数据科学导论课件第二章R入门
大数据导论第2章 大数据技术基础
1．系统呼叫接口 2．程序管理 3．内存管理 4．文件系统管理 5．硬件装置的驱动
2.1.2 Linux操作系统
Linux系统基本经历了3个发展阶段。 1．单一个人维护阶段 2．广大黑客志愿者加入阶段 3．Linux核心的细分工、快速发展阶段
Linux的核心版本编号如图2-1所示，自3.0以后的版本都遵循 统一的编码标准，并且基本上后续的版本都是在前序版本的基础 上经过完善后再开发出来的。
图2-4 汇编语言大体的工作原理
与机器语言相比，汇编语言确实有了很大的进步，但是人们 希望让编程语言与自然语言无缝对接，于是编程语言进入了高级 语言（High-Level Programming Language）时代（1954年至今）。 相对于机器语言的机器码（Machine Code），高级语言基本以人 们的日常语言为基础，基本上人们易于接受的文字就是构成高级 语言的基本词汇。由于早期的计算机技术都主要由美国主导，因 此高级语言基本都是以英语为蓝本的。因为英语是国际语言且简 单易懂，程序基本上都是用英文实现的，所以想成为合格的编程 人员，英语基础是必不可少的。接下来我们就大体看看整个高级 语言的发展历程。
表2-1 Linux Distribution主要版本
机构 商业公司 社区单位
RPM软件管理
RHEL（Red Hat） SuSE（Micro Focus
） FedoraCentOSOpen
SuSE
DPKG软件管理 Ubuntu（
Canonical）
DebianB2D
其他未分类 Gentoo
目前Linux的主要应用场景如下。
（3）云端的运用，主要包括云程序（云端虚拟机资源）、云端设备等。
2.2 编 程 语 言
数据科学与大数据技术导论-第2章-大数据概述
• 目前专业人才的缺乏仍然是大数据产业所面临的重要问题。据中国商委会数 据分析部统计，我国大数据市场未来将面临1400万的人才缺口。除此之外， 我国大数据人才资源存在着结构不平衡的问题。
MB（Megabyte，兆字节） GB（Gigabyte，吉字节） TB（Trillionbyte，太字节） PB（Petabyte，拍字节）
节（PB）级及以上，可想而知大数据的体 量是非常庞大的。
EB（Exabyte，艾字节） ZB（Zettabyte，兆字节）
换算关系
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB
2.2.1 大数据的概念与特征
1.大数据的特征
（1）数据量大
数据量大是大数据的首要特征，通过 右表数据的存储单位换算关系可更形象的 表现出大数据的庞大的数据量。通常认为，
单位 B（Byte，字节） KB（Kilobyte，千字节）
处于吉字节（GB）级别的数据就称为超大 规模数据，太字节（TB）级别的数据为海 量级数据，而大数据的数据量通常在拍字
01
大数据的产生和发展
PART ONE
2.1.1 大数据的产生背景
信息化的浪潮是不断更迭的，根据国际商业机器公司(IBM）前 CEO郭士纳的观 点，IT领域每隔若干年就会迎来一次重大变革，每一次的信息化浪潮，都推动了信息 技术的向前发展。目前，在IT领域相继掀起了3次信息化浪潮，如下表所示。
数据科学-课程简介
《数据科学导论》课程简介
课程名称：数据科学导论
学分/学时：2/32—4/64
适用专业：数据科学与大数据技术、计算机科学与技术
先修课程：计算导论与程序设计、数据结构，计算机系统基础
内容提要：200－300字左右。
(中文宋体/五号，数字及英文Times New Roman/五号)
本课程是数据科学的通识入门课程，以“建立知识体系、掌握基本原理、学会初级实践、了解前沿技术”为原则，为学生深入学习数据科学和大数据技术奠定基础。
课程包含如下内容：（1）数据科学的基本概念和知识体系；（2）数据分析的基本流程和方法，包括数据预处理方法，数据智能分析技术，数据可视化；（3）大数据分析的基本方法和工具。
此外，本课程以Python语言为例，通过大量实例和实践讲授初级的数据分析技术。
本课程通过理论与实践相结合，树立学生的大数据意识、了解本学科的知识体系，掌握基本的数据分析方法。
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数据科学导论课件第二章Python入门
循环和条件的例子
# 例2 # 例3
with open('UN.txt') as f: lines=f.readlines()
lines[1:20]
x='Just a word’ for i in x:
print (i)
27
循环和条件的例子
# 例4 # 例5
for i in x.split(): print (i,len(i))
13
查看和修改工作目录
• import os • print (os.getcwd()) • #查看目录 • os.chdir('D:/Python work’) • #Windows系统中改变工作目录 • os.chdir('/users/Python work’) • #OSx系统中改变工作目录
