
与其他编程语言不同的是，在R语言中进行向量化操作可以大大提高代码的效率。
R语言提供了许多有用的向量化函数，如"apply"、"sapply"、"lapply"等，可以对向量进行快速操作。
例如，我们可以使用"apply"函数对矩阵的每一行进行求和操作：```matrix <- matrix(1:10, nrow = 2)row_sums <- apply(matrix, 1, sum)```除了使用内置的向量化函数，还可以使用R语言中的"Vectorize"函数将一个普通函数转换为向量化函数。
使用R语言进行数据分析的基础教程
使用R语言进行数据分析的基础教程标题：使用R语言进行数据分析的基础教程
引言：近年来，数据分析已成为各行各业的重要工具。
而R语言作为一种功能强大且广泛使用的数据分析工具，被越来越多的专业人士和学习者所青睐。
本文将为你介绍使用R语言进行数据分析的基础知识和方法。
一、R语言简介
1. R语言的起源和发展背景
2. R语言的特点和优势
二、安装和配置R环境
1. 下载R语言并安装
2. 配置R环境和设置工作目录
三、R基础知识
1. R语言的基本语法和数据类型
2. 常用的数据结构和数据类型处理函数
3. 数据的输入与输出
四、数据清洗与准备
1. 数据的导入和读取
2. 数据清洗和处理技巧
3. 缺失值的处理方法
4. 数据转换和格式化
五、数据分析与统计
1. 描述性统计分析方法
2. 统计图表的绘制
3. 假设检验和推断统计学
4. 相关性分析与回归分析
六、数据可视化
1. 常用的数据可视化库和函数
2. 绘制各类图表和图形的方法和技巧
3. 数据展示的最佳实践
七、数据报告与交流
1. 使用R语言生成文档和报告
2. 利用R语言进行数据交流和展示技巧
八、实例教程
1. 按步骤进行一个实际数据分析项目的案例教程
2. 实际案例中常见问题和解决方案的经验总结
结论：本文介绍了使用R语言进行数据分析的基础知识和方法，包括R语言的安装和配置、基础知识、数据清洗与准备、数据分析与统计、数据可视化、数据报告与交流以及实例教程。
掌握这些基础知识和方法，将帮助你在数据分析领域更加高效地工作，并取得更好的成果。
希望这篇教程能对你有所帮助。
R语言入门教程范文
R语言入门教程范文R是一种流行的开源编程语言，广泛用于数据分析和统计建模。
它提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化工具，以及强大的数据处理能力。
对于初学者来说，学习R语言将为他们打开数据科学的大门。
为了帮助新手入门R语言，本文将介绍R语言的基础知识和常用技巧。
安装完成后，可以启动R语言的开发环境。
R语言提供两种基本的界面：命令行界面和图形界面。
在Windows系统上，可以通过RGui.exe或RStudio来启动图形界面。
在R语言中，你可以使用#符号来添加注释。
注释对于解释代码的功能和目的非常有用，并且不会被编译器执行。
R语言的语法和其他编程语言非常相似。
它使用等号（=）或箭头（<-）来分配值给变量。
例如：```x=10y<-20```R语言中的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型和因子型等。
可以使用class(函数来查看变量的数据类型。
```x=10class(x) # 输出 "numeric"y = "Hello"class(y) # 输出 "character"z=TRUEclass(z) # 输出 "logical"```R语言提供了多种处理数据的函数和操作符。
你可以使用算术操作符（+、-、*、/）和比较操作符（>、<、==、!=）来进行数值运算和比较。
此外，R语言还提供了丰富的函数，例如sum(、mean(、max(、min(等，用于计算统计指标。
R语言还提供了各种数据结构来存储和处理数据。
其中最常用的数据结构是向量（vector），它可以存储相同类型的数据。
你可以使用c(函数来创建向量。
```x=c(1,2,3,4,5)y = c("red", "green", "blue")```R语言还支持矩阵（matrix）、数组（array）、列表（list）和数据框（data frame）等多种数据结构。
RStudio统计编程软件使用教程
RStudio统计编程软件使用教程第一章：RStudio简介RStudio是一个强大的开源集成开发环境（IDE），用于进行统计分析和数据可视化。
它是基于R语言的核心并提供了一些方便的功能和工具，使得数据科学家和统计分析人员能够更轻松地处理和分析数据。
在本章中，我们将介绍RStudio的基本功能和界面。
RStudio的界面分为四个主要区域：源代码编辑器、工作区、控制台和文件相关工具。
源代码编辑器是主要工作区，用于编写和调试R代码。
工作区可用于查看和管理数据、环境变量和图形等对象。
控制台是R解释器的主要接口，可用于执行代码和查看输出。
文件相关工具提供了文件浏览器、包管理器和版本控制等功能。
第二章：RStudio的安装和配置在本章中，我们将介绍RStudio的安装和配置步骤。
首先，您需要从RStudio的官方网站（https：///）下载适合您操作系统的安装程序。
然后，按照安装向导的指示进行安装。
在完成安装后，打开RStudio并进行必要的配置。
在配置RStudio之前，您需要安装R语言环境。
可以从R官方网站（https：///）下载适合您操作系统的R安装程序。
安装R后，打开RStudio并进行以下配置：1. 设置默认工作目录：通过点击“工具”>“全局选项”>“一般”来设置默认工作目录。
选择您想要的目录，并确保在启动RStudio时自动设置。
2. 配置R库路径：通过点击“工具”>“全局选项”>“Packages”来配置R库路径。
您可以添加多个路径，以便RStudio能够搜索和加载您的R包。
3. 配置R解释器：通过点击“工具”>“全局选项”>“R”来配置R 解释器。
选择正确的R解释器路径，以确保RStudio正确连接到R 语言环境。
