Hands-On Programming with R - R语言入门与实践

图书信息

• 英文书名：Hands-On Programming with R

• 中文书名：R 语言入门与实践

• 作者：[美] Garrett Grolemund

• 译者：冯凌秉

• 页数：正文 180 页 / 附录 32 页

• 英文出版社：O'Reilly Media

• 中文出版社：人民邮电出版社 / 图灵教育

• 出版日期：英文原版 2014 / 简体中文版 2016

• 个人分类：数据科学 / R

• ISBN：978-7-115-42471-6

书评

写于2022年2月18日。

花了一天时间读了一下一本简单的R入门读物，不到两百页。因为有过其它语言基础，所以读得很快。

说实话，今天早上从书架里拿起这本书的时候我也搞不清楚我有什么读R语言书的必要，现在我读完了还是没搞懂，就当图一乐吧。

平时R用得不多，主要也就是拿ggplot2画两张好看的图这样，即使是数模比赛这次我也主要拿Python做的，没怎么用R，所以对R的了解其实非常少。读了这本书大致对R有了一个了解之后，我意识到R其实是一门非常有意思的语言。

R本质上是有着函数式内核的，与JavaScript有一些奇妙的相似性，例如R也支持闭包，甚至支持“定义后立即调用”。R也有面向对象（S3，S4），但它的面向对象更近似于JavaScript的“原型继承”，不过更加原始，而不是Java式的“类继承”。R是非常自由的，一切都是对象，因此一切也都可以有属性，这和JavaScript非常相似。

与Python类似，R不需要变量声明即可直接定义变量，这种方式定义出来的变量更近似于全局变量，因此需要闭包来减少全局污染，这和JavaScript（ES6之前）很像，而Python尽管也有这个问题，但通过各种巧妙的方式避开了问题的核心，这里就不多谈了。

R令人印象深刻的一点在于其向量化编程的思想，考虑到R的历史悠久性，或许NumPy的数组广播很大一部分灵感来源于R的向量化编程。

作为一门编程语言，R显然是不太合格的，原始的面向对象，从1开始的下标，过度自由的语法，对模块化较差的支持，没有位运算符，都注定了R不可能成为一门真正广泛应用的语言。但也正是这些特点，使得R至今仍尤其适合数据科学与统计领域的任务，并且随着Tidyverse的蓬勃发展已经有了重新追上Python的趋势。作为一门已经流行了数十年的统计语言，在今天仍保持着如此重要的地位，R的生命力着实令人感叹。

回到书本身，本书从三个实例从零开始介绍了R的基础语法，没有任何编程基础也能轻松理解，但对我来说确实太基础了点，所以很多地方我是跳着看的。语言生动有趣，全书没有任何理解难度，在合适的地方有习题，习题后面立即就有解答，我想任何人都能够在一周内看完这本书，并且快速上手R语言。

这本书和《R for Data Science》（中文名“R数据科学”）是相衔接的，读完本书可以立即去读《R for Data Science》，然后就已经基本掌握了使用R进行数据科学工作的能力了。至于另一本很流行的比较厚的R入门书《R语言实战》，有些更偏向于base R而不是Tidyverse流，在Tidyverse（及受到它启发诞生的诸多R包，例如data.table）几乎已经统一了R的今天，再去学习base R其实已经不是太有必要了，或许以本书和《R数据科学》两本书直接入门Tidyverse流下的R语言是一种更好的选择。

总之，如果是数据科学领域的相关从业者（或者是做生信的），从这本书开始入门R应当是一个很不错的选择。至于其他领域的从业者，应当就没有什么阅读的必要了（我读这个纯粹是闲的，按理来说我也没啥读的必要，纯当丰富语言阅历了）。