R语言入门秘录4/25：在网上搜索帮助信息

问题

在网络上搜索跟R有关的信息和问题解答。

解决方案

在R中，可以用RSiteSearch函数搜索关键字或短语：

代码>RsiteSearch(“key phrase”)

如果用浏览器的话，可以用这些网站搜索R相关的信息：

http://rseek.org

这是一个针对跟R有关的网站的Google自定义搜索。

http://stackoverflow.com

Stack Overflow是一个具有搜索功能的Q&A网站，主要是面向一些编程方面的问题，例如数据结构、编码和图形等。

http://stats.stackexchange.com

Stack Exchange上的统计分析（Statistical Analysis）区也是一个有搜索功能的Q&A网站，但这个网站更加偏向于统计，而不是编程。

讨论

RSiteSearch函数会打开一个浏览器窗口，并打开R项目网站的搜索引擎。在这里能看到一个可以继续优化的初始搜索结果。例如，下面这个命令会搜索“canonical correlation”：

代码

> RsiteSearch(“canonicalcorrelation”)

这非常不方便，不用离开R，就可以完成一些快速的搜索。但是，这个搜索只局限于R的文档和邮件列表的存档。

RSeek.org提供了范围更广的搜索。RSeek利用了Google搜索引擎的强大功能，但专注于跟R相关的网站。所以，用RSeek不会像在一般的Google中那样搜出一大堆无关的的搜索结果。RSeek.org最给力的地方是其搜索结果的组织非常直观方便。

图1-2 RSeek.org的搜索结果

如1-2展示了在RSeek.org中搜索“canonical correlation”的搜索结果。网页的左侧是从各个R网站中搜索出来的内容。网页的右侧的标签就是将这些搜索结果组织成如下几个类：

Introduction，简介

Task Views，任务视图

Support Lists，支持列表

Functions，函数

Books，书

Blogs，博客

Related Tools，相关的工具

例如，点击Introductions标签，就能看到各种教程。Task Views标签中则是跟搜索词有关的Task View。类似的，Functions标签中的链接则是指向相关的R函数。这是一种组织搜索结果的好办法。

Stack Overflow也被称为Q&A网站，意思就是任何人可以在网站上提问，有经验的用户则会回答问题——一个问题通常会有多个答案。读者给答案投票，最好的答案就会逐步地升到顶部。这样就构成了一个能搜索的庞大的Q&A对话数据库。Stack Overflow显然是面向问题的，而且上面的话题通常更侧重于R的程序设计。

Stack Exchange（不是Overflow）有一个专门的Statistical Analysis（统计分析）分区。这里更关注的是统计，而不是编程。所以，如果读者的问题更侧重于一般的统计学而不是R本身的话，可以到这里来提问。

扩展阅读

如果找到了有用的软件包，用install.packages函数就能将软件包安装到电脑上。