r語言編程軟體

1. r語言需要下載什麼軟體

《R語言4.0.4軟體》網路網盤資源免費下載:

鏈接: https://pan..com/s/160twe4ScMvIbGm2TI_sjHw

R語言4.0.4是一款專業的統計建模軟體，與其它建模軟體不同的是這款軟體完全免費、開源，所以深受大家的青睞。R軟體擁有數據存儲和處理系統；數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）；完整連貫的統計分析工具；優秀的統計制圖等多種功能，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。標準的安裝文件身自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。

2. R語言的編輯器有哪些哪個比較好

有R自帶的RGUI(R console)，還有一個就是IDE開發工具Rstudio（可以免費下載），Rstudio適合開發，編寫代碼、結果輸出、圖形可視化可以在一個窗口中顯示。

3. r語言教程是什麼

R語言教程是指導使用R語言的手冊，用於統計分析，圖形表示和報告的編程語言和軟體環境。

R語言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在紐西蘭奧克蘭大學創建，目前由R語言開發核心團隊開發。R語言在GNU通用公共許可證下免費提供，並為各種操作系統（如linux，Windows和Mac）提供預編譯的二進製版本。

這種編程語言被命名為R語言，基於兩個R語言作者的名字的第一個字母（Robert Gentleman和Ross Ihaka），並且部分是貝爾實驗室語言S的名稱。

(3)r語言編程軟體擴展閱讀

適用人群

本教程是為期待使用R編程開發統計軟體的軟體程序員，統計學家和數據挖掘者設計的。如果你試圖理解R編程語言作為一個初學者，本教程將給你足夠的了解語言的幾乎所有的概念，從那裡你可以把自己的更高水平的專業知識。

學習前提

在繼續學習本教程之前，您應該基本了解計算機編程術語。對任何編程語言的基本理解將幫助您理解R語言編程概念，並在學習軌道上快速移動。

4. r語言是什麼專業學的

R語言是比較新的一種語言，很多高校都作為選修課來講，是在有一定編程語言基礎的條件下，計算機、信管、統計、經管、數學等專業相對而言會涉及。

R是統計領域廣泛使用的誕生於1980年左右的S語言的一個分支。可以認為R是S語言的一種實現。而S語言是由AT&T貝爾實驗室開發的一種用來進行數據探索、統計分析和作圖的解釋型語言。

(4)r語言編程軟體擴展閱讀

R語言特點：

1、R是自由軟體。這意味著是完全免費，開放源代碼的。可以在網站及其鏡像中下載任何有關的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。標準的安裝文件身自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。

2、R是一種可編程的語言。作為一個開放的統計編程環境，語法通俗易懂，很容易學會和掌握語言的語法。而且學會之後，可以編制自己的函數來擴展現有的語言。這也就是為什麼它的更新速度比一般統計軟體，如SPSS、SAS等快得多。大多數最新的統計方法和技術都可以在R中直接得到。

5. 學習r語言，一般下載那些軟體

數據挖掘與R語言
本書首先簡要介紹了R軟體的基礎知識（安裝、R數據結構、R編程、R的輸入和輸出等）。然後通過四個數據挖掘的實際案例 （藻類頻率的預測、證券趨勢預測和交易系統模擬、交易欺詐預測、微陣列數據分類）介紹數據挖掘技術。這四個案例基本覆蓋了常見的數據挖掘技術，從無監督的 數據挖掘技術、有監督的數據挖掘技術到半監督的數據挖掘技術。全書以實際問題、解決方案和對解決方案的討論為主線來組織內容，脈絡清晰，並且各章自成體 系。讀者可以從頭至尾逐章學習，也可以根據自己的需要進行學習，找到自己實際問題的解決方案。

本書不需要讀者具備R和數據挖掘的基礎知識。不管是R初學者，還是熟練的R用戶都能從書中找到對自己有用的內容。讀者既可以把本書作為學習如何應用R的一本優秀教材，也可以作為數據挖掘的工具書。

6. 在用R語言編程中，界面上出現了「+」號，是什麼意思如何刪除錯誤的輸入，如何清屏謝謝

「+」標示語句沒有閉合，比如在循環中，在分支中，或者寫函數等，分多行都會有加號；

直接鍵盤按Esc鍵退出就可以把+號去掉，恢復正常的編輯狀態。清屏用快捷鍵Ctrl+L 就可以清除所有編輯的語句。

例如；

td<-function(fx,a,b,r){ #(fx:是表達式，方程是fx=0,變數是x；a，b，區間[a,b],r是精度。

x<-a;da<-eval(fx);