23
函数的简单定义
• def f(x): return x**2-x • g=lambda x: max(x**2,x**3) • print (list(map(lambda x: x**2+1-abs(x),
[1.2,5.7,23.6,6]))) • print (f(10),g(-3.4)) • print (list(range(-10,10,2)),'\n',
('set.intersection(x,y)=',set.intersection(x,y)) • x.remove(‘none‘); print ('x=',x,'\n','y=', y)
22
Id 函数
• x=1;y=x;print (x,y,id(x),id(y)) • x=2.0;print (x,y,id(x),id(y)) • x = [1, 2, 3];y = x;y[0] = 10 • print (x,y,id(x),id(y)) • x = [1, 2, 3];y = x[:] • print (x,y,id(x)==id(y),id(x[0])==id(y[0])) • print (id(x[1])==id(y[1]),id(x[2])==id(y[2]))
《数据科学导论》复习资料
《数据科学导论》复习资料本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March《数据科学》课程期末复习资料《数据科学》课程讲稿章节目录：第一章导论第一节了解数据科学的基本概念第二节了解数据科学的应用第三节了解数据科学的过程第四节掌握数据科学的方法第二章数据获取及预处理第一节了解获取数据的途径和方法第二节掌握数据质量检验的方法第三节掌握数据清洗第四节掌握数据集成第五节掌握数据规约第六节掌握数据变换第三章数据分析第一节了解探索性数据分析的概念第二节掌握单变量分析方法第三节掌握多变量分析方法第四节掌握样本相似性与相异性分析的方法第四章特征工程第一节了解特征的介绍和创建过程第二节了解降维的基本概念第三节掌握主成分分析-PCA第四节掌握奇异值分解-SVD第五节了解特征选择的基本概念第六节掌握过滤式方法第七节了解产生特征子集的搜索策略第八节了解封装式方法第九节了解嵌入式方法第五章关联规则算法第一节了解关联规则的基本概念第二节掌握频繁项集的产生过程第三节掌握Apriori算法第六章分类算法第一节了解分类问题基本概念第二节掌握k近邻算法第三节了解贝叶斯定理第四节掌握朴素贝叶斯第五节了解决策树的基本概念第六节了解决策树-特征选择第七节了解决策树-剪枝算法第七章线性回归算法第一节了解线性回归的基本概念第二节掌握一元线性回归第三节掌握多元线性回归第八章人工神经网络第一节了解神经网络的基本概念第二节掌握感知机的学习算法第三节掌握多层感知机-反向传播算法第九章聚类算法第一节了解聚类问题的介绍第二节掌握层次聚类第三节掌握K-means聚类第四节了解BFR聚类一、客观部分：（单项选择、判断）（一）、选择部分1、通过构造新的指标-线损率，当超出线损率的正常范围，则可以判断这条线路的用户可能存在窃漏电等异常行为属于数据变换中的（C）A.简单函数变换B.规范化C.属性构造D.连续属性离散化★考核知识点: 数据变换参见讲稿章节：2-6附（考核知识点解释）：数据变换是对数据进行规范化处理，将数据转换成“适当的”形式，更适用于任务及算法需要。
本科课程教学大纲《数据科学导论》
数据科学导论》教学大纲、课程及教师基本信息注1：平时考核（100%）=15%平时作业+15%projectl流数据处理/结构化数据分析+15%project2文本分析+15%project3图数据分析；2：平时考核应占总成绩的40-70%。
考核办法说明：本课程的考核分为三个方面，包括平时上机实践、3个大作业（即流数据处理/结构化数据分析、文本分析、图数据分析）和期末闭卷考试。
平时上机实践，学生必须完成上机练习题目，并提交上机实验报告；大作业锻炼学生综合运用所学知识、解决复杂问题的能力；期末考试考查学生对知识点的掌握和灵活运用能力。
最终成绩的计算按照平时成绩:大作业1:大作业2:大作业3:期末成绩=15:15:15:15:4的0比例产生。
二、任课教师简介三、课程简介课程简介“数据科学导论”是一门入门课程，同时也是“数据科学”课程群统领式的课程, 把学生引进数据科学的大门。
它的目标有两个：一个是扩展学生在数据科学方面的视野培养兴趣，另一个是为学习后续课程打下坚实的基础，培养数据科学家。
教学内容分为四大模块，分别是基础（base）模块、关系数据/流数据处理（relational&stream）模块、文本数据处理和分析（text）模块、图数据处理和分析（graph）模块。
基础模块为后续的3个实践模块的基础，内容包括：•概念：数据科学概论，主要介绍数据科学的基本概念、大数据及其价值、数据处理的全生命周期，包括数据的采集和获取、数据预处理/清洗和集成、数据管理、数据分析、可视化和解释等；•方法：包括各种数据模型、数据处理的不同模式（批处理和流式处理）、通用的数据分析方法、数据可视化等；•平台和工具：包括分布式计算与大数据平台（Hadoop&Spark）以及Python 语言。
