R语言，统计学的门槛，虽然进工业届以后用R的机会略微变少了，但是考虑到这玩意是以后的吃饭工具，所以重新捧起了R语言实战R in Action，且算完成了不少这本书的阅读和操作。接下来就是要将有用的内容和以后需要用到的内容做成笔记保存起来。

前言

为什么使用R，因为是统计学的门槛，当然还有其它各种原因，比如R是开源的，跨平台的etc。
R中最常见的基础操作包括：获取帮助、工作空间和工作路径、输入和输出、包的载入和使用，下面列出相关的函数。

帮助文件

help.start()   #打开文件帮助首页
help(summary) or ?summary  #查看summary函数的帮助
help.serach(summary) or ??summary  #以summary为关键词搜索本地帮助文档
example(summary)  #summary函数的使用参考示例
data()  #列出当前加载包中所有含有的可以的示例数据集

工作空间

关于工作空间的很多操作可以直接通过工具栏完成

getwd()  #获得工作路径
setwd("MyData")  #将工作目录设置为MyData，通常前面还要写明具体路径
ls()  #列出当前工作空间中所有对象
rm(objectlist)  #移除列表中的对象
rm(ls())  #函数连用，清空工作空间
history(N)  #显示最近使用过的N个命令，默认值是25

输入输出流

同样可以通过工具栏完成部分操作

source("filename")  #执行一个脚本文件
sink("filename",append=F,spilt=T)  #将输出重新定向到filename中，原有的东西会被覆盖，使用append=T可以不覆盖，改为追加内容。使用spilt=F则仅仅向屏幕输出一次（而不向文件输出）
write.csv("filename.csv")  #对数据框型和类似的数据，可以使用write来输出，最常用的是csv类型文件。
bmp("filename.bmp")   #输出一个bmp的图像，jpg,gif等同理，只需修改函数名和后缀名。

包package相关

可以直接在工具来安装包，要先选择CRAN镜像

.libPaths()  #显示存放库的位置
install.package()  #下载安装一个包
library()  #载入一个包，若参数为空，则显示所有可以载入的包
update.package()  #更新已安装的包

以上是R入门的内容，对R的基础熟练是十分必要的。当然我们可以安装R Studio来节省时间和方便调试，但是原生R的内容还需要掌握。