第三章：RStudio的基本操作在本章中，我们将介绍RStudio的基本操作。
1. 创建和运行脚本：在源代码编辑器中，使用新建文件按钮或快捷键Ctrl + Shift + N来创建一个新的脚本文件。
R语言及其简单应用(适合入门)
时间序列分析
```R time_series <- ts(rnorm(100))
时间序列分析
plot(time_series)
```
VS
THANKS
感谢观看
数据框的创建与操作
01
创建数据框
02
访问数据框的元素
03
修改数据框的元素
使用`data.frame()`函数创建数据 框，例如`df <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c('A', 'B', 'C'))`。
使用$符号或[]运算符访问数据框 的元素，例如`df$a[1]`或`df[1, 'a']`。
04
CATALOGUE
R语言的数据处理
数据框（data frame）
01
数据框是R语言中用于存储表 格数据的主要数据结构，类似 于Excel表格。
02
数据框由行和列组成，每列可 以是不同的数据类型（数值、 字符、因子等）。
03
数据框可以通过`data.frame()` 函数创建，也可以从其他数据 源导入。
统计计算
R语言是统计学的首选工具之一，广泛应用 于统计分析、假设检验等领域。
机器学习
R语言拥有大量机器学习算法和包，适用于 构建各种机器学习模型。
可视化
R语言提供了丰富的可视化工具和包，可以 轻松制作各种图表和报告。
02
CATALOGUE
R语言基础
R语言的语法规则
赋值语句
使用`<-`或`=`进行赋值。
函数调用
使用函数名后跟括号和参数。
变量命名
遵循驼峰命名法，以字母开头，后面可以跟字母、数字或下划线。
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，被广泛用于学术研究、数据科学和商业决策等领域。
本文将详细介绍R语言的使用步骤，帮助读者快速上手R语言。
一、安装R语言首先，读者需要从R语言官方网站（二、安装R集成开发环境（IDE）R语言可以使用各种IDE来进行编程和运行。
其中最受欢迎的IDE是RStudio（三、启动RStudio安装完成后，在计算机桌面上点击RStudio的图标，即可启动RStudio。
RStudio界面由四个主要区域组成：代码编辑器、控制台、环境和帮助文档。
代码编辑器用于编写R代码，控制台用于执行代码并查看结果，环境显示已定义的变量和函数，帮助文档提供了R语言的详细说明。
四、学习R语言的基本语法R语言有丰富的语法和函数库，而掌握基本的语法是学习R语言的关键。
读者可以通过阅读R的官方文档、参加在线教程或购买教材来学习R的基本语法。
此外，互联网上有许多R语言的学习资源，如R语言在线教程、视频教程和博客等。
五、编写和执行R代码在RStudio的代码编辑器中编写R代码，然后将其复制到控制台窗口中执行。
可以使用"# "符号在代码中添加注释，以提高代码的可读性。
在控制台中执行代码时，可以使用回车键或Ctrl + Enter键。
执行完毕后，控制台将显示代码的输出结果。
六、管理数据在R语言中，可以使用向量、矩阵、数据框和列表等数据结构来管理数据。
向量是一维数组，矩阵是二维数组，数据框是表格形式的数据结构，列表是可以包含不同类型数据的复合结构。
通过学习这些数据结构及其相关函数，可以有效地管理大规模数据。
七、进行数据分析R语言提供了大量的统计分析和数据处理函数，可以用于数据清洗、数据分析和模型建立等任务。
通过学习这些函数以及统计学的基本概念，可以进行常见的数据分析，如描述统计、假设检验和回归分析等。
八、数据可视化R语言提供了丰富的数据可视化函数和图形库，可以创建各种高质量的图表和图形。
r 语言核心技术手册
r 语言核心技术手册
《R语言核心技术手册》是一本介绍R语言从安装到基本语法以及应用全过程的书籍，有助于全面学习和使用R语言。
全书共分为6部分，涵盖了R
语言的所有功能，并提供了大量的实例说明运用R语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。
这本书介绍了如何获取和安装R语言，包括不同操作系统的安装步骤。
此外，它还详细介绍了R语言的用户界面，包括图形用户界面、控制台和命令行编辑等。
在基础篇中，这本书提供了简短的示例来展示R语言的基本操作、函数、变量、数据结构等。
此外，书中还介绍了R包，这是R语言的扩展库，提供了许多有用的功能
和工具。
这本书也涵盖了如何搜索和加载R包，并提供了搜索网络上的R
包资源库的方法。
总的来说，《R语言核心技术手册》是一本全面介绍R语言的书籍，适合初学者和有经验的用户阅读。
它可以帮助读者更好地理解R语言的核心概念和技术，以及如何利用R语言进行数据分析和建模。
R语言集成编程环境REVOLUTION R使用指南
R集成编程环境——Revolution R Enterprise目录1.开始 (4)1.1使用Revolution R Enterprise环境 (4)1.2使用脚本窗口 (5)1.3使用控制台窗口 (7)1.4使用书签 (8)2.指导课 (9)2.1建立脚本 (9)2.2创建一项工程 (13)2.3保存一个Revolution R Enterprise解决方案 (14)2.4增加新的R脚本到一项工程 (14)2.5将一个现有的R脚本添加到一项工程 (14)2.6使用查找（Find） (14)3.