其中Python语言部分，包括对Python语言基础以及Python的几个重要的库（数据预处理库pandas、机器学习库Scikit-Leam、可视化库Matplotlib）的介绍。
数据科学导论教学课件(共8章)-第3章大数据生态系统
An Example of OpenMP
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <omp.h>
int main(int argc, char* argv[]) { // 编译原语 # pragma omp parallel for for(int i = 0; i < 10; ++i)
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是NVIDIA推出的运算平台，或通用并行计算 架构，以使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算 引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，并在支持CUDA的任何处理器上以超高性能运行。
MPI
Massage Passing Interface（MPI）是跨语言的通讯协议，用于编写并行计算程序。不同于共享内 存的OpenMP，它面向消息传递模式并行化。它不是独立的编程语言，是函数库的标准规范，提供与C和 Fortran语言的绑定。它具有高性能，大规模性和可移植性等优点。以下为六个通用调用接口。
Microsoft的实现与部署：https:///en-us/message-passing-interface/microsoft-mpi
An example of MPI
/*From: https:///xbf9xbf/p/5140675.html*/ #include <stdio.h> #include "mpi.h" int main(int argc, char *argv[]) {
由于数据的维度与体量较大，其处
数据科学与工程导论
数据科学与工程导论1. 引言数据科学与工程导论是一门综合性课程，旨在介绍数据科学与工程领域的基本概念、方法和技术。
数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，而数据科学与工程的发展使我们能够更好地利用和分析这些数据，从中获取有价值的信息和洞察力。
本文将深入探讨数据科学与工程导论的相关主题，包括数据科学的定义、数据工程的作用、数据科学与工程的应用等。
2. 数据科学的定义数据科学是一门跨学科的研究领域，旨在从结构化和非结构化数据中提取知识、洞察力和洞察力。
数据科学涵盖了统计学、机器学习、数据可视化等多个学科的方法和技术。
数据科学家通常使用编程语言和工具来收集、清洗、分析和解释数据。
数据科学的目标是运用科学方法和技术来揭示数据背后的模式和规律，从而为决策和问题解决提供支持。
2.1 数据科学的重要性数据科学在当今社会的重要性不言而喻。
无论是企业、政府还是学术界，都面临着大量数据的挑战和机遇。
数据科学的发展使得我们能够更好地管理和分析这些数据，从中找到有价值的信息和洞察力。
通过数据科学的应用，我们可以实现更好的决策，改进产品和服务，优化流程和运营等。
2.2 数据科学家的角色和技能数据科学家是数据科学领域的专家，他们通过数据来发现模式并提供有价值的见解。
数据科学家需要具备统计学、机器学习、编程等多个技能。
他们需要熟悉数据库管理系统、数据可视化工具和编程语言，如Python和R。
此外，数据科学家还需要具备良好的沟通能力和业务洞察力，能够将技术解释给非技术人员，并将数据结果与业务需求相结合。
3. 数据工程的作用数据工程是数据科学领域的一个重要组成部分，它涉及到数据管道的设计、开发和维护。
数据工程的目标是确保数据的可靠性、效率和安全性。
数据工程师需要设计和实现数据架构，处理大规模数据集，以及开发数据处理和存储系统。
数据工程的作用是为数据科学家提供可靠的数据基础，以支持他们的分析和研究工作。
3.1 数据工程的关键步骤数据工程包括多个关键步骤，包括数据收集、数据清洗、数据转换和数据存储等。
《数据科学导论》：数据科学概论
•什么是数据科学（家）？
•说什么的都有
-A data scientist is o data analyst wb。
lives M California
-A data scientist is someone who is better at statistics than any software
engineer and better at software engineering than any statistician -Data Science is statistics on a Mac.
