r语言是一种严谨且对字符敏感的解释语言，这意味着我们在控制台和命令行界面中输入的指令必须符合特定的语法规则。只有这样，软件才能解释和执行代码，并最终返回结果。

R语言的前身是S语言，S语言是约翰钱伯斯(John M. Chambers)和他的同事于1976年在贝尔实验室开发的一种解释性语言，专门用于统计分析。这种语言后来发展成为S-PLUS的商业版本，被全世界的统计学家广泛使用。

1992年，新西兰奥克兰大学的罗斯伊哈卡(Ross Ihaka)和罗伯特绅士(Robert绅士)为教学目的开发了一种基于S语言的新语言，并根据其首字母将其命名为R。1995年，R作为开源软件发布，两位作者也吸纳了其他开发者参与R的更新，到1997年，成立了一个11人的R语言核心团队，2011年以来一直维持在20人。

大多数R语言初学者的编程风格可以分为两种：一种是计算机风格(使用R作为语法和通用编程工具)；另一种是统计建模和分析风格，通常是一种自成体系的类型。

学习R语言推荐以下书籍。

00-1010【美国】作者：温斯顿张，zddyc，美丽的月光，简单的祝酒词，ymf翻译。

r语言数据可视化经典书籍全新升级，第二版大部分技能使用全新ggplot2包精选的150多种快速绘制高质量图形的技能，全彩打印。

本书根据主题分为章节，每章总结相应的常见问题及解决方法。本书第一章是R的基础知识，包括包安装和数据加载；第二章是绘图概述，帮助读者快速绘制基本图形。第3章到第6章具体介绍了几种不同图形(如条形图、折线图、散点图)的绘制方法。第7章到第12章讨论了如何修改图形的各种元素(如注释、坐标轴、标题、图例和配色等)。).第十三章介绍其他难以分类清楚的数字；第14章介绍了将R绘制的图形导出为不同格式的方法；第15章讨论了数据处理的相关问题。这本书通俗易懂，脉络清晰。适合数据分析、数据处理、数据可视化的初学者。此外，对于在数据分析、数据处理和数据可视化方面有一定经验的读者来说，这本书也是一本方便快捷的检查手册。

使用R中的默认图形快速浏览数据。绘制各种条形图、折线图和散点图。使用直方图、密度曲线、方框图等图形描述数据分布。提供注释，帮助读者理解数据。控制图形的整体外观。探索配色的选择。绘制网络图、热图、三维散点图。用tidyverse包装对数据进行整形。

00-1010[新西兰] sqdjw，作者：蒂尔曼戴维斯，翻译：czdjm

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本书是指导大家如何掌握和灵活运用目前国际上流行的统计分析编程语言——R的书。即使你没有编程背景或者只有一点数学基础知识，也可以通过本书丰富的实际案例高效学习统计学和R语言。本书从数据处理、编写简单程序等基础知识入手，然后介绍样本数据的统计汇总和统计建模。此外，您还将通过R语言的基本映射工具和贡献包(如ggplot2和ggvis)学习刷新数据可视化，并用rgl贡献包制作交互式三维图。本书包括以下主要内容：

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本书作为R语言的学习指南，详细讲解了R语言的基本概念和编程技巧。本书从* 基础的知识开始，由浅入深地介绍R的基本概念和重要特性，并用大量的示例和图形进行演示和说明，旨在让读者在掌握R语言的同时，能养成良好的编程习惯，写出专业、高效的代码。本书共24章，其内容涵盖了R语言的社区和环境介绍；R语言的各种数据结构（单模式/多模式数据结构，日期、时间和因子）；包括各种常用函数、实用函数和应用函数在内的R语言函数；如何在R中进行文本的导入和导出，如何操控和转换数据，以及在R中高效处理数据的方法；如何可视化数据（涵盖了三个基本图形系统、ggplot2图形系统和Lattice图形系统）；如何用R构建线性模型、广义线性模型和非线性模型，以及面向对象的思想；如何进行R代码提速（包括代码的性能分析和提速方法）；如何构建R包和扩展R包；如何编写R类，其中会涉及R中的面向对象编程系统（S3、S4、引用类等）；如何创建动态报告和如何用Shiny创建网络应用程序。本书附录还介绍了R、Rtools和RStudio的具体安装步骤。

数据科学 R语言实战

[美] Dan Toomey（kxdbwb） 著，留胡子的西牛，天真的画笔，清新的水杯 译

学习R语言数据挖掘 探索数据科学的基本原理 算法解析与案例实战

本书涉及数据科学家感兴趣的核心话题，教会读者从各种各样的数据源中提取数据，并运用现有的公开可用的R函数和R功能包来处理这些数据。在很多情况下，处理结果能够以图形的方式显示，并获得更直观的理解。读者从中能学到行业内经常使用的主流数据分析技术。

你可以从这本书中学到：

开发、执行和修改R语言脚本；发现、安装和使用第三方的R语言包；规划你的数据，以获得好的结果；将结果以图形化的方式展示，包括3D可视化；执行你随时会用到的统计分析；权衡不同解决方案的优缺点；尝试R语言的不同功能来微调结果；通过R语言的实际例子来学习数据科学；利用R语言来探索数据挖掘、数据分析、数据可视化以及机器学习等概念。