def函数python的用法 R语言可以完成哪些工作？
R语言可以完成哪些工作？
（1）R是一个免费的开源软件，具有统计分析和绘图功能。它拥有完整的数据分析和挖掘工具系统，能够有效地存储和处理数据；（2）r语言具有强大的矢量化运算功能，r语言采用apply函数级数代替传统的for循环进行运算，节省内存和时间。
（3）R有丰富的数据挖掘软件包，易于使用。具有完整的数据统计和分析工具系统，为数据分析和显示提供了强大的图形功能；（4）r是一种面向对象的编程语言，与其他编程语言、平台和数据库具有良好的接口。它是一种完美、简单、有效的程序设计语言（源于s语言）。它可以操纵数据的输入和输出，实现条件、分支、循环和自定义函数
LM（）是R语言中常用的拟合回归模型的函数。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（在本例中为myfit）存储在一个列表中，其中包含了拟合模型的大量信息
由于R语言语法简单（类似于matlab），功能强大，使用方便。
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。
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