书籍介绍
这不是一本教统计学的数据分析书，而是一本写给程序员的R语言教程。它的独特之处在于：用计算机科学的视角重新拆解R，把向量当作语言的核心，讲透循环补齐、向量化、内存分配这些让传统程序员别扭却又极其高效的设计。书里那些源自作者真实咨询项目的案例，不是为了炫技，而是让你理解'为什么R要这样设计'。它适合有编程基础、想快速上手R的人；但如果你抱着学统计模型的目的而来，可能会失望——它涉及的知识少，部分案例也已过时。真正读懂它，你需要接受R的函数式思维，而不是把它当成另一个命令式语言。
作者简介
Norman Matloff，著名计算机科学家兼统计学家，美国加州大学戴维斯分校计算机科学系教授，曾是该校统计专业的创建者之一，并担任过统计学教授。对并行编程、网络流量、数据挖掘、磁盘系统性能等方面的技术都有深入的研究。乐于分享，撰写了多部广受欢迎的关于软件开发的在线教程，多次为《纽约时报》《华盛顿邮报》《福布斯杂志》以及《洛杉矶时报》撰写文章，同时他还是《The Art of Debugging》的作者之一。
AI导读
核心看点
- 本书深入剖析R语言底层机制，详细讲解向量、矩阵、数据框等核心数据结构的内存分配与指针原理，揭示变量重赋值背后的技术细节，帮助读者彻底理解R语言对象模型，避免常见编程误区。
- 作者基于多年咨询项目经验，提供44个源自真实场景的扩展案例，涵盖时间序列预测、数据重构等复杂任务，展示如何利用向量化运算、预分配内存等高级技巧优化代码性能，提升数据处理效率。
- 内容聚焦软件设计与工程实践，系统阐述闭包、递归、匿名函数及调试优化等高级编程主题，强调代码规范与安全性，旨在培养读者构建稳健、高效R语言软件系统的能力，而非单纯进行统计分析。
读者共识
- 读者普遍认为本书是面向程序员的R语言权威指南，结构清晰，对底层机制讲解透彻，能有效解决因不理解数据结构而导致的各种Bug，是提升R语言编程深度与规范性的必读经典，评价极高。
- 多数反馈指出本书不适合统计初学者或仅想快速出图的分析师，内容过于硬核且缺乏统计应用指导。对于非编程背景用户，建议搭配其他入门书籍使用，否则容易因难度过大而产生挫败感。
- 尽管部分读者认为书中某些具体语法细节已随R版本迭代而过时，但其关于软件设计、性能优化及错误处理的核心思想依然极具价值，被广泛推荐为进阶学习的重要参考书，可作为工具书常备手边。
精彩摘录
- "Hadley Wickham的reshape包“让你可以只需使用两个函数melt和cast，就能灵活地重构和汇总数据“。此包可能需要一段时间来学习，但它非常强大。他的plyr包也具有很多用途。你可以从R的CRAN中下载这两个软件包。"
- "As the Cantonese say, yauh peng, yauh leng, which means "both inexpensive and beautiful." Why use anything else?"
- "接下来我们会用大量时间关注以下话题： 循环补齐：在一定情况下自动延长向量 筛选：提取向量子集 向量化：对向量的某一个元素应用函数 x本质上是一个指针，重赋值是通过将x指向新向量的方式实现的 eg： 若现在需要一个函数去判断向量中第一个1所在位置的索引值，循环如果写成 for(n in x)则无法获得所需元素的索引值，因此引入一个显示循环是必要的，而for(i in 1:length(x))中需要x的长度。但是如果x的长度为0会产生问题···R的高级函数seq()出场了··· 如果要对向量中的特定元素赋值的话，则要事先声明。原因在于，在函数式语言中，读写向量中的元素，实际上由函数来完成。如果R事"
- "向量的内存分配过程比较耗时，调用c(runs,i)时(runs<-c(runs,i))给新的向量分配了内存空间，每次执行时都会减慢代码的运行速度。一种替代方法是预先分配内存空间，如果确实需要提高速度，可以考虑用C语言重新编码。 扩展案例：预测离散值时间序列 cumsum #用来计算向量的累积和"
- "The reason we cannot suddenly spring an expression like y[2] on R stems from R’s functional language nature. The reading and writing of individual vector elements are actually handled by functions. If R doesn’t already know that y is a vector, these functions have nothing on which to act."
- "Here str stands for structure. This function shows the internal structure of any R object, not just list."
- "Negative subscripts mean that we want to exclude the given elements in our output."
- "But this book is for those who wish to develop software in R 运行R 1，R operates in two modes: interactive and batch. console中运行R文件：source("z.R") 2，R中的注释：#开头的行 3， batch: R CMD BATCH z.R 要将R的bin目录加入环境变量Path R的语句：赋值、循环 1，x <- c(1,2,4) There are no fixed types associated with variables. x之后可以被赋予别的类型的值。 c "
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用户评论
上次装逼的时候看过
没读完，太贵了~
R的迭代速度太快了。这本书的内容已经大部分过时了并且它包含了太多不需要的细节。对于习惯传统的编码形式并且想要转移到R上的程序员，这本书仍然是一本不可多得的佳作。而对于数据科学家来说，这本书只需要快速翻过就好。
我的R入门书。 非常不错。就是讲绘图少了点。
最赞的是case study部分的内容。可以定位为一本“面向程序员而不是分析师的R语言教材”，但是感觉很多东西没有涉及到，难道只能去翻阅文档了么？
我已经用过R两年了。还是有点收获，看起来也简单。
R语言的基础语法讲解，没有涉及统计建模部分
作为r的语法书写的相当不错
整体把握R语言编程的整体逻辑。作为一种技术，多实践总没错
不喜欢R，但是这本书真的不错
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