調用函數：

fx<-expression(x*x-x-1);

a<-1;b<-2;r<-1e-5;

td(fx,a,b,r);

(6)r語言編程軟體擴展閱讀：

R語言有程序的控制結構和函數function。盡管R語言是解釋型語言，但是可以用編譯的方式實現，調用方法是source(file.R)命令。R語言的軟體包能在編程環境中，通過子菜單下載後安裝，因此是無障礙的。

程序中載入軟體包的命令，

>library(parallel) #並行計算軟體包，單線程多核

查找軟體包中所有函數，

>library(help=parallel)

>help(packet=parallel)

R語言和解釋型語言一樣，沒有變數聲明。R語言能編寫c++程序，應用Rcpp軟體包。

7. R語言是什麼

R語言是什麼？為什麼要使用R語言？歷數R的優勢與缺點

R編程語言在數字分析與機器學習領域已經成為一款重要的工具。隨著機器逐步成為愈發核心的數據生成器，該語言的人氣也必然會一路攀升。不過R語言當然也擁有著自己的優勢與缺點，開發人員只有加以了解後才能充分發揮它的強大能力。

正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等編程語言人氣排名所指出，R語言所受到的關注程度正在快速提升。作為一款誕生於上世紀九十年代的語言，R已經成為S統計編程語言的一類實現方式。已經擁有十八年R編程經驗的高校教授兼Coursera在線平台培訓師Roger Peng指出，「R語言已經成為統計領域最具人氣的語言選項」。

「我之所以喜愛R語言，是因為它易於從計算機科學角度出發實現編程，」Peng表示。而R語言隨時間推移正呈現出愈發迅猛的發展態勢，並成為能夠將不同數據集、工具乃至軟體包結合在一起的膠水型語言，Peng解釋道。

「R語言是創建可重復性及高質量分析的最佳途徑。它擁有數據處理所必需的一切靈活性及強大要素，」在線編程教育機構Code School數據科學家Matt Adams指出。「我用R語言編寫的大部分程序實際上都是在將各類腳本整理到項目當中。」

R語言擁有強大的軟體包生態系統與圖表優勢

R語言的優勢主要體現在其軟體包生態系統上。「龐大的軟體包生態系統無疑是R語言最為突出的優勢之一——如果某項統計技術已經存在，那麼幾乎必然存在著一款R軟體包與之對應，」Adams指出。

「其中內置有大量專門面向統計人員的實用功能，」Peng表示。R語言具備可擴展能力且擁有豐富的功能選項，幫助開發人員構建自己的工具及方法，從而順利實現數據分析，他進一步解釋稱。「隨著時間的推移，越來越多來自其它領域的用戶也被吸引到了R身邊來，」其中包括生物科學乃至人文學科等。

「人們能夠在無需申請許可權的前提下對其進行擴展。」事實上，Peng回憶稱多年之前R的使用方式就已經給相關工作帶來了巨大便利。「當R語言剛剛誕生之時，它最大的優勢就是以自由軟體的姿態出現。其源代碼以及所有一切都可供我們直接查看。」

Adams也表示，R語言在圖形及圖表方面的一切能夠都是「無與倫比」的。其dplyr與ggplot2軟體包分別用於進行數據處理與繪圖，且「能夠非常直觀地提升我的生活質量，」他感嘆道。

在機器學習方面，R語言的優勢則體現在與學術界的強大聯動效應，Adams指出。「在這一領域的任何新型研究成果可能都會馬上以R軟體包的形式體現出來。因此從這個角度看，R語言始終站在技術發展的尖端位置，」他表示。「這種接入軟體包還能夠提供良好的途徑，幫助我們利用相對統一的API在R語言環境下實現機器學習研究。」Peng進一步補充稱，目前已經有眾多主流機器學習演算法以R語言作為實現手段。

R的短板在於安全性與內存管理

說了這么多優勢，R語言當然也存在著一定不足。「內存管理、速度與效率可能是R語言面臨的幾大最為嚴峻的挑戰，」Adams指出。「在這方面，人們仍然需要努力推動——而且也確實正在推動——其進展與完善。此外，從其它語言轉投R懷抱的開發人員也會發現後者在某些設定上確實有些古怪。」

R語言的基本原理來自上世紀六十年代出現的各類編程語言，Peng解釋道。「從這個意義上講，R語言在設計思路上屬於一項古老的技術成果。」這種語言的設計局限有時候會令大規模數據集處理工作遇到難題，他強調稱。因為數據必須被保存在物理內存當中——但隨著計算機內存容量的不斷提升，這個問題已經在很大程度上得到了解決，Peng指出。

