學(xué)習(xí)R語(yǔ)言的書籍推薦

　　以前人的煩惱是沒(méi)有書可讀，現(xiàn)在人的煩惱是書太多了。本著造福學(xué)習(xí)者的角度，本篇精選出十二本R書。尤其是針對(duì)我們生物信息學(xué)領(lǐng)域的童鞋，特別推薦2本生物信息學(xué)領(lǐng)域的R書。

　　一、初學(xué)入門：

　　《R in Action》 (中英文版本都可以購(gòu)買到)

　　《The Art of_R Programming》(英文版)

　　入門者可首選兩本，前者從統(tǒng)計(jì)角度入手，分高中低三部分由淺入深的講解了如何用R來(lái)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析，需要特別注意的是《R in Action》已經(jīng)有中文版了。后者從程序編寫的角度入手，對(duì)R的本身特點(diǎn)進(jìn)行了清晰的介紹。中文版應(yīng)該快有了。

　　二、統(tǒng)計(jì)進(jìn)階：

　　《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》(英文版)

　　《Modern Applied Statistics With S》(英文版)

　　這兩本書基本上涵蓋了統(tǒng)計(jì)的一些高階內(nèi)容，例如多元分析、多層回歸模型、薈萃分析、生存分析等內(nèi)容。案例豐富，公式不多，值得反復(fù)學(xué)習(xí)參考。

　　三、生物信息學(xué)領(lǐng)域：

　　《R Programming for Bioinformatics》(英文版)

　　這本書是在理解了R的基本語(yǔ)法之后，主要學(xué)習(xí)上生物信息學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)。

　　《R語(yǔ)言在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》(中文版)

　　這本書據(jù)說(shuō)最近已經(jīng)脫銷了，等有貨了大家可以看看，主要講R語(yǔ)言分析生物信息學(xué)的數(shù)據(jù)，第一部分有入門的內(nèi)容，初學(xué)者也可以看。

　　四、科學(xué)計(jì)算：

　　《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》(英文版)

　　除了統(tǒng)計(jì)分析外，此書獨(dú)特之處在于使用R來(lái)做數(shù)值分析，如求根，最優(yōu)化，數(shù)值積分。還包括了一些常見(jiàn)的模擬技術(shù)。書后的習(xí)題和最后的案例非常有用。該書的中文版據(jù)說(shuō)還在翻譯。

　　五、數(shù)據(jù)挖掘：

　　《Data Mining with R_ Learning with Case Studies》(英文版)

　　《Machine Learning for Hackers》(英文版)

　　兩本側(cè)重于數(shù)據(jù)挖掘的R書，全是以案例為線索，示范的代碼量很大。跟一遍下來(lái)會(huì)有很大的收獲。

　　六、數(shù)據(jù)繪圖：

　　《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》(英文版)

　　ggplot2還有什么好說(shuō)的呢，R中最優(yōu)秀的繪圖包，但由于近期該包升級(jí)很快，這書顯得有些過(guò)時(shí)。好在中文版進(jìn)行了大幅更新，即將面世。

　　七、參考手冊(cè)：

　　《R Cookbook》

　　《R in a Nutshell》

　　有時(shí)候我們需要類似詞典的案頭參考手冊(cè)，以方便隨時(shí)查閱。又或者可以通讀一遍以查漏補(bǔ)缺。上面兩本書雖然有些厚度，但仍然推薦之。后者的中文版也在翻譯狀態(tài)。