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(qǐng)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(jiǎn)單（類似matlab），功能強(qiáng)大，所以很容易上手。

R無法與Python競(jìng)爭(zhēng)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(guó)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。

r語言里lm函數(shù)的作用？

LM（）是R語言中常用的一個(gè)函數(shù)，用于擬合回歸模型。擬合線性模型是最基本的函數(shù)。

LM（）格式如下：

myfit< LM（formula，data）

其中formula指要擬合的模型表單，data是包含用于擬合模型的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框。結(jié)果對(duì)象（在本例中是myfit）存儲(chǔ)在一個(gè)列表中，其中包含了擬合模型的大量信息

SEQ函數(shù)是R語言的基本函數(shù)，其功能是生成一個(gè)向量。

用法如下：

順序（0，1，長(zhǎng)度.out=100)

上一行生成一個(gè)100值的算術(shù)序列，第一項(xiàng)為0，最后一項(xiàng)為1

擴(kuò)展名：

您還可以使用rep函數(shù)生成向量。

用法如下：

Rep（0100）

第一個(gè)位置表示重復(fù)單元，第二個(gè)位置表示重復(fù)次數(shù)。這將產(chǎn)生一個(gè)100個(gè)零的向量。

R語言seq()函數(shù)？

反伽馬函數(shù)R語言包沒有，一個(gè)R包：supplists有dinvgauss，pinvgauss，qinvgauss，rinvgauss，詳見幫助文件。如果你有任何問題，請(qǐng)問！