参考 (21)3.1脚本窗口里的键盘快捷方式 (21)3.2文件（File）菜单 (22)3.3编辑（Edit）菜单 (24)3.4视图（View）菜单 (26)3.5工程（Project）菜单 (27)3.6调试（Debug）菜单 (28)3.7工具（Tools）菜单 (29)3.8数据（Data）菜单 (29)3.9帮助（Help）菜单 (29)3.10新工程（New Project） (31)3.11输出（Output）窗口 (31)3.12对象浏览器（Object Browser） (31)3.13断点（Breakpoints）窗口 (32)3.14保存Revolution R Enterprise解决方案 (33)3.15定制Revolution R Enterprise工具条 (33)3.17给一个菜单或者工具条添加命令 (34)3.19设置一般的选项 (34)3.20设置Revolution R Enterprise选项 (35)3.21设置Revolution R工程和解决方案 (36)3.22设置Revolution R Enterprise中的字体和颜色 (37)3.23解决方案管理器窗口 (38)3.24宏管理器窗口 (39)3.25任务列表（Task List）窗口 (40)3.26查找结果（Find Results）窗口 (40)3.27命令（Command）窗口 (40)3.28使用代码片段 (40)3.29选择一个文档窗口 (41)3.30定制Revolution R Enterprise工具条 (42)3.31搜寻R帮助 (42)3.32除去全部对象 (43)1.开始1.1使用Revolution R Enterprise环境Revolution R Enterprise环境是以Visual Studio为基础的，因此它的工作方式与Visual Studio非常相似，但是它的基础语言是R。
R语言环境文档说明书
Package‘envDocument’October13,2022Type PackageTitle Document the R Working EnvironmentVersion2.4.1Date2019-08-08Description Prints out information about the R working environment(system,R version,loaded and attached packages and versions)from a singlefunction``env_doc()''.Optionally adds information on git repository,tags,commits and remotes(if available).License GPL(>=3.0)Repository CRANURL https:///dgJacks0n/envDocumentSuggests git2r(>=0.22.1),knitr(>=1.13),stringr(>=1.2.0),testthat(>=1.0.2)RoxygenNote6.1.0VignetteBuilder knitrImports utils,methodsNeedsCompilation noAuthor Donald Jackson[aut,cre]Maintainer Donald Jackson<**********************>Date/Publication2019-08-1919:00:05UTCR topics documented:envDocument-package (2)collapseInfo (3)env_doc (3)getDominoInfo (4)getGitInfo (5)getPackageInfo (5)getRepo (6)12envDocument-package getScriptInfo (6)getScriptPath (7)getSysInfo (7)get_Rversion (8)infoNotFound (8)prettyPrintInfo (8)remoteInfo (9)Index10 envDocument-package Document the environment under which an analysis was performedDescriptionProvides a function env_doc that collects information on the script,environment and system that performed an analysis.DetailsReturns a data frame with information on:-R version-Attacheded packages and version-OS,version and user-Path and modification time of the calling script-Git commit and tag info(optional,requires git2r)Results are collected in a standardized data frame that can be queried or pretty-printed using kable or similar methods.Author(s)Maintainer:Donald Jackson<**********************>See AlsoUseful links:•https:///dgJacks0n/envDocumentcollapseInfo3 collapseInfo Collapse list of enviornment information into a single data frmeDescriptionCollapse list of enviornment information into a single data frmeUsagecollapseInfo(info_list=list())Argumentsinfo_list List with environment informationenv_doc Report the working environment in which an analysis was performed.Descriptionenv_doc prints or returns a data frame with the