R语言发展历史简介

MATLAB语言的发展可以追溯到20世纪70年代，最初设计用于解决线性代数课程中的矩阵运算问题。它是由Fortran编写的，而MathWorks公司则于1984年成立，并逐渐发展成为国际上公认的标准计算软件。在数学类计算软件中，MATLAB在数值计算方面表现突出。

R语言是一种广泛应用于科学计算和统计分析的通用编程语言。介绍了如何入门使用R语言。

R 社区探索：巴特那加 2020 年 2-3 月编码项目详解 CRAN 探索 项目分析了以下 R 包及其依赖关系： rvest installr ggplot2 data.table cranlogs lubridate magrittr tm wordcloud RColorBrewer SnowballC miniCRAN igraph cowplot NLP xml2 CRAN 探索内容包含十个部分： 网页抓取：包名称和摘要 包统计分析：短期数据 包统计分析：年度数据 最受欢迎的包：最后一天、最后一周、最后一个月 R 软件统计：已下载量 R 版本统计：已下载量 最依赖包 热门包关键词词云 热门包作者 包依赖关系网络图 详细内容：

R语言是一款开源、免费的软件，专门用于统计分析与图形制作，是统计计算和统计制图方面的理想工具。

中国计算机发展自20世纪六十年代以来，经历了跨越式的进步。随着技术的不断成熟和应用的推广，中国在计算机科技领域取得了显著的成就。从最早的模拟计算到如今的高性能计算机，中国计算机行业在硬件和软件技术上都取得了长足的进步。

Hadoop始于Google的Nutch项目，后被开源。2006年，其核心组件NDFS和MapReduce被移出Nutch，成为Hadoop子项目。2007年，Apache Hadoop项目启动，专注于MapReduce和HDFS的独立开发。2008年，Hadoop成为Apache顶级项目。

20世纪50年代，美国为了战争需要，将各类情报整合存储在计算机中，称之为Data Base。1951年，第一个用于人口统计的数据库问世并投入使用。

R语言速成指南：45分钟掌握数据分析利器 这份简洁的手册将带您快速了解R语言的核心功能，助您在短时间内掌握数据分析技能。 数据处理 数据导入与导出：学习如何从各种来源（如CSV、Excel、数据库）导入数据，以及将分析结果导出为不同格式。 数据清洗与整理：掌握数据清洗技巧，处理缺失值、异常值，并进行数据转换和重塑，为分析做好准备。 统计绘图 基础绘图：探索R语言强大的绘图系统，创建散点图、折线图、柱状图等常见图形。 高级绘图：学习使用ggplot2包创建精美且信息丰富的可视化效果，例如密度图、箱线图、热图等。 图形定制：掌握调整颜色、标签、标题、图例等图形元素的方法，使您的图表更具表现力和专业性。 数据分析 统计函数：了解并使用R语言丰富的统计函数库，进行描述性统计、假设检验、回归分析等。 高级函数：探索R语言函数式编程的强大功能，例如使用apply函数族进行高效的数据处理。 掌握这些核心技能，您将能够使用R语言进行数据分析、统计建模和可视化，开启您的数据科学之旅。

R 语言是一个用于数据分析和图形展示的程序设计环境， 2006 年发布了 1.5 版本。