这里是佳奥，我又更新了。

上一篇初步接触了R，那么这一篇开始掌握比较重要的内容，设置工作目录和下载包。

1 获取帮助

R内置了帮助系统可以提供许多如函数细节、参考文献等示例，主要使用的如下：

打开帮助文档首页：

函数summary的使用示例：

目前我使用的还不是很多，等后面接触函数多了再回过头补充吧。

2 工作空间

这个真的是非常非常重要，有时候一顿操作保存没注意就不知道文件跑哪去了。使用函数来查看当前工作目录：

当前工作目录在C盘，我想修改当前工作目录的话：

更改到D盘的指定文件夹。

要保存命令历史纪录的话：

在刚刚的工作目录文件内就会有一个myfile文件了。

保存工作空间到myfile：

读取的话：

目前用到的就是这些。下面做一个完整演示：

我们可以看到保存的目录：

绘制的直方图：

打开工作空间文件，可以看到以下文件：

大功告成。下一次打开R Studio直接load就可以了。

等一下，当我尝试load的时候，

发生甚么事了，是哪里出了问题。

解决办法：关掉窗口，直接双击.RData然后看里面的文件路径

这样就对了，可以。

当然，函数setwd( )不会创建文件夹，可以使用函数dir.create( )来创建目录，再使用setwd( )将工作目录指向这个文件。

项目独立目录保存。项目独立目录保存。项目独立目录保存。（一个工作文件保存在一个文件夹里）

3 输入输出

这一块由于还没怎么接触包，比较生疏，按照书本上面来演示吧。

输入部分：执行文件myscript.R中的R语句集合

文本输出：将输出文件定向到文件filename，默认情况下会覆盖文件。

图形输出：比较常用，最后使用dev.off将输出返回终端

下面是示例，将在包的部分详细展开：

4 包

呼呼，终于来到了重要的部分了，学习R语言，也要学习包的使用和获取。

4.1 包是什么？

类似安卓里的.apk?差不多？

按照书里解释，包就是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。而在计算机上存储包的目录称为库library。函数.libPaths（）能够显示库所在的位置， 函数library（）则可以显示库中有哪些包。命令search( )可以得知哪些包已加载并可以使用。

关于包的下载可以访问：http://cran.r-project.org/web/packages

4.2 包的安装

4.3 包的载入

安装了包以后，并不是可以直接使用的。要先使用library( )命令载入我们要使用的包。如：

4.4 包的使用

包中往往会提供演示性数据集和代码。使用帮助系统help(package="package_name")

5 批处理

想要标准化、重复的、无人值守执行某一个R程序，可以在批处理模式下执行它：（没用过，看着不错，等到学Linux的时候会用到？）

6 将输出结果用为输入

分析输出的结果保存后，可以作为输入文件进一步分析。（还是没用过，先按照书本来吧）

呼呼，大致是这样。

7 处理大数据集

等我租服务器了再细看

8 示例实践

经过了以上的学习，我们用书本最后的一个示范代码来做一个巩固吧！

少量代码就可以完成大量工作，好耶。

9 小结

我们已经初步接触了R和有关包的使用。那么是时候把玩你自己的数据了（开什么玩笑）。

后面的一章是如何在R中输入、管理各种数据，以及如何从文本文件、其他程序中导入数据。略显枯燥但良好的数据管理是好的分析的基础。感谢你看到这里，那么我们下一篇再见！

在学了，在学了。