following information:-System version(OS, version,user,working directory)Usageenv_doc(output=c("return","print","table"),system=TRUE,version=TRUE,packages=TRUE,script=TRUE,git=TRUE,domino=c("auto","on","off"))Argumentsoutput How should output be handled?Character,values:return-return as a data frame (default);print-print to stdout;table-pretty-print using knitr::kable(requirespackage knitr)system Include OS info from getSysInfo?Boolean,default TRUEversion Include R version from getRversion?Boolean,default TRUEpackages Include attached packages with repository and version from getPackageInfo?Boolean,default TRUEscript Include script path and modification time from getScriptInfo?Boolean,de-fault TRUEgit Include git repository information from getGitInfo(note:requires git2r)?Boolean,default TRUEdomino Include Domino Datalab run information from getDominoInfo?Character,val-ues:auto-include if available;on-include with warning if not available;off-do not include evn if available4getDominoInfoDetails-R version-Package names and versions-Top-level script name and modification time-Git hash,status and tag(if any;requires package git2r)ValueIf output=return(default):A data frame with columns for information type,variable name andvalue.NULL for output=print or output=tableExamplesenv_doc("print")#print information to stdoutinfo<-env_doc()#return information as a consolidated data framegetDominoInfo Get information about a Domino Datalab run from environment vari-ables in the run environmentDescriptionGet information about a Domino Datalab run from environment variables in the run environmentUsagegetDominoInfo(drop_vars=c("DOMINO_API_HOST","DOMINO_EXECUTOR_HOSTNAME","DOMINO_USER_API_KEY"))Argumentsdrop_vars Variables that will not be included in results.Character vector;see https:///hc/en-us/articles/205536355-Domino-environment-variablesfor a list of variables.Valuedata frame of Domino environment variables(renamed)and their valuesgetGitInfo5 getGitInfo Get git repository information for a scriptDescriptiongetGitInfo locates the git repository for the calling script(if any)and retrieves relevant infor-maiton such as last commit,status(e.g.modified since last commit)and tag(if any).UsagegetGitInfo(scriptpath=NA)Argumentsscriptpath Path to script(optional,defaults to calling script from get_scriptPath())DetailsRequires that git2r be installed.Examplesgit_info<-getGitInfo()getPackageInfo Get information on attached packagesDescriptiongetPackageInfo returns information on attached packages including name,version and source.UsagegetPackageInfo()Examplespackages<-getPackageInfo()6getScriptInfo