•没有人真的知道什么是数据科学（家）……
-数据科学方兴未艾，概念内涵在不断地变化发展
-人们对数据科学还没有明确地形成统一的定义
一个公认却很宽泛的定义Data science is an inter¬disciplinary field that uses
scientific methods,
processes,algorithms and systems to extract knowledge and insights from many structural and unstructured data.
Traditional
Research Software
Development
课程考核•期末成绩：40%
-期末考试（笔试）
•平时成绩：60%
-期中考试：15%
-平时作业与课程项目：80%
-课堂表现：5%
总结
・1.数据科学是如何兴起的・2.数据科学家应具备什么能力・3.教学计划与考核要求
谢谢!。
数据科学导论课件第二章R入门
— 第二章 R 入门
1
主要内容
一 R简介 二 R安装和运行 三 试试R编程
2
一 R 简介
3
什么是R?
The R Project for Statistical Computing
R官网首页的图形 •R是一种统计绘图、统计分析语言, 也指实现该语言的软件.
4
简史
R语言是从S统计绘图语言演变而来, 可看作S的“方言”. S语言诞生于上世纪70年代的贝尔实验室, 由Rick Becker, John Chambers, Allan Wilks开发. 基于S语言开发的商业软件Splus, 可以方便的编写函数、建立模型, 具有良好的扩展性, 在国外学术界应用很广.
16
菜单栏 快捷按钮
光标:等待输入
控制台
R登陆界面(Windows版)
路径： 开始>所有程序>R-3.6.2
17
RStudio
• RStudio官网：https:/// • 下载地址： /ide 进入下载页面后, 可以发
现有Desktop和Server两个版本.
1995年, 新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman和 Ross Ihaka, 基于S语言的源代码, 编写了能执行S语言的软件, 并 将该软件的源代码全部公开, 这就是R软件, 其命令统称为R语言.
5
R的特点
多领域的统计资源 目前在R网站上约有15157个程序包, 涵盖了基础统计学、社会学、
时间序列分析 Graphics
树分析
lattice
Bootstrap检验 mvpart
聚类分析
fmri
文本分析
nnet
数据科学导论教学课件(共8章)-第2章大数据学科与职业
侧重内容
数据安全 数据审计 个人隐私保护 公众利益保护
公司从业资质 数据服务安全
数据管理安全 数据平台安全
感谢 聆听
Level I II II III
CDA证书 业务数据分析师
建模分析师 大数据分析师
数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ科学家
考点
数据分析概述与统计学基础、数 据库基础、数据采集与处理等
数据挖掘基础理论、数据预处理、 预测型数据挖掘模型等
大数据基础理论、Hadoop理论、 数据库理论及工具等
计算机科学与技术、大数据处理 与架构设计、机器学习等
1
群上的分布式存储。其主要特点是
对机器要求不高，可以分布在廉价
机器上，且能灵活分割文件尺寸，
并能通过多副本来提供容错机制。
Page Rank
一种由搜索引擎根据网页之间相互 的超链接来计算排名的算法。受这 个算法的启示，著名的网络爬虫算 法不仅限于对网页的分析，而是扩 展到了超链接、URL队列、页面数 据库，其收集的数据也由普通的网 页排名扩展到了各种非结构化数据。
数据科学 导论
Chapter 2
大数据学科与职业
目录
CONTENTS
01 大数据学科 02 专业人才培养方案 03 大数据职业道德
大数据学科及其发展里程碑
一般来讲，大数据的概念源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司联合提出的。
GFS由Google公司首创及推广，
适合于海量数据在大规模服务器集
GFS
2
3
MapReduce
Hadoop不是一个产品，而是多个 软件产品组成的生态系统，这些软 件共同实现全面的数据采集，分析， 储存等功能。从技术上来看，其由 两项关键业务组成：Hadoop分布 式文件系统，以及高性能并行数据 处理算法MapReduce。
数据科学导论
