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VR材质总结6 ?! x7 R& e2 M% Q( D" P; {! u第一节 VR材质参数9 o, Y! f! }8 F( h1 d7 F1 `%Diffuse （漫反射）- 材质的漫反射颜色。
能够在纹理贴图部分（texture maps）的漫反射贴图通道凹槽里使用一个贴图替换这个倍增器的值。
) u& Y( b% [, eReflect（反射）- 反射表要用于石材金属玻璃等材质，一个反射倍增器,通过颜色来控制反射,能够在纹理贴图部分（texture maps）的反射贴图通道凹槽里使用一个贴图替换这个倍增器的值)。
黑色表面没有任何反射，值越大反射越强，白色表面完全反射。
( r5 d, ]+ D( _* U1 fHilight glossiness-反射出的光点,也就是高光, 控制着模糊高光，只能在有灯光的情况下有效果，值越低越模糊，高光范围越大）Glossiness（光泽度、平滑度）-这个值表示材质的光泽度大小。
值为0.0 意味着得到非常模糊的反射效果。
值为1.0，将关掉光泽度，VRay将产生非常明显的完全反射)。
注意:打开光泽度（glossiness）将增加渲染时间。
$ |: U0 g* f% SSubdivs（细分）-控制光线的数量，作出有光泽的反射估算。
当光泽度Glossiness值为1.0时，这个细分值会失去作用，VRay不会发射光线去估算光泽度。
Fresnel reflection（菲涅尔反射）-不勾选（当这个选项给打开时，反射将具有真实世界的玻璃反射。
这意味着当角度在光线和表面法线之间角度值接近0度时，反射将衰减(当光线几乎平行于表面时，反射可见性最大。
当光线垂直于表面时几乎没反射发生。
) ~$ p" E( F1 dMax depth（最大深度）-光线跟踪贴图的最大深度。
光线跟踪更大的深度时贴图将返回黑色（左边的黑块）。
Refract（折射）-一个折射倍增器。
R 语言初步第一节基本知识、界面介绍R 语言是一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
R语言最早由新西兰奥克兰大学的Ross lhaka 和Robert Gentleman 开发，所以命名为 R 语言。
R 语言是免费下载的，可以在网站Http:\\/中找到适合自己的镜像网站, 下载R 语言安装包和其他文件。
R 的界面大致如下图所示，包括菜单、快捷键、命令窗口和图形输出窗口。
R 主要通过在命令窗口中输入命令来进行操作，菜单能够提供的功能很少，因此学习 R需要记住一些常用的命令，更多的命令则需要常备一份命令手册，以便查询。
R 的命令窗口中有一个红色的“ >”符号，操作命令即写在这个符号的后面，完成一条命令后，用回车结束。
用getwd()可以知道R 的工作路径，也就是操作过程中的数据、文件等所存储的目录。
一般默认的目录为用户的 Document 目录。
为了避免大量的文件混淆，可以专门为 R 的操作设定一个工作目录。
假定在C 盘上建立一个名叫“ R ”的目录，用以下命令进行设定:靡 R Consc-le> getwd () [1] "C:/Users/gang/Dnzuments"> 3eLwdl("c:\\R")参考薛毅，陈立萍(2014)： R语言实用教程，清华大学岀版社setwd("c:\\R")，如图:在这里注意一下，当引用一个路径时, 的c:\\R ，这是R 的一个特殊情况。
再比如以下操作：R 中需要用到双斜线来表示路径引用，如上文中>x1<-c(10,12,14,16,18)>y1<-c(2.5,2.6,3.1,4.6,3.8)>plot(x1,y1)注意几点：(1)式子中的“ <-”表示赋值，也就是把右边的数值赋予左边的变量名。
(2)R语言中对于字母的大小写非常敏感，变量名可以用大写也可以用小写，但用大写字母命名的变量如果改用小写来调用，会无法识别。
r语言基础知识点汇总
以下是R语言基础知识点汇总：
1. 数据类型：R语言中主要有六种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、复数型、日期型和时间型。
2. 数据结构：R语言中常见的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
3. 变量命名规则：在R语言中，变量名可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头，且不能包含空格。
4. 函数：R语言中有大量的内置函数，用于执行各种任务，如数学计算、数据处理和图形绘制等。
5. 控制流语句：R语言中的控制流语句包括if语句、for循环和while循环等，用于控制程序的执行流程。
6. 读取和写入文件：R语言提供了读取和写入文件的功能，如读取CSV文件、Excel文件等，以及将数据写入文件。
7. 安装和加载包：R语言中有许多第三方包可以扩展其功能，可以通过安装和加载包来使用这些功能。
8. 调试代码：R语言中的错误和警告信息可以帮助开发者定位问题，通过调试代码可以解决运行时出现的问题。
9. 向量化运算：R语言中的向量化运算可以提高代码的执行效率，通过向量化运算可以避免重复的循环操作。
10. 参数和选项：许多R函数都有参数和选项可以设置，通过了
解和使用这些参数和选项，可以更灵活地控制函数的行为。
R语⾔基础⼊门1 数据导⼊对初学者来讲，⾯对⼀⽚空⽩的命令⾏窗⼝，第⼀道真正的难关也许就是数据的导⼊。
数据导⼊有很多途径，例如从⽹页抓取、公共数据源获得、⽂本⽂件导⼊。
为了快速⼊门，建议初学者采取R语⾔协同Excel电⼦表格的⽅法。
也就是先⽤较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。
例如我们先从这个地址下载iris.csv演⽰数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。