getRepo Locate the git repository where afile is trackedDescriptiongetRepo looks the up the repository for afile and makes sure path is tracked in repo.Repositories are searched from thefile directory up using discover_repositoryUsagegetRepo(testPath=NA)ArgumentstestPath Path to afile tofind/check repogetScriptInfo Get information about the calling scriptDescriptiongetScriptInfo retrieves thefile path and modification time for the calling script.UsagegetScriptInfo()DetailsNote:Currently this works if the script was called via source(),knitr::spin(),Rstudio’s_compile notebook_(ctrl-shift-K),Rscript or R-f.Examplesscript_info<-getScriptInfo()getScriptPath7 getScriptPath Get the path of the calling scriptDescriptiongetScriptPath returns the full path of the script that called this function(if any)or NULL if path is not availableUsagegetScriptPath(absolute=TRUE)Argumentsabsolute Return absolute path(absolute=TRUE,default)or path relative to working directory(FALSE)Examples##Not run:mypath<-getScriptPath()##End(Not run)getSysInfo Get system information.DescriptiongetSysInfo returns the OS,hostname,userid and working directory for the current analysis as a data frameUsagegetSysInfo()ExamplesgetSysInfo()8prettyPrintInfo get_Rversion Get information on R versionDescriptionGet information on R versionUsageget_Rversion()ExamplesRversion<-getRversion()infoNotFound Return a consistent failure result when something is not availableDescriptionReturn a consistent failure result when something is not availableUsageinfoNotFound()prettyPrintInfo Output environment information as individual tables per sectionDescriptionUses knitr::kable to pretty-print separate tables for each’section’(list element)in the envirom-nent information.UsageprettyPrintInfo(info_list=list())Argumentsinfo_list R list with environment informationremoteInfo9 remoteInfo Look up remotes for repositoryDescriptionLook up remotes for repositoryUsageremoteInfo(repo)Argumentsrepo A git2r repository objectIndexcollapseInfo,3discover_repository,6env_doc,2,3envDocument(envDocument-package),2 envDocument-package,2get_Rversion,8get_scriptpath(getScriptPath),7 getDominoInfo,3,4getGitInfo,3,5getPackageInfo,3,5getRepo,6getRversion,3getScriptInfo,3,6getScriptPath,7getSysInfo,3,7infoNotFound,8kable,2prettyPrintInfo,8remoteInfo,910。
【R】R语言手册
【R】R语⾔⼿册2018-07-30 21:09:07在R的官⽅教程⾥是这么给R下注解的:⼀个数据分析和图形显⽰的程序设计环境(A system for data analysis and visualization which is built based on S language.)。
R的源起R是S语⾔的⼀种实现。
S语⾔是由 AT&T贝尔实验室开发的⼀种⽤来进⾏数据探索、统计分析、作图的解释型语⾔。
最初S语⾔的实现版本主要是S-PLUS。