数据科学导论•内容简介：•《数据科学导论（面向新工科专业建设计算机系列教材）》主要介绍数据科学的通识入门知识，可以作为高等院校数据科学与大数据专业的专业基础课程教材。
该书以“建立知识体系、掌握基本原理、学会初级实践、了解前沿技术”为原则，为数据科学与大数据及相关专业的学生深入学习数据科学和大数据技术奠定基础。
该书系统讲授数据科学的基本概念和知识体系、数据分析的基本流程和方法（包括数据预处理、回归、聚类、分类等智能分析技术）、大数据分析的基本T具，并以Python语言为例，通过大量实例和练习讲授初级的数据分析技术。
该书通过系统全面的理论介绍与丰富翔实的程序实践相结合，帮助数据科学与大数据及相关专业的学生树立大数据意识，学习数据科学的知识体系，掌握基本的数据处理方法。
《数据科学导论（面向新工科专业建设计算机系列教材）》适合作为数据科学与大数据及相关专业学生的教材，也可作为大数据开发工程师的参考书。
•作者简介：•石川，北京邮电大学教授、博士生导师。
长期从事计算机专业基础课程教学工作，参与多项教改项目。
主要研究方向为数据挖掘和机器学习，发表高水平学术论文100余篇，中英文专著3部，成果应用于IT企业。
研究成果获得省部级奖励3项，本人获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。
王啸，北京邮电大学讲师、硕士生导师。
天津大学博士，圣路易斯华盛顿大学联培博士，清华大学博士后，主要研究方向为数据挖掘与机器学习，曾主持国家自然科学基金项目，发表高水平论文50余篇，获得微软亚洲研究院“铸星计划”支持。
胡琳梅，北京邮电大学副教授，硕士生导师。
清华大学博士，北京市优秀毕业生。
主要研究方向为自然语言处理与知识图谱，获2019年微软亚洲研究院“铸星计划”支持。
•目录：•第1章数据科学概论•1．1 数据和大数据•1．1．1 数据•1．1．2 数据化进程•1．1．3 大数据•1．2 数据科学理论基础•1．2．1 数据科学发展历程•1．2．2 数据科学的概念•1．2．3 数据科学的主要内容•1．3 数据科学应用实践•1．3．1 数据科学家•1．3．2 数据科学工作流程•1．3．3 数据科学实践案例•1．4 小结•1．4．1 本章总结•1．4．2 扩展阅读材料•1．5 习题•1．6 参考资料••第2章数学基础•2．1 线性代数•2．1．1 向量•2．1．2 矩阵•2．1．3 矩阵导数•2．1．4 实例：利用SVD进行评分预测•2．2 概率统计•2．2．1 随机事件与概率•2．2．2 条件概率与事件独立性•2．2．3 随机变量及其数字特征•2．2．4 数理统计•2．2．5 信息论•2．2．6 实例：利用朴素贝叶斯算法进行文本分类•2．3 优化理论•2．3．1 基本概念•2．3．2 优化问题的一般形式•2．3．3 优化方法•2．3．4 实例：SVM分类器•2．4 图论基础•2．4．1 图的定义•2．4．2 图的概念•2．4．3 图的矩阵表示•2．4．4 拉普拉斯矩阵与谱•2．4．5 实例：谱聚类算法•2．5 小结•2．5．1 本章总结•2．5．2 扩展阅读材料•2．6 习题•2．7 参考资料••第3章 Python语言初步•3．1 Python语言概述•3．1．1 Python语言简介•3．1．2 Python语言环境搭建•3．2 Python的基本用法•3．2．1 列表与元组•3．2．2 字符串•3．2．3 字典•3．2．4 条件与循环语句•3．2．5 函数•3．2．6 文件•3．2．7 综合实例•3．3 重要库的使用方法与案例•3．3．1 NumPy•3．3．2 Pandas•3．3．3 SciPy•3．3．4 Matplotlib•……•第4章数据预处理•第5章分析方法初步•第6章数据科学实践•第7章数据科学的重要研究领域•第8章大数据处理技术简介。
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4+5.1i))
#复数运算
• #构造一个10维复向量, 实部和虚部均为10个标准正态样本点:
• (z <-complex(real=rnorm(10), imaginary =rnorm(10)))
• complex(re=rnorm(3),im=rnorm(3))
• Re(z)
#实部
• Im(z)
计量经济学、机器学习、自然语言处理、空间分析、生物信息学等诸 多方面. 跨平台
R可在多种操作系统下运行，如Windows、MacOS、Linux和UNIX等。 命令行驱动
R即时解释, 输入命令, 即可获得相应的结果.
