R语言编程
1.R语言编程特征
1.1 R语言数据结构
R语言数据结构其实以数据类型的方式出现，有数据框，数组、向量和矩阵，因子和列表。数据框dataframe是统计专业常用数据集，而因子factor是分类所用的方法，表明了R语言鲜明的经济统计色彩。向量vector类似一维数组，但是没有行名和列名，只有标签names。数组array包括一维数组，二维数组和三维数组和多维数组，三维数组有行、列和层，有行名rownames和列名colnames。矩阵matrix是二维数组，但是具有矩阵计算的性质。列表list不仅具有c语言结构struct的特征，而且性质是向量，因此是数据结构中的广义表。
R语言的数据结构中，没有树和图。树可用静态数组实现，应用索引方法。而图在软件包igraph中提供的函数实现，R语言的图称为网络数据格式，所以能分析生物结构和计算机网络。
1.2 R语言是高级语言
R语言有程序的控制结构和函数function。尽管R语言是解释型语言，但是可以用编译的方式实现，调用方法是source(file.R)命令。R语言的软件包能在编程环境中，通过子菜单下载后安装，因此是无障碍的。现在软件包有7000多，在统计、数学计算、金融数据分析、生物学、互联网数据分析，大数据、并行计算，混合编程、数据挖掘、数据分析方面有实际应用。
程序中加载软件包的命令，
>library(parallel) #并行计算软件包，单线程多核
查找软件包中所有函数，
>library(help=parallel)
>help(packet=parallel)
R语言和解释型语言一样，没有变量声明。R语言能编写c++程序，应用Rcpp软件包。R语言没有独立的标量，仅仅循环语句使用标量作为循环变量。详细介绍见行业百科的R语言百科[4] 。
1.3 R语言编程风格
统计方式的R语言，称为数据操作，仅仅是用命令处理数据，将数据分组，参数估计与结果检验。金融数据分析，则是建立模型，检验模型数据拟合效果，因此数据操作好像没有明显的编程意义，实质上没有明显的程序风格。
但是，金融数据分析建立模型有标准过程，比如GARCH模型常有最少4个阶段或步骤，数据性质、ARCH效应、建立GARCH模型和模型拟合优度的检测与模型系数和参数调整。因此统计分析仍然有程序标准过程，因此能表现程序员的编程能力和特有风格。
计算机专业的R语言，称为编程的艺术。因子的应用方法、混合编程、并行程序设计、编写软件包，都是需要高超的编程技术和鲜明的编程风格，因此不同软件包的函数的程序运行时间不同。
R语言程序执行时间的函数是system.time(function)，参数是系统执行的函数function。
2. R语言程序设计
2.1 R语言编程方法
R语言处理三种问题，1.数据操作。包括统计分析，例如有害健康调查时有多少吸烟的人，分组数据等； 2.金融数据分析，需要建立经济统计模型，例如建立ARIMA模型； 3.问题处理，譬如数据挖掘、高级语言程序设计、并行计算等。三个问题的编程方法不同。数据操作关键是根据每一个命令的结果选择下一个命令，需要丰富的实际经验和精明强干的问题控制能力。输出命令结果的方法有plot图，箱式图等，更高水平是应用高质量报表。高质量报表直观看和商场pos机的凭条类似，可根据精确的数据进行选择。建立经济统计模型的效果根据编程人员的专业能力决定。有时，模型数据拟合效果比较合理，然而不能进行详细的专业解释和问题分析，因此不能进一步提高模型的优度，使计算机辅助数据分析的功能受到减弱。建立模型的标准过程在教材和参考书中有分析，但是细节的掌握，表明了工作人员仔细的程度不同，程序的有效性、精确测度就不同。第三个问题是计算机专业人员应用R语言的问题，不仅要求计算机软件的编程能力和理论应用能力，而且对R语言的掌握有标准[1][2][3][5] 。
2.2 计算机专业掌握R语言的标准
(1)能用R语言程序处理数据框的所有问题，实现分组数据和统计 ，实现数据结构编程，例如树、图等。
(2)能用R语言实现并行计算，windows系统的软件包parallel,Rmpi,snow等，多核和多计算机集群系统。
(3)能用R语言实现混合编程，能实现多核多线程。譬如：C/C++,java,python,fortran。
(4)能用R语言处理大量数据。能编写高性能程序处理几万条数据，实现大型数据库oracle和windows的SQL处理数据.