S-PLUS是⼀个商业软件，它基于S语⾔，并由MathSoft公司的统计科学部进⼀步完善。
后来Auckland⼤学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿⼈员开发了⼀个R系统。
R的使⽤与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有⼀定的兼容性。
R is freeR是⽤于统计分析、绘图的语⾔和操作环境。
R是属于GNU系统的⼀个⾃由、免费、源代码开放的软件，它是⼀个⽤于统计计算和统计制图的优秀⼯具。
R是⼀套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算⼯具（其向量、矩阵运算⽅⾯功能尤其强⼤）；完整连贯的统计分析⼯具；优秀的统计制图功能；简便⽽强⼤的编程语⾔：可操纵数据的输⼊和输⼊，可实现分⽀、循环，⽤户可⾃定义功能。
R是⼀个免费的⾃由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使⽤的,在那⼉可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和⽂档。
在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。
R的特点(1) 有效的数据处理和保存机制。
(2) 拥有⼀整套数组和矩阵的操作运算符。
(3) ⼀系列连贯⽽⼜完整的数据分析中间⼯具。
(4) 图形统计可以对数据直接进⾏分析和显⽰，可⽤于多种图形设备。
(5) ⼀种相当完善、简洁和⾼效的程序设计语⾔。
它包括条件语句、循环语句、⽤户⾃定义的递归函数以及输⼊输出接⼝。
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言是一种广泛应用于数据分析和统计领域的编程语言。
它具有强大的数据处理、图形绘制和模型建立等功能，以及丰富的数据分析库。
本文将一步一步介绍R语言的使用步骤，帮助初学者快速上手。
第一步：安装R语言环境要使用R语言进行数据分析和统计建模，首先需要在计算机上安装R语言的环境。
R语言可以在官方网站（第二步：安装R集成开发环境（IDE）为了更好地编写和运行R代码，推荐安装一个R集成开发环境（IDE）。
RStudio是一个非常受欢迎的R语言开发环境，提供了代码编辑器、代码运行器、图形展示和数据查看等功能。
可以在RStudio官网（第三步：熟悉R语言基础语法在开始编写R代码之前，需要先熟悉R语言的基础语法。
R语言基本语法与其他编程语言有所不同，具有一些特有的操作符和函数。
初学者可以通过阅读R语言的官方文档、参考书籍或在线教程来学习基本语法。
第四步：学习数据类型和数据结构R语言中有多种数据类型和数据结构，包括向量、矩阵、数据框、列表等。
了解这些数据类型的特点和用法，对于数据处理和分析非常重要。
可以通过查阅R语言的官方文档或相关教程来学习各种数据类型和数据结构的使用方式。
第五步：数据处理和统计分析R语言提供了丰富的数据处理和统计分析函数，可以进行数据的清洗、转换、汇总和计算等操作。
通过学习并熟练使用这些函数，可以对数据进行各种复杂的分析和计算。
可以通过查阅R语言官方文档或相关书籍来学习数据处理和统计分析的方法和函数。
第六步：数据可视化R语言强大的数据可视化功能使得数据分析结果可以以图形的形式展示出来，更加直观和易于理解。
使用R语言可以绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图等。
可以通过调用各种绘图函数和图形库来生成漂亮和专业的图表。
了解基本的绘图函数和参数，掌握图表的设计和定制方法，可以使数据分析结果更加生动和有说服力。
第七步：模型建立和预测R语言提供了多个统计建模和机器学习的库，可以进行各种模型的建立和预测。
r语言用法 -回复
r语言用法-回复R语言用法简介R语言是一种功能强大且广泛使用的编程语言和环境，专门用于统计分析和数据可视化。
它是由Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年创建的，如今已经成为数据科学界的主要工具之一。
本文将以R语言的主要用法为主题，逐步介绍R语言在数据处理、统计分析和数据可视化方面的功能。
1. 数据处理在R语言中，数据处理是使用最频繁的操作之一。
通过R语言的矩阵、数据框和列表等数据结构，可以轻松地读取、编辑和转换数据。
首先，要读取和导入数据，可以使用read.csv()函数读取CSV文件，或read.table()函数读取其他格式的文件。
例如，使用以下代码读取名为"data.csv"的数据文件：Rdata <- read.csv("data.csv")一旦数据被导入，就可以进行各种操作。
例如，要选择数据集中的某些列，可以使用符号：Rselected_data <- datacolumn_name要筛选数据根据特定的条件，可以使用逻辑判断运算符（如>、<、==等）和逻辑运算符（如&、等）。
例如，要选择年龄大于30岁的数据，可以使用以下代码：Rselected_data <- data[dataage > 30, ]此外，R语言还提供了丰富的函数和包来处理数据。
例如，使用dplyr包中的filter()函数可以更简洁地筛选数据，使用mutate()函数可以添加新的变量。
2. 统计分析R语言在统计分析方面表现出色。
它提供了大量的统计函数和包，可以进行各种统计分析、回归分析、假设检验和模型拟合等。
要进行基本的统计描述，可以使用summary()函数来计算均值、中位数、标准差等。
例如，要计算数据集中的均值和标准差，可以使用以下代码：Rmean_value <- mean(data)sd_value <- sd(data)如果要进行回归或线性模型分析，可以使用lm()函数。
r规使用方法
r规使用方法
R语言是一种广泛使用的统计分析软件，它可以帮助研究人员以及数据分析专业人士快速有效地处理和分析数据，并将这些数据转化为图表，便于对结果和数据模型进行解释。