6
为什么选择R？
• 丰富的资源：涵盖多种行业数据分析中几乎所有的方法. • 良好的扩展性：方便编写函数和程序包, 跨平台, 可以胜任复杂的数据
• 程序包是什么？ R程序包是多个函数的集合, 拥有详细的说明和示例. 每个程序包都 包含R函数、数据、帮助文件、描述文件等.
• 为什么要安装程序包？ R程序包是R功能扩展, 特定的分析功能, 需要用相应的程序包实现. 例如：聚类分析可以选择cluster程序包.
24
常用R程序包太多……
tseries rpart boot cluster TM Survival
即使你在教室里听了几百个小时的课, 你也永远学不会游 泳. • 如果你不开口, 即使你熟记了字典中所有英文单词的音标, 即使你完全明白英语语法, 你也永远不会说英语.
34
赋值与注释
在控制台中键入如下命令(R命令窗口区分大小写，区分中英文) 1+1 a <- 2; a
赋值符号, <-也可用=, 甚至->代替 b <- 5 c <- a+b #计算a+b的和并赋值给c c #表示注释
R登陆界面(Windows版) 建议安装英文
10
主菜单介绍
11
多种运行平台
• R_GUI (graphic user’s interface) • R_Commander • R_WinEdt • R_ESS+XEmacs
• R_GUI (graphic user’s interface)+Rstudio(集成环境)
• pi*(1:10)^-2.3
#可以对向量求指数幂
• x = pi * 10^2 ; print(x)
• (x=pi *10^2)
#赋值带打印
• pi^(1:5)
#指数也可以是向量
• print(x, digits= 12) #输出x的12位数字
41
复数运算、求函数极值、多项式的根
• (2+4i)^-3.5+(2i+4.5)*(-1.7-2.3i)/((2.6-7i)*(-
26
rpart 包界面示例
非常好用的帮助文档和 不同平台上的程序包
27
安装程序包的方法
1 用函数 install.packages() 如已经连接到互联网, 在括号中输入要安装的程序包名称, 选择镜像
后, 程序将自动下载并安装程序包. 例如： 要安装rpart包,在控制台中输入
install.packages(“rpart") 2 安装本地zip包 路径：Packages>install packages from local files 选择本地磁盘上存储zip包的文件夹.
18
单击【DOWNLOAD RSRUDIO DESKTOP】进入下载页面, 根据自己电脑的 操作系统选择下载的版本, 如：操作系统是win7, 则选择【RStudio 0.99.903Windows Vista/7/8/10】, 下载得到【RStudio-0.99.903.exe】.
19
安装RStudio
每一个函数执行特定的功能,后面紧跟括号,如：
平均值 mean()
求和
sum()
绘图
plot()
排序
sort()
除了基本的运算之外，R的函数又分为”高级” 和”低级”函数, 高级 函数可调用低级函数,这里的”高级”函数习惯上称为泛型函数.如plot() 就是泛型函数, 可以根据数据的类型, 调用底层的函数,这就是面向对 象编程的思想.
