R - 概覽：初學者的友好指南

你好，有志學習R語言的編程者！我很高興能成為你進入R語言世界的引路人。作為一個教了多年計算機科學的人，我可以向你保證，R是一種非常棒的起步語言，特別是你如果是編程新手。那麼，讓我們一起來探索這個強大的工具吧！

R是什麼？

R是一種專門為統計計算和圖形設計的編程語言和環境。它就像一把瑞士軍刀，能夠處理從簡單計算到複雜統計模型的一系列任務。

一個簡單的比喻

想像你在一個廚房裡，R是你的多功能烹飪設備。它可以是切菜（處理數據）、混合食材（組合數據集）、烤蛋糕（創建視覺化）甚至準備美食大餐（進行高級統計分析）的工具。是不是很酷？

R的進化

S的誕生

我們的故事從1970年代末的貝爾實驗室開始。兩位傑出的統計學家，約翰·钱伯斯和里克·貝克，創造了一種叫做S的語言。他們的目標是使數據分析更具互動性和用戶友好性。

R的進入：開源革命

時間快轉到1993年，當時在紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼（是的，他們的首字母是R和R！）決定創造S的一個開源實現。他們稱之為R，它很快就在學術界流行起來。

今日的R

從它的微小的開始，R已經成為一種強大、多用途且廣泛使用的語言。它不斷進化，擁有一個貢獻其成長的龐大用戶和開發者社群。

R的特性

現在，讓我們來探索R的特殊之處。我會向你介紹一些關鍵特性，並提供範例來說明每一個。

1. 用戶友好的語法

R的語法設計得直觀且易於閱讀。這裡有一個簡單的例子：

# 計算一些數字的平均值
numbers <- c(10, 20, 30, 40, 50)
average <- mean(numbers)
print(average)

這段代碼創建了一個數字向量，計算它的平均值，並打印結果。簡單直接！

2. 強大的數據操作能力

R擅長處理和操作數據。讓我們看一個稍微複雜一點的例子：

# 創建一個數據框
students <- data.frame(
name = c("愛麗絲", "鮑勃", "查理"),
age = c(20, 22, 21),
grade = c(85, 92, 78)
)

# 計算平均成績
avg_grade <- mean(students$grade)
print(paste("平均成績:", avg_grade))

# 找到最老的學生
oldest <- students[which.max(students$age), ]
print(paste("最老的學生:", oldest$name))

這段代碼創建了一個包含學生信息的數據框，計算了平均成績，並找到了最老的學生。R使這些操作變得直觀且高效。

3. 優秀的視覺化能力

R的一個強點是它能夠創建有吸引力且信息豐富的視覺化。這裡有一個使用內置的plot函數的簡單例子：

# 創造一些數據
x <- 1:10
y <- x^2

# 創建一個散點圖
plot(x, y, main="平方函數", xlab="X", ylab="Y")

這段代碼創建了一個平方函數的散點圖。R提供了許多更先進的視覺化包，如ggplot2，用於創建令人驚艷的圖形。

4. 通過包進行擴展

R的功能可以通過包進行擴展。想像包是給R添加超能力的附加组件。以下是如何安裝和使用一個包的例子：

# 安裝一個包（只需做一次）
install.packages("dplyr")

# 加載包
library(dplyr)

# 使用包中的一個函數
students %>%
filter(age > 20) %>%
select(name, grade)

這段代碼安裝並使用了dplyr包來過濾和選擇我們學生數據框中的數據。

5. 統計計算的強力工具

R是為統計而建，這一點從它的功能中可以看出。以下是一個進行t檢驗的簡單例子：

# 創造兩組數據
group1 <- c(25, 28, 30, 32, 35, 37)
group2 <- c(20, 22, 24, 26, 28, 30)

# 执行t檢驗
t_test_result <- t.test(group1, group2)

# 打印結果
print(t_test_result)

這段代碼對兩組數據進行t檢驗，這是一種常見的統計程序。

有用的R函數一覽表

這裡有一些常用R函數的快速參考表：

函數	描述	範例
c()	創建向量	c(1, 2, 3, 4, 5)
mean()	計算平均值	mean(c(1, 2, 3, 4, 5))
sum()	總和值	sum(c(1, 2, 3, 4, 5))
length()	獲取向量長度	length(c(1, 2, 3, 4, 5))
data.frame()	創建數據框	data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c("a", "b", "c"))
read.csv()	讀取CSV文件	read.csv("data.csv")
plot()	創建基本圖表	plot(x, y)
lm()	拟合線性模型	lm(y ~ x, data = my_data)

結論

我們只不過是刮中了R能夠做到的事情的表面，但我希望這個概覽已經讓你對它的力量和多用途有所了解。記住，學習編程就像學習一門新語言 - 它需要時間和練習。如果事情立即不夠清晰，不要氣餒。持續實驗，提問，最重要的是，樂在其中！

在我多年的教學中，我見過無數學生從完全的初學者變成了R語言的大師。憑藉其用戶友好的語法，強大的功能和支援的社群，R是您編程旅程的絕佳選擇。那麼，你準備好深入R的世界了嗎？我們一起來吧！

Credits: Image by storyset