| | | | R語言——邁向大數據之路 計算機與互聯網 洪錦魁，蔡桂宏 清華大 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 408-592元 | | 【優惠價】 | 255-370元 | | 【出版社】 | 清華大學出版社 | | 【ISBN】 | 9787302430056 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| 版本 | 正版全新電子版PDF檔 | | 您已选择： | 正版全新 | 溫馨提示：如果有多種選項，請先選擇再點擊加入購物車。*. 電子圖書價格是0.69折，例如了得網價格是100元，電子書pdf的價格則是69元。
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| | 內容介紹 | |
出版社：清華大學出版社 ISBN：9787302430056 商品編碼：28910121551 開本：16開 出版時間：2016-06-01 頁數：484 字數：654 代碼：69
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | R語言——邁向大數據之路 計算機與互聯網 書籍 | | 作者： | | | 代碼： | 69.0 | | 出版社： | | | 出版日期： | 2016-06-01 | | ISBN： | 9787302430056 | | 印次： | | | 版次： | 1 | | 裝幀： | 平裝 | | 開本： | 16開 |
| 內容簡介 | | DOS 時代用彙編語言，Windows 時代倡導 Windows 編程，Internet 時代是 HTML 的天下，進入大數據時代， R 語言須掌握！ 本書作者作為一名歷經四個時代的老程序員，深知學習編程的痛苦與歡樂，結合多年的開發經驗完成此書。 本書將從無到有地教讀者 R 語言的使用，同時學習本書並不需要統計學基礎，在學習編程的過程中，就掌握 了一些要的統計知識。本書完整講解了幾乎所有 R 語言語法與使用技巧，通過豐富的程序案例講解，讓你事半 功倍。 |
| 目錄 |
Chapter
01基本概念
1-1Big Data 的起源? 2
1-2R 語言之美? 2
1-3R 語言的起源? 2
1-4R 的運行環境? 5
1-5R 的擴展? 5
1-6 本書的學習目標? 5
本章習題? 6
Chapter 次使用 R
2次啟動 R? 8
2-1-1 在 Mac OS 下啟動 R 8
2-1-2 在 Mac OS 下啟動 RStudio 8
2-1-3 在 Windows 環境中啟動 R 和 RStudio 9
2-2 認識 RStudio 環境 10
2次使用 R 12
2-4 R 語言的對像設定 15
2-5 Workspace 窗口 16
2-6 結束 RStudio 18
2-7 保存工作成果 19
2-7-1 使用 save（）函數保存工作成果? 19
2-7-2 使用 saveimage（）函數保存 Workspace?
20
2-7-3 下載之前保存的工作? 20
2-8 歷史記錄 21
2-9 程序注釋 22
本章習題 24
Chapter 03R 的基本數學運算
3-1 對像命名原則 28
3-2 基本數學運算 28
4
R 語言——邁向大數據之路
3-2-1 四則運算? 28
3-2-2 餘數和整除? 29
3-2-3 次方或平方根? 29
3-2-4 值? 30
3-2-5 exp（）與對數? 30
3-2-6 科學符號 e? 31
3-2-7 圓周率與三角函數? 32
3-2-8 四舍五入函數? 32
3-2-9 近似函數? 33
3-2-10 階乘? 34
3-3 R 語言控制運算的優先級34
3-4 無限大 Infinity 35
3-5 Not a Number（NaN） 36
3-6 Not Available（NA） 37
本章習題 39
Chapter 04向量對像運算
4-1 數值型的向量對像 44
4-1-1 建立規則型的數值向量對像應使用序列符號? 44
4-1-2 簡單向量對像的運算? 45
4-1-3 建立向量對像函數 seq（）? 46
4-1-4 連接向量對像函數 c（）? 47
4-1-5 重復向量對像函數 rep（）? 48
4-1-6 numeric（）函數? 48
4-1-7 程序語句跨行的處理? 49
4-2 常見向量對像的數學運算函數 50
4-3 考慮 Inf、-Inf、NA 的向量運算 53
4-4 R 語言的字符串數據的屬性 54
4-5 探索對像的屬性 55
4-5-1 探素的屬性? 55
4-5-2 探索對像的結構? 56
4-5-3 探索對像的數據類型? 57
4-6 向素的存取 57
4-6-1 使用索引取得向量素? 57
4-6-2 使用負索引挖掘向量對像內素? 58
5
目錄
4-6-3 修改向素值? 59
4-6-4 認識繫統內建的數據集 letters 和 LETTERS?
60
4-7 邏輯向量（Logical Vector） 61
4-7-1 基本應用? 61
4-7-2 對 Inf、-Inf 和缺失值 NA 的處理? 63
4-7-3 多組邏輯表達式 |
| 編輯 |
真正的好書來自真正的行家，作為的R語言認證體繫的獲得者，作者是*早一批接觸並迷戀R語言的程序員，並將學習研發經驗轉化成教材呈現出來，請支持原創，支持分享！ |
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