数据挖掘与R语言

第3讲：Markdown语法与Quarto文档写作

朱 奇

2026年09月07日

本讲导览

Markdown & Quarto

• 一、复习导入 ——为什么这节课要学Quarto？
• 二、Markdown基础语法（精简版） ——标题、加粗、列表、表格
• 三、Quarto文档结构 ——YAML头 + 正文 + 代码块
• 四、代码块实战 ——把前两课代码搬进Quarto重新跑一遍
• 五、随堂指导：完成实验报告1 ——后半节课的核心任务
• 六、课堂总结与Exit Ticket ——检验今天的收获

提示

今天的目标是两件事：①学会用Quarto代码块把代码和结果一一对应地组织起来；②在老师指导下，当堂完成人生第一份《实验报告》。

一、复习导入

为什么这节课要学Quarto？

1.1 回顾脚本区运行代码的方式

上节课的代码运行：“代码和运行结果在不同的区域，代码和结果无法一一对应”

提问：麻烦在哪里？

• 每运行一次，控制台就跳出来
• 代码和结果多了以后，你不知道哪段代码对应哪个结果

1.2 复习：向量的隐式类型转换

顺带巩固上节课的“坑”：

c(1, "a")   # 1会被“降级”转换成字符串“1”

[1] "1" "a"

注记

口诀：“文本最强，遇串皆串”——R的隐式转换优先级为 逻辑型 < 整数型 < 数值型 < 字符串型，向量中只要混入一个字符串，整个向量都会变成字符串型。

1.3 为什么这节课要学Quarto？——和Script相比

第2课我们在Script（.R脚本）里写代码，选中一段代码运行——但运行结果去哪里看？

• 数值结果 → 跳到Console面板看
• 图形结果 → 跳到Plots面板看
• 代码越写越多，很难说清“这个结果到底是哪一段代码跑出来的”

提示

Quarto最大的好处：把一份代码切成一个个任务（代码块，chunk），一个任务一段代码、一个结果，代码和结果紧挨着显示在一起。 哪怕之后代码写了几十段，也能一眼看清“这段代码 → 这个结果”，不用再来回切换Console和Plots面板去找。

二、Markdown基础语法（精简版）

标题、加粗、列表、表格——先学会写文字

2.1 常用语法一览：标题、加粗、列表

# 一级标题
## 二级标题

**加粗文字**   *斜体文字*

- 无序列表项一
- 无序列表项二

1. 有序列表项一
2. 有序列表项二

渲染后效果：加粗文字　斜体文字

注记

#的数量代表标题级别，#后面要留一个空格；掌握这几种语法，已经能应付大多数实验报告里的说明文字。

2.2 表格——财务场景：用表格呈现季度营收

| 季度 | 营收（万元） |
|------|------|
| Q1   | 120  |
| Q2   | 135  |

渲染后效果：

季度	营收（万元）
Q1	120
Q2	135

2.3 链接与代码的“纯文本展示”

[R语言官网](https://www.r-project.org)

`revenue`

渲染后效果：R语言官网

警告

行内的 `revenue` 只是文字排版，并不会运行——真正会运行的代码，要放进接下来讲的Quarto{r}代码块里。

2.4 课堂练习

用Markdown语法写一段自我介绍：

• 包含一个标题
• 一个加粗的姓名
• 一个列表（写出你的2-3个专业技能或爱好）

三、Quarto文档结构

YAML头 + 正文 + 代码块

3.1 新建Quarto文件

• 操作路径：File → New File → Quarto Document，选择输出格式（Word/PDF/HTML均可，此处先选Word）
• 观察RStudio自动生成的模板文件（.qmd），指认其中的三个组成部分

3.2 YAML头 —— 文档的“身份证”

---
title: "我的第一份Quarto报告"
author: "你的姓名"
date: "2026-09-22"
format: docx
---

重要

YAML头必须放在文件最开头，用三个短横线---包裹；冒号:后面必须有一个空格，否则会报错。format是Quarto用来标记输出格式的设置项——不过我们今天更关心的是接下来要学的代码块，它才是Quarto和普通脚本最大的区别所在。

3.3 正文 —— Markdown文字与代码块交替出现

正文部分就是刚才学的Markdown语法，可以自由书写说明文字、标题、列表等

3.4 代码块（chunk）—— 把R代码嵌入文档

写在.qmd源文件里：

::: {.cell}
::: {.cell-output .cell-output-stdout}

```
[1] 3
```


:::
:::

运行这个代码块后：

1 + 2

[1] 3

这个代码块外观和刚才“仅展示代码”的Markdown代码块很像，但多了{r}，意味着它会被真正执行

提示

小技巧：光标点进代码块内部，点击代码块右上角的绿色三角形（Run Current Chunk），就能单独运行这一块代码，结果直接显示在代码块下方——代码和结果紧挨着，一目了然，这就是1.3讲的“任务化”组织方式。

