r语言args函数 如何利用R语言中的函数方法获取标准差和平均值？

如何利用R语言中的函数方法获取标准差和平均值？

第一步是定义vector sales，按数字类型赋值给sales，然后打印sales，如下图所示：

第二步是定义vector num，按整数类型赋值给num vector，然后打印num，如下图所示：

第三步是通过sd（）函数获得sales和num的标准差，如下图所示：

第四步是由于元素比较复杂，需要求平均值。您可以使用均值函数，如下图所示：

步骤5，如果要检查num和sales之间的相关性，请使用cor（）函数，如下图所示：

感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？

由于R语言语法简单（类似matlab），功能强大，所以很容易上手。

R无法与Python竞争的主要原因有两个：1。R有太多的包（与python相同，但是R更多）。但是R的缺点是很多包都有自己的逻辑，而且它们是不同的。因此，R学习者不仅需要学习R本身，还需要学习每个包背后的一套逻辑，需要花费时间和精力去记住每个包中的不同功能。这种情况导致学习者无法在短时间内将经验和代码从一个软件包转移到另一个软件包，并且经常学习新的功能。这就是为什么R的学习曲线是陡峭的。在工业领域，这是禁忌。

2. 与MATLAB一样，R在每个包中有太多的函数（比Python多）。虽然这些函数实现起来非常愚蠢，但不能满足行业处理大数据的需求（集合中的函数太多，一方面造成不必要的资源消耗，另一方面给底层代码优化带来困难，因此，R和MATLAB的底层优化效果并不理想。因此，在python兴起之前，R在美国大学学术界占据主导地位。学术界需要的数据量不大，这些教授可以很容易地利用r实现自己的统计分析和可视化报表。但在工业界，R的数据处理能力与Python相形见绌。

综上所述，R和MATLAB都是学术研究，而python与go、Java、C、C更适合于可以实现的行业项目。

r语言里lm函数的作用？

LM（）是R语言中常用的一个函数，用于拟合回归模型。拟合线性模型是最基本的函数。

LM（）格式如下：

myfit< LM（formula，data）

其中formula指要拟合的模型表单，data是包含用于拟合模型的数据的数据框。结果对象（在本例中是myfit）存储在一个列表中，其中包含了拟合模型的大量信息

SEQ函数是R语言的基本函数，其功能是生成一个向量。

用法如下：

顺序（0，1，长度.out=100)

上一行生成一个100值的算术序列，第一项为0，最后一项为1

扩展名：

您还可以使用rep函数生成向量。

用法如下：

Rep（0100）

第一个位置表示重复单元，第二个位置表示重复次数。这将产生一个100个零的向量。

R语言seq()函数？

反伽马函数R语言包没有，一个R包：supplists有dinvgauss，pinvgauss，qinvgauss，rinvgauss，详见帮助文件。如果你有任何问题，请问！

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