感覺R語言比python容易學(xué)得多，為什么還有很多人說R語言學(xué)起來很難？由于R語言語法簡單（類似于matlab），功能強(qiáng)大，使用方便。R無法與Python競爭的主要原因有兩個(gè)：1。R有太多的包（與py

感覺R語言比python容易學(xué)得多，為什么還有很多人說R語言學(xué)起來很難？

由于R語言語法簡單（類似于matlab），功能強(qiáng)大，使用方便。

R無法與Python競爭的主要原因有兩個(gè)：1。R有太多的包（與python相同，但是R更多）。但是R的缺點(diǎn)是很多包都有自己的邏輯，而且它們是不同的。因此，R學(xué)習(xí)者不僅需要學(xué)習(xí)R本身，還需要學(xué)習(xí)每個(gè)包背后的一套邏輯，需要花費(fèi)時(shí)間和精力去記住每個(gè)包中的不同功能。這種情況導(dǎo)致學(xué)習(xí)者無法在短時(shí)間內(nèi)將經(jīng)驗(yàn)和代碼從一個(gè)軟件包轉(zhuǎn)移到另一個(gè)軟件包，并且經(jīng)常學(xué)習(xí)新的功能。這就是為什么R的學(xué)習(xí)曲線是陡峭的。在工業(yè)領(lǐng)域，這是禁忌。

2. 與MATLAB一樣，R在每個(gè)包中有太多的函數(shù)（比Python多）。雖然這些函數(shù)實(shí)現(xiàn)起來非常愚蠢，但不能滿足行業(yè)處理大數(shù)據(jù)的需求（集合中的函數(shù)太多，一方面造成不必要的資源消耗，另一方面給底層代碼優(yōu)化帶來困難，因此，R和MATLAB的底層優(yōu)化效果并不理想。因此，在python興起之前，R在美國大學(xué)學(xué)術(shù)界占據(jù)主導(dǎo)地位。學(xué)術(shù)界需要的數(shù)據(jù)量不大，這些教授可以很容易地利用r實(shí)現(xiàn)自己的統(tǒng)計(jì)分析和可視化報(bào)表。但在工業(yè)界，R的數(shù)據(jù)處理能力與Python相形見絀。

綜上所述，R和MATLAB都是學(xué)術(shù)研究，而python與go、Java、C、C更適合于可以實(shí)現(xiàn)的行業(yè)項(xiàng)目。

請(qǐng)教R語言中exp函數(shù)的作用？

Exp，自然對(duì)數(shù)e是底部指數(shù)函數(shù)。在R控制臺(tái)中，？Exp（）查看詳細(xì)幫助；在幫助中給你舉個(gè)例子，你可以練習(xí)一下：

R語言中求卡方的分位數(shù)輸入什么？

分布函數(shù)：P開始

曲線（Pt（x，2），-3，3）t分布有2個(gè)自由度，x在-3到3

曲線（PF（x，2，2），0，5）F分布有2，2個(gè)自由度，因?yàn)镕是正的，所以x取0到5

密度函數(shù)：d開始

曲線（DT（x，2），-3，3）t分布，有2個(gè)自由度，x在-3到3

曲線（DF（x，2，2），0，5）自由度是2，2 F分布，因?yàn)镕是正的，所以x取0到5

這只需要在曲線函數(shù)中將add參數(shù)設(shè)置為true。例如，如果您開始繪制切線函數(shù)，curve（Tan，Xlim=C（-10,10））將生成一個(gè)圖形，然后您可以使用curve（sin，add=true）將正弦函數(shù)添加到原始圖形中。