在R语⾔中输⼊如下命令：data=read.table('clipboard',T)这的⾥read.table是R读取外部数据的常⽤命令，T表⽰第⼀⾏是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。
另⼀种更⽅便的导⼊⽅法是利⽤Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是⼀样的。
2 Dataframe操作在数据导⼊R语⾔后，会以数据框(dataframe)的形式储存。
dataframe是⼀种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每⼀⾏都代表⼀个样本点，⽽每⼀列则代表了样本的不同属性或特征。
初学者需要掌握的基本操作⽅法就是dataframe的编辑、抽取和运算。
尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进⾏编辑，下⾯的命令可以让你有机会修改数据并存⼊到新的变量newdata中：newdata=edit(data)另⼀种情况就是我们可能只关注数据的⼀部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据，因为Sepal.Width变量是第2个变量，所以此时键⼊下⾯的命令即可：newdata=data[20:30,2]如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量，那么下⾯两个命令是等价的：newdata=data[,2]newdata=data$Sepal.Width第三种情况是需要对数据进⾏⼀些运算，例如需要将所有样本的Sepal.Width变量都放⼤10倍，我们先将原数据进⾏⼀个复制，再⽤$符号来提取运算对象即可：newdata=datanewdata$Sepal.Width=newdata$Sepal.Width*103 描述统计描述统计是⼀种从⼤量数据中压缩提取信息的⼯具，最常⽤的就是summary命令，运⾏summary(data)得到结果如下：对于数值变量计算了五个分位点和均值，对于分类变量则计算了频数。
R语言入门基础教程R语言是一种广泛使用的数据分析和统计编程语言，它提供了丰富的函数库和强大的数据处理能力。
本教程将向您介绍R语言的基础知识，包括变量和数据类型、向量和矩阵、条件控制和循环、函数和图形绘制等内容。
1.变量和数据类型在R语言中，可以用来存储数据的基本单元是变量。
变量可以存储不同类型的数据，如整数、浮点数、字符等。
例如，可以使用以下语句将一个整数赋值给变量x：x<-10可以使用print(函数显示变量的值：print(x)R语言支持多种数据类型，常见的有整数（integer）、浮点数（numeric）、字符（character）、逻辑（logical）等。
2.向量和矩阵向量是一种用于存储一维数据序列的数据结构。
可以使用c(函数创建向量，例：vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)也可以使用冒号运算符创建数值序列：vector <- 1:5矩阵是一种用于存储二维数据的数据结构。
可以使用matrix(函数创建矩阵，例：matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2, ncol=3)可以使用dim(函数获取矩阵的维度：dim(matrix)3.条件控制和循环R语言提供了if-else语句和for循环等条件控制和循环结构。
如下面的例子所示，该代码将根据条件判断输出不同的结果：x<-10if (x > 0)print("x is positive")} elseprint("x is negative")可以使用for循环来遍历集合或执行重复操作。
如下面的例子所示，该代码将打印出1到5的数字：for (i in 1:5)print(i)4.函数和图形绘制R语言中函数是一组用于执行特定任务的代码块，它可以接受输入参数并返回输出结果。
可以使用function(函数定义一个函数。
1R语言基础版本号：[1.0]颁布时间：[2014.7.31]目录目录 (1)文件版本说明 (3)参考资料 (3)手册目的 (3)声明 (3)名词定义和缩略语说明 (3)1R简介 (4)1.1R的特点 (4)2向量 (4)2.1向量定义： (4)2.2生成向量： (5)2.2.1c() (5)2.2.2a:b (5)2.2.3seq() (5)2.2.4letters (5)2.3向量操作 (6)2.3.1which() (6)2.3.2rev() (6)2.3.3sort() (7)数组 (7)矩阵 (7)2.4生成矩阵的条件 (8)2.5生成矩阵 (8)2.6矩阵的加减运算 (9)2.7矩阵的乘积 (10)2.8diag()函数 (11)2.9solve() (11)2.9.1矩阵求逆 (11)2.9.2解线性方程组 (12)2.10矩阵转置 (12)2.11矩阵的特征向量和特征值 (13)3数据框 (14)4读写数据 (14)4.1Read.table()与read.csv()关系 (14)4.2读文本 (14)4.3读Excel (17)4.3.1方法1： (17)4.3.2方法2： (18)4.3.3方法3： (18)4.4写文本 (18)4.5R脚本 (19)4.5.1写脚本 (19)4.5.2运行脚本 (19)5plot() (20)5.1散点图 (20)5.2线图 (21)5.3条形图 (23)5.4直方图 (24)5.5密度图 (25)5.6箱线图 (26)5.7饼图 (28)5.8星象图 (29)文件版本说明表 1 版本说明参考资料1.数据分析与R语言视频2.数据建模与R软件（薛毅）手册目的为没有学习过R语言的同学奠定基础声明[对本文档内容进行声明]名词定义和缩略语说明表 2 名词定义及缩略语说明1R简介R是S语言的一种实现。
S语言是由A T&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。