课堂练习（可穿插进行）

把第1课“基础运算”的几行代码（1+2、5-3、10%%3）放进一个新的{r}代码块，点击代码块右上角的绿色三角形运行，观察结果

四、代码块实战：把前两课代码搬进Quarto

不只是echo/eval，把两天内容全部认真练一遍

4.1 echo —— 要不要显示代码

写在.qmd源文件里：

::: {.cell}

```{.r .cell-code}
revenue <- c(120, 135, 128, 150)
revenue
```

::: {.cell-output .cell-output-stdout}

```
[1] 120 135 128 150
```


:::
:::

echo: true（默认）：显示代码 + 显示结果 —— 运行这个代码块后：

revenue <- c(120, 135, 128, 150)
revenue

[1] 120 135 128 150

4.2 echo: false —— 只想呈现结论

写在.qmd源文件里：

::: {.cell}
::: {.cell-output .cell-output-stdout}

```
[1] 133
```


:::
:::

echo: false：只显示结果，不显示代码（适合只想呈现结论、不想暴露代码细节的场景）—— 运行后：

[1] 133

留意一下：上面这个框里没有出现任何代码，只有一个数字——这就是echo: false的效果。

4.3 eval: false —— 只想展示语法

写在.qmd源文件里：

::: {.cell}

:::

eval: false：只显示代码，不运行（适合展示语法、或代码涉及随机数不想每次运行都变化的场景）—— 效果：

sample(1:10, 5)

财务场景练习：把第2课“向量索引”的代码revenue[revenue > 130]分别用echo: true和echo: false跑一遍，对比呈现的区别

4.4 结果呈现参数 —— 简单了解

plot(revenue, type = "b")

fig-width/fig-height可以控制图形大小（图形与可视化会在项目四系统学习，这里先“眼熟”一下）

注记

注意到了吗：图形结果和代码一样，直接显示在这个代码块下方，不用再跳去Plots面板找——这正是1.3提到的Quarto相比Script的核心优势。另外warning: false、message: false可以抑制警告与提示信息，保持结果整洁。

4.5 行内代码（Inline code）—— 让数字“活”在文字里

写法：本季度平均营收为 133.2 万元（前后各一个反引号，r后跟一个空格）

运行后，这句话本身就会自动变成：

本季度平均营收为 133.2 万元

如果revenue数据变了，这句话里的数字会自动更新，不用手动改。

财务场景练习：用行内代码写一句话，自动引用revenue中最高季度的营收（提示：结合第2课学的max()或which.max()）

4.6 综合实战①：把第1课的变量赋值与运算代码搬进来

principal <- 20000    # 本金
rate <- 0.04           # 年利率
years <- 5             # 存款年限
principal * (1 + rate)^years   # 复利终值

[1] 24333

1234 + 5678

[1] 6912

1000 %/% 7

[1] 142

1000 %% 7

[1] 6

2^10

[1] 1024

sqrt(144)

[1] 12

课堂练习：把第1课“基础运算练习”里的题目逐条搬进新的代码块，逐个运行确认结果

4.7 综合实战②：把第2课的向量/因子/数据框代码搬进来

rating <- c("A", "B", "A", "C", "B")
rating_f <- factor(rating, levels = c("A", "B", "C"))
table(rating_f)

rating_f
A B C 
2 2 1 

company <- c("贵州茅台", "五粮液", "泸州老窖")
revenue_2025 <- c(1500, 680, 320)
df <- data.frame(company, revenue_2025)
df

   company revenue_2025
1 贵州茅台         1500
2   五粮液          680
3 泸州老窖          320

现场演示：给这两段代码分别配上一句Markdown说明文字（如“### 各公司评级分布”“### 各公司营收对比”），组成一份小型“迷你笔记”雏形——这份文件待会儿要用来支持你完成实验报告1

五、随堂指导：完成实验报告1

这是本课程的第一次实验报告——老师带着一起做

5.1 什么是“实验报告”

• 从今天开始，每个项目/实验都要提交一份《成都锦城学院实验/实训报告》
• 老师提供固定的Word模板：需要填写“目的及要求”“原理”“内容及过程记录”（含“实现代码”+“效果截图”）“结果与分析”等栏目
• 这是第一份，主要复习第1、2课的内容，重点是熟悉模板长什么样、每一栏该填什么

5.2 任务①②解析：变量赋值与类型一致性

principal <- 20000
rate <- 0.04
years <- 5
principal * (1 + rate)^years

[1] 24333

任务②故意“挖坑”——设计一个类型不一致的向量：

mix_vec <- c(90, "良", 78)   # 数字与文字混在一起
mix_vec

[1] "90" "良" "78"

class(mix_vec)

[1] "character"

score_vec <- c(90, 85, 78)   # 全部是数值型
mean(score_vec)