R语言具有非常强大的统计和可视化功能，使用它可以加快数据处理和分析的速度，从而提高效率。
R语言已经被世界各地的数据分析人员所采用，它可以帮助他们更好地理解和解释数据，并得出客观的结论。
本文旨在介绍R语言的基本用法，以及如何利用它进行统计分析和数据可视化。
首先，R语言的安装及配置非常简单，可以通过官方网站进行安装。
安装完成后，可以使用R语言编写和运行代码，可以使用R语言中的函数进行数据分析，也可以使用R语言的可视化工具进行数据可视化。
运用R语言来进行统计分析时，可以通过提供的编程语言和函数库来完成，而不必去了解每一项统计技术，R语言可以帮助用户利用这些统计技术完成任务。
在R语言中，可以使用各种函数来完成统计分析，例如描述性统计、T检验、卡方检验、相关性分析、回归分析等，用户能够快速有效地分析出数据，并可以根据输入的数据生成图表来展示统计分析的结果，使其可视化。
另外，R语言也可以用来进行数据挖掘，可以利用R语言的文本处理函数来清理数据，也可以使用它的强大的统计函数来进行数据分
析，方便快捷。
最后，R语言也可以用来构建机器学习算法，这些算法不仅可以处理大量数据，还可以从数据中挖掘出隐藏的规律，快速有效地完成任务，这有助于用户更快准确地获得结果。
总的来说，R语言是一款强大的统计分析软件，可以解决大量数据分析和统计问题，使用起来非常方便。
因此，越来越多的研究人员和数据分析专业人士都开始采用这款软件来进行数据分析和可视化工作，以期获得更准确、更有效的结果。
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R集成编程环境——Revolution R Enterprise目录1.开始 (4)1.1使用Revolution R Enterprise环境 (4)1.2使用脚本窗口 (5)1.3使用控制台窗口 (7)1.4使用书签 (8)2.指导课 (9)2.1建立脚本 (9)2.2创建一项工程 (13)2.3保存一个Revolution R Enterprise解决方案 (14)2.4增加新的R脚本到一项工程 (14)2.5将一个现有的R脚本添加到一项工程 (14)2.6使用查找（Find） (14)3.参考 (21)3.1脚本窗口里的键盘快捷方式 (21)3.2文件（File）菜单 (22)3.3编辑（Edit）菜单 (24)3.4视图（View）菜单 (26)3.5工程（Project）菜单 (27)3.6调试（Debug）菜单 (28)3.7工具（Tools）菜单 (29)3.8数据（Data）菜单 (29)3.9帮助（Help）菜单 (29)3.10新工程（New Project） (31)3.11输出（Output）窗口 (31)3.12对象浏览器（Object Browser） (31)3.13断点（Breakpoints）窗口 (32)3.14保存Revolution R Enterprise解决方案 (33)3.15定制Revolution R Enterprise工具条 (33)3.17给一个菜单或者工具条添加命令 (34)3.19设置一般的选项 (34)3.20设置Revolution R Enterprise选项 (35)3.21设置Revolution R工程和解决方案 (36)3.22设置Revolution R Enterprise中的字体和颜色 (37)3.23解决方案管理器窗口 (38)3.24宏管理器窗口 (39)3.25任务列表（Task List）窗口 (40)3.26查找结果（Find Results）窗口 (40)3.27命令（Command）窗口 (40)3.28使用代码片段 (40)3.29选择一个文档窗口 (41)3.30定制Revolution R Enterprise工具条 (42)3.31搜寻R帮助 (42)3.32除去全部对象 (43)1.开始1.1使用Revolution R Enterprise环境Revolution R Enterprise环境是以Visual Studio为基础的，因此它的工作方式与Visual Studio非常相似，但是它的基础语言是R。
你第一次打开Revolution R Enterprise时，看到的屏幕很像如下所示的样子：控制台窗口准备接受R输入，你准备创建R项目。
建立R项目1.在File（文件）菜单上，指向New（新建），然后点击Project...（项目）2.在New Project（新建项目）对话框里，在Templates（模板）下，点击RProject（R项目）3.在Name（名称）文本框中，为你的项目键入一个名字4.点击OK这样就建立了一个新的项目和一个附带的解决方案，并显示在R编程环境的解决方案浏览器（Solution Explorer）方格中。
默认情况下，一个新的R项目包括一个R脚本。
双击脚本名称打开脚本。
要了解有关编辑脚本的信息，请参考“Using the Script Window”主题。
在R编程环境中的窗口之间移动你可以使用键盘快捷键在窗口之间切换：Alt+F7引出一个打开的文档和工具窗口的列表供选择Ctrl+F6转到下一个文档(即，脚本)窗口Shift+Ctrl+F6转到前一个文档(即，脚本)窗口Alt+F6转到下一个工具窗口。
这包括R控制台，解决方案浏览器（Solution Explorer）和输出（Output）窗口Shift+Alt+F6转到以前的工具窗口。
你可以用下列快捷键巡航(以及打开)特定的窗口：Ctrl+Alt+R转到R控制台Ctrl+Alt+L转到解决方案浏览器Ctrl+Alt+H转到R对话历史记录（Session History dialog）Ctrl+Alt+O转到输出窗口Ctrl+Alt+J转到对象浏览器1.2使用脚本窗口脚本窗口为编写、编辑、以及调试R脚本提供了一个全特色的编辑器。
这是在Revolution R编程环境中创建的所有R脚本的默认编辑器。
脚本窗口包括下列特征：●R句法检查●IntelliSense单词补全(word completion)【IntelliSense提供了一组功能,使访问语言参考变得轻松自如。
