r语言函数小集合(R函数集)
作者：路由通
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发布时间：2025-05-02 02:49:46
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R语言作为统计分析与数据科学领域的主流工具，其函数体系以灵活性和高效性著称。函数小集合（如基础函数、统计模型函数、数据可视化函数等）构成了R语言的核心功能模块，既保留了命令式编程的简洁性，又通过封装实现复杂任务的自动化处理。这些函数的设计遵
R语言作为统计分析与数据科学领域的主流工具，其函数体系以灵活性和高效性著称。函数小集合（如基础函数、统计模型函数、数据可视化函数等）构成了R语言的核心功能模块，既保留了命令式编程的简洁性，又通过封装实现复杂任务的自动化处理。这些函数的设计遵循“少即是多”的原则，例如apply家族通过参数控制实现多维数据操作，ggplot2的图形语法将绘图逻辑抽象为可组合的函数链。其核心优势在于：一是函数接口的高度一致性（如命名规则统一），降低了学习成本；二是通过参数扩展实现功能迭代，例如tidyverse系列函数对传统base R函数的增强；三是跨领域适配性，从统计学、机器学习到文本处理均能找到专用函数。然而，函数碎片化问题也较为突出，同一功能可能存在多个包实现（如数据变换的base R、dplyr、data.table），需结合场景权衡效率与可读性。
基础函数与核心工具
R语言的基础函数是数据操作的基石，涵盖向量运算、矩阵操作及流程控制。核心工具包括：
- 向量操作：`c()`用于合并向量，`rep()`实现元素重复，`seq()`生成序列，支持逻辑判断（`ifelse()`）与循环（`for`/`while`）
- 矩阵与数组：`matrix()`创建矩阵，`nrow()`/`ncol()`获取维度，`apply()`家族（含`lapply`/`sapply`/`tapply`）实现多维数据遍历
- 数据读写：`read.csv()`/`write.csv()`处理表格数据，`dget()`读取Excel，`saveRDS()`/`readRDS()`高效存储R对象
| 函数类别 | 典型函数 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 向量生成 | c(), rep(), seq() | 基础数据结构构建 |
| 矩阵操作 | matrix(), apply() | 数值计算与统计建模 |
| 流程控制 | for, while, repeat | 迭代任务执行 |
统计模型与数据分析
R语言内置强大的统计建模能力，覆盖从线性回归到贝叶斯分析的全流程：
- 线性模型：`lm()`拟合线性回归，`glm()`支持广义线性模型（如逻辑回归）
- 方差分析：`aov()`执行ANOVA，`TukeyHSD()`进行多重比较
- 时间序列：`arima()`构建ARIMA模型，`auto.arima()`自动定阶（需`forecast`包）
| 模型类型 | 核心函数 | 扩展包 |
|---|---|---|
| 线性回归 | lm() | stats（内置） |
| 决策树 | tree() | tree |
| 支持向量机 | svm() | e1071 |
R的图形系统以`graphics`库为基础，结合`ggplot2`形成双引擎：
| 可视化类型 | 基础函数 | ggplot2函数 |
|---|---|---|
| 散点图 | plot(x,y) | geom_point() |
| hist(x) | geom_histogram() |
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