[1] 84.3

class(score_vec)

[1] "numeric"

注记

这道题呼应1.2复习的“隐式类型转换”——mix_vec混入文字后整体变成了字符串型，无法直接参与mean()等数值运算；score_vec类型一致，才能正常计算。

5.3 任务③④解析：数列生成与向量统计

seq(0, 20, by = 2)

 [1]  0  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20

sample(1:100, 10)

 [1] 78 89 15  4 29 52 80 55 20  1

sales <- c(112, 98, 135, 120, 108, 142)
sum(sales)

[1] 715

mean(sales)

[1] 119

which.max(sales)

[1] 6

which.min(sales)

[1] 2

5.4 任务⑤⑥解析：因子与数据框

grade <- c("优", "良", "中", "良", "优")
grade_f <- factor(grade, levels = c("优", "良", "中", "差"))
table(grade_f)

grade_f
优 良 中 差 
 2  2  1  0 

df <- data.frame(
  姓名 = c("张三", "李四", "王五"),
  分数 = c(95, 82, 88),
  等级 = c("优", "良", "良")
)
str(df)

'data.frame':   3 obs. of  3 variables:
 $ 姓名: chr  "张三" "李四" "王五"
 $ 分数: num  95 82 88
 $ 等级: chr  "优" "良" "良"

df$分数

[1] 95 82 88

df[df$分数 >= 90, ]

  姓名 分数 等级
1 张三   95   优

5.5 完成步骤（跟着做）

1. 打开今天新建的Quarto文件，把5.2-5.4演示过的代码块整理好，逐个运行确认结果
2. 打开实验报告模板“学号_姓名_实验报告1.docx”
3. 逐条对照模板“内容及过程记录”里的6道题目，把对应代码复制、运行结果截图，分别填入“实现代码”和“效果截图”栏
4. 在“结果与分析”栏，用1-2句话简单写一下你观察到的规律或结论（比如任务②里，两个向量的class()结果为什么不一样）
5. 举手示意，老师会逐排巡视答疑

提示

今天课上能完成多少算多少，没做完的部分作为课后作业继续完成，下节课前提交。

六、课堂总结与Exit Ticket

检验今天的收获

6.1 本讲知识回顾

flowchart LR
    A["Markdown语法<br/>文字排版"] --> B["Quarto结构<br/>YAML+正文+代码块"]
    B --> C["运行代码块<br/>代码与结果紧挨着"]
    C --> D["行内代码<br/>数字自动更新"]
    D --> E["整理进<br/>实验报告模板"]

    style A fill:#1a3a5c,color:#fff
    style B fill:#2e5984,color:#fff
    style C fill:#7a4419,color:#fff
    style D fill:#375623,color:#fff
    style E fill:#4a2f6b,color:#fff

6.2 学习成果自查

对照一下，今天这几件事你都做到了吗？

• ✓ 能够使用Markdown语法完成标题、列表、加粗、表格的排版
• ✓ 能够创建Quarto文档并编写YAML头
• ✓ 能够说出Quarto相比Script的最大好处：代码与结果一一对应，任务化组织
• ✓ 能够单独运行代码块，代码和结果紧挨着显示
• ✓ 能够使用行内代码将计算结果嵌入文字
• ✓ 已经开始（或完成）第一份实验报告

提示

如果有没打勾的，下课后一定要找同学或老师补上，不要留到下一讲。

6.3 Exit Ticket —— 写给自己的三个问题

请花1分钟，在纸条或在线问卷上简要回答：

1. Quarto文档和普通的.R脚本文件有什么不同？
2. 跟Script相比，Quarto在结果呈现上解决了什么问题？
3. 行内代码的好处是什么？

课后作业

完成并提交实验报告1

• 如果课堂上已经完成实验报告1的全部内容，请检查一遍格式，按时提交
• 如果没有完成，请利用今天整理好的.qmd文件，把剩余题目的代码运行结果截图，继续填写实验报告1模板

提交要求

提交实验报告1（学号_姓名_实验报告1.docx）；作为辅助材料，请一并提交今天课堂上练习的.qmd源文件，确保里面的代码块都能独立运行、结果正确。本次作业计入平时成绩中的“实验报告”部分考核。

下讲预告

第4讲：矩阵、列表、数组——更多数据对象

• 项目一“数据对象”部分收尾：矩阵（Matrix）、列表（List）、数组（Array）
• 从下节课开始，继续用Quarto代码块整理实验作业，把代码和结果一一对应地组织起来

提示

课前准备：如果实验报告1还没提交，请课前补完；Quarto环境不需要额外准备，能正常打开.qmd文件、运行代码块就够了。

谢谢！

第3讲：Markdown语法与Quarto文档写作

"In God we trust; all others must bring data." — W. Edwards Deming，质量管理与统计学家

朱 奇 ｜ 锦城大学 · 财会学院