【编辑推荐】
这本书涵盖了R语言编程的诸多方面，尤其在面向对象编程、程序调试、提升程序运行速度以及并行计算等方面，填补了同类图书的空白。关于程序调试的章节更是作者多年经验的总结。不管是初学者还是有一定编程经验的读者，阅读这本书都会有所收获。
——统计之都
【内容简介】
R语言是世界上最流行的用于数据处理和统计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之，在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。
本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。
本书核心内容：
R语言的完整语法以及R语言的编程技巧
创建精美图形来展示复杂数据和函数
使用并行计算和向量化的方法编写更高效的代码
使用R对C/C++和Python的接口来提高计算速度或增加功能
文本分析、图像处理等领域新的R包
使用高级调试技巧清除代码里恼人的错误
包含许多“扩展案例”，展示完整的、特定用途的函数，并针对同一个问题讨论了不同的设计方案，以便分析高效准确的做法。
在恰当的时候介绍R语言与其他语言的差异，给那些了解其他语言的开发人员提供参考。
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978-7-111-32572-7 时间序列分析及应用：R语言（原书第2版）
- 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。
- 具备其他编程语言基础，希望系统掌握R语言底层原理与高级编程技巧的软件工程师或程序员，本书能提供从传统编码思维向R语言函数式思维转型的关键指导，适合希望提升代码质量的开发者。
- 对R语言数据结构感到困惑，经常因类型转换或内存问题导致Bug的数据分析师，本书能清晰解释向量、因子等对象的内部结构与操作限制，帮助读者建立正确的数据操作认知，解决疑难杂症。
- 需要编写复杂数据处理脚本或开发R包的高级用户，书中关于性能优化、内存管理及代码调试的深入讲解，能满足对代码执行效率有严格要求的专业人士，助力构建工业级数据分析工具。
- 本书不适合零基础入门，读者需具备基本编程逻辑与统计学常识。若完全不懂编程，建议先阅读《R语言实战》等基础教程，否则书中关于内存分配、指针等底层概念将难以理解，且可能因枯燥而放弃。
- 书中部分语法示例与旧版R兼容，当前R版本已更新许多特性，读者应以理解核心原理为主，不要死记硬背过时语法。遇到不理解的代码片段，建议结合最新官方文档或在线资源进行验证与修正。
- 务必动手实践书中的扩展案例，特别是涉及性能优化的部分。仅阅读无法掌握向量化编程与内存预分配的技巧，必须通过实际编码对比不同实现方式的运行速度与资源消耗，才能真正领悟R语言编程艺术。
- 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。
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
- "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 "
