From 8782aded63b0b5c2b31d1aad150d02f362c4587e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: alswl Date: Wed, 18 Sep 2013 20:01:47 +0800 Subject: [PATCH] 33% --- zh-cn/r-cn.html.markdown | 151 +++++++++++---------------------------- 1 file changed, 43 insertions(+), 108 deletions(-) diff --git a/zh-cn/r-cn.html.markdown b/zh-cn/r-cn.html.markdown index 1bd83c60..d377703e 100644 --- a/zh-cn/r-cn.html.markdown +++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown @@ -1,46 +1,28 @@ - -# Comments start with hashtags. # 评论以 # 开始 -# You can't make a multi-line comment per se, -# but you can stack multiple comments like so. -# 你不能在每一个se下执行多个注释, -# 但是你可以像这样把命注释内容堆叠起来. -# in Windows, hit COMMAND-ENTER to execute a line -# 在windows下,点击回车键来执行一条命令 +# R 语言原生不支持 多行注释 +# 但是你可以像这样来多行注释 + +# 在窗口里按回车键可以执行一条命令 ################################################################### -# Stuff you can do without understanding anything about programming -# 素材可以使那些不懂编程的人同样得心用手 +# 不用懂编程就可以开始动手了 ################################################################### -data() # Browse pre-loaded data sets -data() # 浏览预加载的数据集 -data(rivers) # Lengths of Major North American Rivers +data() # 浏览内建的数据集 data(rivers) # 北美主要河流的长度（数据集） -ls() # Notice that "rivers" appears in the workspace -ls() # 在工作站中查看”河流“文件夹是否出现 -head(rivers) # peek at the dataset -head(rivers) # 浏览数据集 +ls() # 在工作空间中查看「河流」是否出现 +head(rivers) # 撇一眼数据集 # 735 320 325 392 524 450 -length(rivers) # how many rivers were measured? +length(rivers) # 我们测量了多少条河流？ # 141 -length(rivers) # 测量了多少条河流 summary(rivers) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0 -#查看”河流“数据集的特征 -# 最小值. 1st Qu. 中位数 平均值 最大值 -# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0 -stem(rivers) #stem-and-leaf plot (like a histogram) -stem(rivers) #茎叶图（一种类似于直方图的展现形式） - - - - +stem(rivers) # 茎叶图（一种类似于直方图的展现形式） +# # The decimal point is 2 digit(s) to the right of the | -# 小数点向|右边保留两位数字 # # 0 | 4 # 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999 @@ -62,11 +44,10 @@ stem(rivers) #茎叶图（一种类似于直方图的展现形式） # 34 | # 36 | 1 -stem(log(rivers)) #Notice that the data are neither normal nor log-normal! Take that, Bell Curve fundamentalists. -stem(log(rivers)) #查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取log后的结果! 看起来，是钟形曲线形式的基本数据集 + +stem(log(rivers)) # 查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取log后的结果! 看起来，是钟形曲线形式的基本数据集 # The decimal point is 1 digit(s) to the left of the | -# 小数点向|左边保留一位数字 # # 48 | 1 # 50 | @@ -88,35 +69,26 @@ stem(log(rivers)) #查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取l # 82 | 2 -hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #play around with these parameters -hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #给river做统计频数直方图，包含了这些参数（名称，颜色，边界，空白） -hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #you'll do more plotting later -hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #稍后你还可以做更多的绘图，统计频数直方图，包含了这些参数（river数据集的log值，颜色，边界，空白） -hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #play around with these parameters -hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) #运行同济频数直方图的这些参数 +hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # 试试用这些参数画画 （译者注：给 river 做统计频数直方图，包含了这些参数：数据源，颜色，边框，空格） +hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #你还可以做更多式样的绘图 -#Here's another neat data set that comes pre-loaded. R has tons of these. data() -#这里还有其他一些简洁的数据集可以被提前加载。R语言包括大量这种类型的数据集 +# 还有其他一些简单的数据集可以被用来加载。R 语言包括了大量这种 data() data(discoveries) -#数据集（发现） plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", main="Number of important discoveries per year") -#绘图（发现，颜色负值，宽度负值，X轴名称，主题：Number of important discoveries per year） +# 译者注：参数为（数据源，颜色，线条宽度，X 轴名称，标题） +plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year", main="Number of important discoveries per year") - -#rather than leaving the default ordering (by year) we could also sort to see what's typical -#宁可舍弃也不执行排序（按照年份完成）我们可以分类来查看这是那些类型 -sort(discoveries) #给（发现）分类 +# 除了按照默认的年份排序，我们还可以排序来发现特征 +sort(discoveries) # [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 # [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 # [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 # [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12 -stem(discoveries, scale=2) -#茎叶图（发现，在原来的基础上降尺度扩大两倍） -# +stem(discoveries, scale=2) # 译者注：茎叶图（数据，放大系数） +# # The decimal point is at the | -# 小数点在| # # 0 | 000000000 # 1 | 000000000000 @@ -133,32 +105,26 @@ stem(discoveries, scale=2) # 12 | 0 max(discoveries) -#最大值(发现) # 12 summary(discoveries) -#数据集特征(发现) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0 -#Basic statistical operations don't require any programming knowledge either #基本的统计学操作也不需要任何编程知识 -#roll a die a few times -#随机输出数据 +#随机生成数据 round(runif(7, min=.5, max=6.5)) -#round(产生均匀分布的随机数，进行四舍五入(7个, 最小值为0.5, max=6.5)) +# 译者注：runif 产生随机数，round 四舍五入 # 1 4 6 1 4 6 4 -#your numbers will differ from mine unless we set the same random.seed(31337) -#你输出的结果将会与我们给出的不同，除非我们设置了同样的随机种子 random.seed(31337) +# 你输出的结果会和我们给出的不同，除非我们设置了相同的随机种子 random.seed(31337) -#draw from a standard Gaussian 9 times -#从标准高斯函数中随机的提取9次结果 +#从标准高斯函数中随机生成 9 次 rnorm(9) # [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271 # [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362 @@ -172,100 +138,69 @@ rnorm(9) ######################### -# Basic programming stuff -# 基本的编程素材 +# 基础编程 ######################### -# NUMBERS +# 数值 -# "numeric" means double-precision floating-point numbers #“数值”指的是双精度的浮点数 5 # 5 class(5) # "numeric" -#定义(5)为数值型变量 # "numeric" -5e4 # 50000 #handy when dealing with large,small,or variable orders of magnitude -#5×104次方 可以手写输入改变数量级的大小将变量扩大 -6.02e23 # Avogadro's number -#阿伏伽德罗常数 -1.6e-35 # Planck length -#布朗克长度 +5e4 # 50000 # 用科学技术法方便的处理极大值、极小值或者可变的量级 +6.02e23 # 阿伏伽德罗常数# +1.6e-35 # 布朗克长度 -# long-storage integers are written with L -#长存储整数并用L书写 +# 长整数并用 L 结尾 5L # 5 #输出5L class(5L) # "integer" -#（5L）的类型， 整数型 -# Try ?class for more information on the class() function -#可以自己试一试？用class()功能函数定义更多的信息 -# In fact, you can look up the documentation on `xyz` with ?xyz -#事实上，你可以找一些文件查阅“xyz”以及xyz的差别 -# or see the source for `xyz` by evaluating xyz -#或者通过评估xyz来查看“xyz”的来源 +# 可以自己试一试？用 class() 函数获取更多信息 +# 事实上，你可以找一些文件查阅 `xyz` 以及xyz的差别 +# `xyz` 用来查看源码实现，?xyz 用来看帮助 -# Arithmetic -#算法 +# 算法 10 + 66 # 76 53.2 - 4 # 49.2 2 * 2.0 # 4 3L / 4 # 0.75 3 %% 2 # 1 -# Weird number types -#超自然数的类型 +# 特殊数值类型 class(NaN) # "numeric" class(Inf) # "numeric" -class(-Inf) # "numeric" #used in for example integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- which obviates Z-score tables -#定义以上括号内的数均为数值型变量，利用实例中的整数（正态分布函数（X）,3,Inf ）消除Z轴列表 +class(-Inf) # "numeric" # 在以下场景中会用到 integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- 消除 Z 轴数据 -# but beware, NaN isn't the only weird type... -# 但要注意，NaN并不是仅有的超自然类型。。。 -class(NA) # see below -#定义（NA）下面的部分会理解 +# 但要注意，NaN 并不是唯一的特殊数值类型…… +class(NA) # 看上面 class(NULL) # NULL -#定义（NULL）无效的 -# SIMPLE LISTS -#简单的数据集 +# 简单列表 c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9) # 6 8 7 5 3 0 9 -#输出数值型向量（6 8 7 5 3 0 9） c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he') -#输出字符型变量# "alef" "bet" "gimmel" "dalet" "he" c('Z', 'o', 'r', 'o') == "Zoro" # FALSE FALSE FALSE FALSE -#输出逻辑型变量FALSE FALSE FALSE FALSE -#some more nice built-ins -#一些优雅的内置功能 +# 一些优雅的内置功能 5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 -#从5-15输出，以进度为1递增 seq(from=0, to=31337, by=1337) -#输出序列（从0到31337，以1337递增） # [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707 # [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751 letters -#字符型变量，26个 # [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" # [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z" month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec" -#表示月份的变量 # Access the n'th element of a list with list.name[n] or sometimes list.name[[n]] -#访问数据集名字为[n]的第n个元素 - +# 使用 list.name[n] 来访问第 n 个列表元素，有时候需要使用 list.name[[n]] letters[18] # "r" -#访问其中的第18个变量 LETTERS[13] # "M" -#用大写访问其中的第13个变量 month.name[9] # "September" -#访问名字文件中第9个变量 c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7 -#访问向量中的第三个变量