如何利用R語言中的函數(shù)方法獲取標(biāo)準(zhǔn)差和平均值？第一步是定義vector sales，按數(shù)字類型賦值給sales，然后打印sales，如下圖所示：第二步是定義vector num，按整數(shù)類型賦值給num

如何利用R語言中的函數(shù)方法獲取標(biāo)準(zhǔn)差和平均值？

第一步是定義vector sales，按數(shù)字類型賦值給sales，然后打印sales，如下圖所示：

第二步是定義vector num，按整數(shù)類型賦值給num vector，然后打印num，如下圖所示：

第三步是通過sd（）函數(shù)獲得sales和num的標(biāo)準(zhǔn)差，如下圖所示：

第四步是由于元素比較復(fù)雜，需要求平均值。您可以使用均值函數(shù)，如下圖所示：

步驟5，如果要檢查num和sales之間的相關(guān)性，請使用cor（）函數(shù)，如下圖所示：

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matlab），功能強(qiáng)大，所以很容易上手。

R無法與Python競爭的主要原因有兩個：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)每個包背后的一套邏輯，需要花費(fèi)時間和精力去記住每個包中的不同功能。這種情況導(dǎo)致學(xué)習(xí)者無法在短時間內(nèi)將經(jīng)驗(yàn)和代碼從一個軟件包轉(zhuǎn)移到另一個軟件包，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)計分析和可視化報表。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。

如何使用R語言中的數(shù)學(xué)函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理？

第一步是使用abs（）函數(shù)獲取數(shù)值的絕對值；正數(shù)的絕對值是其本身，負(fù)數(shù)的絕對值是相反的數(shù)字：

第二步是使用sqrt（）函數(shù)獲取數(shù)值的平方根；負(fù)數(shù)沒有平方根：

第三步是處理一個數(shù)值，讓它向下舍入，然后使用floor（）函數(shù)：

第四步是使一個值向上舍入（）函數(shù)用于對一個數(shù)字進(jìn)行舍入，不管后面有多少個小數(shù)位，整數(shù)的數(shù)目可以增加1。

第5步：round（）函數(shù)用于對一個數(shù)進(jìn)行舍入，如下圖所示。

第6步：trunc（）函數(shù)用于將一個數(shù)的整數(shù)數(shù)目截斷為0，如下圖所示。

擴(kuò)展數(shù)據(jù)：

R是一組集成數(shù)據(jù)操作，計算和圖形顯示功能齊全。它包括：有效的數(shù)據(jù)存儲和處理功能，一套完整的數(shù)組（特別是矩陣）計算運(yùn)算符，一套完整的數(shù)據(jù)分析工具系統(tǒng)，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和顯示圖形功能，以及一套完整、簡單、有效的編程語言（包括條件、循環(huán)、自定義函數(shù)、，輸入和輸出功能）。