(5)能用R语言实现图形界面。R语言是流程式语言，但是很难实现程序的图形界面。shiny软件包可实现HTML应用。
(6)能用R语言生成高质量报表。直观地看R语言报表类似pos机的凭条。
(7)能用R语言程序实现数据挖掘技术，比如k-means，关联规则等。能用R语言实现hadoop，实现对大数据的处理。
(8)能用R语言实现数据分析，譬如：金融数据分析、生物、会计财务、商业与销售、电信与通信、交通、医疗、新药研发以及运输物流。
2.3 R语言并行计算
并行计算有实际应用的有多核多线程，例如python、java、c++，MPI和openMP，R语言软件包是parallel,Rmpi,snow等，以及GPU计算的CUDA，R语言使用gputools软件包。R语言并行计算能实现单线程多核与集群方式，但是问题是不能实现多核多线程，因此要在调用python、java和c++编程环境调用R语言程序。混合编程的程序执行时间是关注的问题，C++处理程序执行时间的函数见下。
1.Linux系统
在程序program1执行前，在命令行用参数time ./progarm1。程序实现方法则是：
#include<sys/time.h> #时间处理头文件
#include<stdio.h>
#include<math.h>#数学头文件
void functionsample(){ #需要执行的函数
unsigned int i,j;
double y;
for(i=0;i<1000;i++)
for(j=0;j<1000;j++)
y=sin((double)i); #计算正弦函数1000000次
}
main(){
struct timeval tpstart,tpend;
float timeuse;
gettimeofday(&tpstart,NULL); #tpstart 开始时间
functionsample(); #执行函数functionsample
gettimeofday(&tpend,NULL); #tpend 结束时间
timeuse=1000000*(tpend.tv_sec-tpstart.tv_sec)+ tpend.tv_usec-tpstart.tv_usec;
timeuse/=1000000;
printf("Used Time:%f\n",timeuse); #float型变量
exit(0);
}
输出结果: Used Time:0.556070 (参考互联网文章)
2.windows系统
#include<time.h>
应用函数clock()，类型clock_t，返回程序执行开始到调用此函数间的时间段的毫秒数。clock_t是一个长整型，常量CLOCKS_PER_SEC 表示一秒钟有多少个时钟计时单元，常量定义见下。
#define CLOCKS_PER_SEC ((clock_t)1000)
example1.计算循环语句的执行时间
int main(){
clock_t startTime, endTime; #定义开始和结束时间
startTime = clock();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) #需要计算执行时间的循环时间
{ i++;
}
endTime=clock();
cout << "Totle Time : " <<(double)(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl;
system("pause");
return 0;
}
2.4 R 语言编程的高级应用
（1）R语言编写高质量报表
table是R语言生成统计报表的基础。我们看到医学化验单、影像报表的形式，都是医学专业、简洁、数学表示的，R语言的统计和计算特征与此相似。制作高质量报表被称为“展示你最好的一面”。在R语言编程环境或RStudio图形环境下，R Markdown和knitr软件包可创建数据分析报告。R Mardown提供了简单语法生成分析报表，包括普通文字、R代码、以及行内代码。knitr在此基础上生成HTML、PDF、word文档格式的报告，以及幻灯片，并且可在指定位置生成R代码的执行结果。软件包knitr和rmarkdown。
library(knitr)
library(rmarkdown)
未完待续
转载地址：http://www.baike.com/wiki/R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%BC%96%E7%A8%8B
【诗词曲赋】
江城子
苏轼
十年生死两茫茫。
不思量，自难忘。
千里孤坟，无处话凄凉。[1]
纵使相逢应不识，
尘满面，鬓如霜。
夜来幽梦忽还乡。
小轩窗，正梳妆。
相顾无言，惟有泪千行。
料得年年断肠处，
明月夜，短松冈。
注释[1] 苏轼纪念夫人