8
R_GUI (graphic user’s interface)
– 启动R,看到R GUI 的主窗口, 由三部分组成
• 主菜单
• 工具条
• R console (R的运行窗口，控制台)
– R console
• 主要工作在这里通过发布命令来完成
• 得到在线帮助
– help.start( ) HTML格式的关于R的帮助文件
35
R的函数
R是一种解释性语言, 输入后可直接给出结果. 功能靠函数实现. 函数形式:
函数(输入数据，参数= ) 如果没有指定，则参数的值以默认值为准. 例如: 平均值 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 线性模型 lm(y~x, data=test)
36
R的函数
#从1,2,...,200000中随机不放回地抽取10000个值作为样本:
z=sample(1:200000,10000)
z[:10]
#方括号中为向量z的下标
39
直接上手
• y=c(1,3,7,3,4,2)
• z[y]
#以y为下标的z的元素值
• (z=sample(x,100,rep=T))#从x中有放回地随机抽取100个值
– 菜单 帮助>Html帮助 – 查看pdf帮助文档
30
R函数的帮助文档
函数怎么使用？ 使用时需要注意什么问题？ 如何需要查询 函数的帮助.
1 ?t.test
2 RGui>Help>Html help
3 apropos("t.test") 4 help("t.test") 5 help.search("t.test") 6 查看R包pdf手册
12
R软件首页 /
13
CRAN
The Comprehensive R Archive Network 简称CRAN, 由世界多个镜像网站 组成网络, 提供下载安装程序和相应软件包. 各镜像更新频率一般为12天.
中国的镜像:
即时更新的CRAN源 /
7
R及其他统计软件
• SAS: 速度快, 有大量统计分析模块, 可扩展性稍差, 昂贵.
• SPSS: 复杂的用户图形界面, 简单易学, 但编程十分困难.
• Splus: 运行S语言, 具有复杂的界面, 与R完全兼容, 昂贵.
• Python 当然此处少不了Python, 本章第二部分我们进一步介绍.
1995年, 新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman和 Ross Ihaka, 基于S语言的源代码, 编写了能执行S语言的软件, 并 将该软件的源代码全部公开, 这就是R软件, 其命令统称为R语言.
5
R的特点
多领域的统计资源 目前在R网站上约有15157个程序包, 涵盖了基础统计学、社会学、
step1、双击【RStudio-0.99.903.exe】进行安装. step2、选择安装位置,可自行更改安装路径.
20
RStudio IDE功能介绍
21
三 试试 R 编程
22
试试R编程
• 包、函数与对象 • R对象的类 • 脚本编程 • R绘图 • 编写函数 • 数据保存
23
R程序包（R Packages）
38
直接上手
X1=log(100);X2=log10(100)
x=1:100
#把1,2,...,100这个整数向量赋值到x
(x=1:100)
#同上, 只不过显示出结果
sample(x,20) #从1,2,...,100中随机不放回地抽取20个值
set.seed(0);sample(1:10,3) #先设随机种子再抽样
28
程序包使用
程序包中的函数，需要先导入，再使用，因此导入程序包是第一步. 在控制台中输入如下命令： library(TimeSeries) library(rpart) 程序包内函数的用法与R内置的基本函数用法一样. library(rpart)
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查看程序包帮助文件
• rpart 程序包内部都有哪些函数？分别有什么功能？ • 查询程序包内容最常用的方法：
体会一下什么叫精确检索？ 什么叫模糊检索？快速找 到你想要的东西. 熟练运用R帮助是你快速学 习R的关键.
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R帮助文件的内容与格式
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帮助文档的内容有哪些
• lm{stats}
#函数名及所在包
• Fitting Linear Models #标题
• Description
#函数描述
• Usage
• (z1=unique(z))
• length(z1)
#z中不同元素的个数
• xz=setdiff(x,z) • sort(union(xz,z))
#x和z之间的不同元素--集合差 #对xz及z的并的元素从小到大排序
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一些简单运算
• pi*10^2
#能够用?"*"、?"^"等来看某些基本算子的帮助, pi是圆周率
37
R有哪些函数?
查询的方法：Help>Html help>packages
log() log10() exp() sin() cos() asin() acos()
binom.test() fisher.test() chisq.test() glm(y ~ x1+x2+x3,binomial) mean() sd() var()….