在编码时，不必让代码编辑器或即时模式命令窗口执行语言元素搜索。
您可以保持上下文，查找所需的信息，直接向代码中插入语言元素，甚至可以让IntelliSense为您完成键入工作。
】●设置断点（breakpoint）的能力●运行整个脚本，或者运行选择的部分●书签R句法检查当你在脚本窗口键入时，脚本被连续地对正确的句法和关键字的拼写进行检查。
例如，R关键字function必须跟随有一个参数（argument）的列表，它可以是空的，用括号括住。
如果你键入单词function，后面跟了一些东西，但是只有开放的括号，脚本窗口将用波浪状的下划线标明错误。
与此类似，如果你键入else而没有前缀if，则else将被标示为错误的。
IntelliSense单词补全当你键入时，你可以使用RPE的IntelliSense单词补全功能。
为了激活单词补全，做如下操作之一：●点击Text Editor（文本编辑器）工具条里的“Display Word Completion”（显示单词补全）按钮。
●按CTRL-空格键。
●在Edit（编辑）菜单上，指向IntelliSense，然后点击Complete Word。
Word Completion（单词补全）列表提供可能的补全的一个列表；要选择一个，做如下操作之一：●双击想要的单词●按TAB设置断点断点（Breakpoint）告诉R调试程序在哪里停止执行，以便你在那点上能检查计算的状况。
你使用下列任何方法来设置断点：●把光标放在想要的行上任何地方然后按F9。
●在想要的行的左侧点击灰色条纹。
重复该过程来删除断点。
运行一篇脚本或选择的文本要运行当前的脚本，点击标准工具栏上的按钮。
要运行当前文件夹中的全部的脚本，点击标准工具栏上的按钮。
要运行选择的文本，点击标准工具栏上的按钮，或者做下列操作：1.选择你想要运行的文本。
2.在Edit菜单上，点击Run Selection。
使用书签书签使在一篇大的脚本中从一个位置移动到另一个位置变得容易，从脚本移动到脚本也变得容易。
你使用任何下列方法设置书签：●把光标放在想要的行上任何地方然后点击Text Editor（文本编辑）工具条里的Toggle Bookmark按钮。
●把光标放在想要的行上任何地方然后按CTRL-K，CTRL-K。
●把光标放在想要的行上任何地方，然后在Edit菜单上，指向Bookmarks然后点击Toggle Bookmark。
重复该过程删除书签。
使用下列工具条按钮在书签之间移动：●把插字符（caret）移到下一个书签●把插字符移到上一个书签●把插字符移到当前文件夹中的下一个书签●把插字符移到当前文件夹中的上一个书签●把插字符移到当前文档中的下一个书签●把插字符移到当前文档中的上一个书签1.3使用控制台窗口控制台窗口提供R语言的一个命令行接口(Command Line Interface，CLI)。
你在R提示符下键入R表达式，R解释器对表达式进行计算并且一般会返回一个值，虽然有些R表达式是为它们的副作用(例如图形)而被执行，并且返回NULL（空值）或者根本不返回任何值。
你可以从控制台窗口切换到其他ID窗口，通过点击目标窗口，或者使用在Using the Revolution R Enterprise R Productivity Environment中列出的键盘巡航快捷方式。
一个R对话的例子被显示如下。
(以#开始的行是R注释，这里提供它是为了解释正在发生的是什么事情；注释是R脚本的有用的部分，但通常不是一个交互式R对话的一部分。
R提示符“>”显示在行的开头；如果你想要将这个对话复制到你的Revolution R IDE，你应该忽略行的开头的“>”字符。
)>#Create a data object of100data points from a random normal distribution:>x<-rnorm(100)>#Create some plots>stem(x)#stemplot is a text plot,so it appears in the Console window小数点在|-2|600-1|9885554433210000-0|9988666665555444333222222222110|1111111122234445566678889991|000011112233555577882|1145>hist(x)#graphical plots appear in their own window>qqnorm(x)>#calculate some Descriptive Statistics>mean(x)[1]0.06105163>var(x)[1]1.180505>sd(x)[1]1.0865101.4使用书签书签是给经常访问的代码区域加标签的一种方便的方法。
例如，当你在开发一个函数时，你可以在该函数中设置一个书签，这样，当你运行调用该函数的脚本时你可以很容易地返回到这个函数的位置。
要建立一个书签：1.在脚本窗口（Script Window）里，将光标放在你想要建立书签的行中。
2.做如下内容之一：●在Edit（编辑）菜单上，指向Bookmarks（书签），然后点击“Toggle Bookmark”（设置书签）；●点“Text Editor”（文本编辑器）工具条里的“Toggle Bookmark”按钮；●连续按两次CTRL+K。
重复该过程除去这个书签。
书签窗口允许你控制你的书签。
从书签窗口中，你能执行下列行动：●命名你的书签。
●将你的书签组织到文件夹里。
●在书签之间巡航。
●巡航到一个特定的书签2.指导课2.1建立脚本编辑脚本建立一项新的R工程，把它命名为MyRProject。
在Solution Explorer中右击文件Script.R，将它更名为MyRProject.R。
双击该文件打开它。
在MyRProject.R顶上增加下列行：x<-1:20xy<-2+.2*x+rnorm(20)ylm(y~x)运行脚本要运行脚本，在标准工具栏上点击按钮。