安全等相關功能並沒有被內置在R語言當中，Peng指出。此外，R語言無法被嵌入到網路瀏覽器當中，Peng表示。「我們不能利用它開發Web類或者互聯網類應用程序。」再有，我們基本上沒辦法利用R語言當作後端伺服器執行計算任務，因為它在網路層面缺乏安全性保障，他表示。不過Amazon Web Services雲平台上的虛擬容器等技術方案的出現已經在很大程度上解決了此類安全隱患，Peng補充道。

長久以來，R語言當中始終缺少充足的交互元素，他表示。但以JavaScript為代表的各類編程語言介入其中並填補了這項空白，Peng指出。雖然我們仍然需要利用R語言處理分析任務，但最終結果的具體顯示方式則可以由JavaScript等其它語言來完成，他總結道。

R語言並不單純面向高端程序員

不過Adams與Peng都會R視為一種易於接受的語言。「我本人並沒有計算機科學教育背景，而且從來沒想過要當一名程序員。將編程基礎知識納入技能儲備當然很不錯，但這並不是上手R語言的必要前提，」Adams指出。

「我甚至並不認為R語言只適用於程序員。它非常適合那些面向數據並試圖解決相關問題的用戶——無論他們的實際編程能力如何，」

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8. r語言指的是什麼

R語言是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R語言是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

R語言是統計領域廣泛使用的誕生於1980年左右的S語言的一個分支。可以認為R語言是S語言的一種實現。而S語言是由AT&T貝爾實驗室開發的一種用來進行數據探索、統計分析和作圖的解釋型語言。

r語言的特點：

1、R是自由軟體。這意味著它是完全免費，開放源代碼的。可以在它的網站及其鏡像中下載任何有關的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。標準的安裝文件自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。

2、R是一種可編程的語言。作為一個開放的統計編程環境，語法通俗易懂，很容易學會和掌握語言的語法。而且學會之後，我們可以編制自己的函數來擴展現有的語言。這也就是為什麼它的更新速度比一般統計軟體，如SPSS、SAS等快得多。大多數最新的統計方法和技術都可以在R中直接得到。

9. r語言編程的步驟

r語言編程的步驟？R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。
工具原料一台電腦下載完畢的R software
方法/步驟分步閱讀
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安裝完畢R語言，新建屬於自己的R變成文件夾，然後 File ->Change Dir..,設置成自己的工作文件，自己工作空間將都會產生在這個文件夾下。
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然後Files - > New Script，打開新的腳本編輯，在這里鍵入自己代碼，編輯。
在此模式下，摁F5鍵意味著執行這一行，當我們編輯很多行的時候，我們可以進行全選，然後摁下F5，這樣就會執行所有行的代碼。
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下面進行實戰，我們下面將會用R語言畫出一個簡單房子，具體的代碼含義不解釋，推薦Manning出版的《R語言實戰》，裡面有大量的聯系及講解。
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選中，然後執行F5按鍵，R語言就會畫出一個簡單的房子，具體代碼可以參見下圖。
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總之，R語言是一個非常好的統計軟體，在生物統計，金融統計中發揮著越來越多的作用，同時R語言作為一款開源軟體，也被世界的R語言興趣者優化著。
注意事項
R作為一款免費的軟體，有時候即使編正確的情況下，仍然可能出現錯誤
軟體的學習在於多聯系
內容僅供參考並受版權保護

10. r語言和python哪個更有用

通常，我們認為Python比R在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢，而 R 在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。所以說，同時學會Python和R這兩把刷子才是數據科學的王道。

R語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼開發(也因此稱為R)，現在由「R開發核心團隊」負責開發。

R基於S語言的一個GNU計劃項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。R的語法是來自Scheme。

R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平台下運行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。

R的功能能夠通過由用戶撰寫的包增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程介面和數據輸出/輸入功能。這些軟體包是由R語言、LaTeX、Java及最常用C語言和Fortran撰寫。

下載的可執行文件版本會連同一批核心功能的軟體包，而根據CRAN紀錄有過千種不同的軟體包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智慧。

Python與R語言的共同特點：

Python和R在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法。

Python和R兩門語言有多平台適應性，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性強。

Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具。

Python與R語言的區別：

數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化數據)、數據框(結構化數據)。

而 Python 則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。

Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。 而R是在統計方面比較突出。

Python的pandas借鑒了R的dataframes，R中的rvest則參考了Python的BeautifulSoup，兩種語言在一定程度上存在互補性。