Carathéodory-Fejér

Matlab编程：Carathéodory-Fejér逼近。计算r_uuu上指数函数的最优有理近似，类似于Trefethen的方法。

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。

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。

本幻灯片展示了R软件在多元统计分析课程中的应用。涵盖了基本介绍和实用代码示例。

R in a Nutshell 一、简介与概述 《R in a Nutshell》作为一本经典的R语言教程，由Joseph Adler撰写，并于2012年出版了第二版。本书详细介绍了R语言的基础知识、高级特性以及在数据挖掘、机器学习和统计分析中的应用。R是一种广泛使用的开源编程语言，特别适用于数据分析、统计建模和图形表示。本书不仅适合初学者快速入门，也适合有一定基础的数据科学家和统计学家进一步提升技能。 二、获取与安装R R版本 R语言定期发布新版本，每个版本都会包含新功能和改进。用户可以从官方网站下载最新稳定版本或特定版本。 获取与安装交互式R二进制 Windows: 用户可以通过访问CRAN（Comprehensive R Archive Network）网站下载适合Windows系统的R安装包。安装过程简单直观，只需按照提示进行即可。 MacOSX: 对于Mac用户，推荐使用R for Mac OS X安装程序，该程序包含了所有必需的依赖项，确保安装过程顺利进行。 Linux和Unix系统: 在Linux或Unix系统上，用户可以通过包管理器（如Debian/Ubuntu下的apt-get命令或Red Hat/Fedora下的yum命令）轻松安装R。 三、R用户界面 R提供了多种用户界面，以满足不同用户的偏好和需求： R图形用户界面 Windows: 提供了一个图形化界面，允许用户通过点击菜单和按钮来执行命令。 MacOSX: 与Windows类似，MacOSX上的R也提供了一个易于使用的图形界面。 Linux和Unix: 虽然这些系统默认不提供图形界面，但用户可以使用第三方工具（如R.app或R for MacOSX GUI）来实现图形界面。 R控制台 R控制台是R的主要交互式环境，用户可以直接在其中输入命令并查看结果。控制台支持命令行编辑功能，方便用户修改和重新运行之前的命令。 批处理模式 除了交互式操作外，R还支持批处理模式，

1. R环境安装 R语言的安装通常需要根据操作系统选择合适的安装程序，如Windows、Mac OS或Linux版本。下载并运行后，通过R Console即可开始编程。 2. R基本知识 2.1 R基础语法 定义变量并赋值，注意变量命名规则，避免保留字和非法字符。常用赋值符号为<-。 2.2 R注释 注释使用#符号，使代码更具可读性。 2.3 R基础运算 包括四则运算、逻辑运算等基本操作。 2.4 R数据类型 R的基本数据类型有整型、字符型、布尔型等，使用typeof()函数查看。 3. R包管理 通过install.packages()安装、library()加载各类R包，以增强数据处理能力。 4. R数据接口 4.1 CSV文件接口 使用read.csv()读取和导出CSV格式的数据。 4.2 Excel文件接口 通过readxl等包，处理Excel文件，使用read_excel()函数读取。 4.3 JSON文件接口 借助jsonlite包中的fromJSON()函数加载JSON格式的数据。 5. R统计示例 5.1 平均值、中位数、模式 利用mean()、median()等函数，计算常用统计量。 5.2 线性回归 通过lm()函数实现线性回归模型，用于分析变量间关系。 6. R图表 R语言中的ggplot2包可实现数据的可视化操作，创建柱状图、散点图等图表。 R语言是一门兼具强大数据处理能力和丰富统计函数库的编程语言，非常适用于数据分析、统计计算和可视化工作。以上介绍了R语言的安装和基础知识，帮助新手迅速上手。

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。

第三章：- 数据结构：向量、矩阵、数据框- 数据操作：子集、排序、聚合 第四章：- 数据可视化：基础绘图、高级绘图- 数据探索：缺失值处理、异常值检测- 文本处理：字符操作、正则表达式 摘要：为初学者考试复习 R 语言基础知识，涵盖数据结构、操作、可视化、探索和文本处理。