r语言和matlab有什么区别
matlab简介
matlab 是美国mathworks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括matlab和simulink两大部分。
matlab是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如c、fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。matlab和mathematica、maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用matlab来解算问题要比用c，fortran等语言完成相同的事情简捷得多，并且matlab也吸收了像maple等软件的优点，使matlab成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对c，fortran，c++，java的支持。
做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用，目前最流行的数据语言，无非是matlab，r语言，python这三种语言。下面我将分析r语言和matlab有什么区别
r相比于matlab有哪些优势 1、免费。不需要任何授权费用，对于个人和企业来说在成本方面都有一定的吸引力。
2、开源。源代码的开放保证了你可以知道所有的细节，对于开发者和企业级应用是有价值的。
3、在统计、计量、数据挖掘、可视化群体中的流行度较高。这一点在国外可能更加成立，这就使得r成为了一个这类群体的大众语言，描述问题和交流起来非常方便。（seven quick facts about r）
4、语言灵活度高。作为一个动态类型的语言，r语言的设计是比较良好的，对于元编程、函数式编程支持度也很好，使得语言具有非常强的灵活性，允许开发者对语言进行计算（computing on language），以及进行非标准计算（non-standard evaluation），使得语言灵活性和可操作性大大提升。
5、可重复。r+markdown等等工具产生的文档和结论是完全可重复的，对于研究的科学性有贡献。
6、资源丰富。对于使用者而言，r的开放性使得其社区巨大，接近6000个扩展包涵盖了各种相关领域的方方面面。博客、文章、会议等等都很多。目前正有不少扩展包作者在把优秀的javascript library引入r，主要是数据可视化，绘制动态、互动、矢量数据图像。对于开发者而言，许多开发方面的资源也可以使用，比如扩展包的自动化测试可以用 travis ci 完成等等。对于一些高级使用者，同样可以在r中通过rcpp或rcpp11扩展包无缝调用c++的代码（比如实现高性能算法、用c++里面的一些矩阵计算库等等），也可以通过rjava调用java代码，通过rclr调用.net代码。
7、社区强大。整个社区仍然处于高速成长当中，在stackoverflow上的问答活跃度也相当高。
8、前沿。不少统计、计量等等新工具在学术界发表，作者本人或者团队会在第一时间、甚至文章发表前就发布基于这个文章的r扩展包，使得其几乎总是走在学术界前沿。
r语言和matlab区别总结： 1.matlab的语法更适合于矩阵操作。r的矩阵操作就要稍弱一点了。r且更像一个语言，可以自己开发很多东西。但是命令行界面，中文相关的教材极少。
2. r有大量的新的且高质量的包可用。如果一个研究者提出了一个新算法，实现这个算法的r包很快就出来了。但是，matlab几乎无这种可能。不过，matlab提供了很多工具箱，是成熟的、组织良好的一些算法的实现。包和工具箱，就好比是零售和批发的关系。哪个更好，依人而论。
3.r是免费的，轻量级的。matlab的很贵的，并且也是很笨重的。
4.在统计学方面，特别是在内置函数数量和质量以及处理大数据集的能力上，r要优于matlab。5.r有cran，在这里几乎可以找到所有需要的东西，包括最新的算法的实现和常用统计技术。matlab的论坛东西相对较少。6.matlab的文档写的更好。7.matlab的ui比r更漂亮，不过rstudio差不多弥补了r的这个不足。
8、matlab收费，不过国内盗版也无所谓啦。有图形界面，相关的教材也多，不过matlab是一种数学工具，除了统计学之外还有很多用处。光看统计学的话，r更好 ，而且有很多最新的模型和检验方法。但是非常难自学，简而言之如果你英语用得不像母语，还是用matlab或者sas吧。
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matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用matlab来解算问题要比用c，fortran等语言完成相同的事情简捷得多，并且matlab也吸收了像maple等软件的优点，使matlab成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对c，fortran，c++，java的支持。
做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用，目前最流行的数据语言，无非是matlab，r语言，python这三种语言。下面我将分析r语言和matlab有什么区别
r相比于matlab有哪些优势 1、免费。不需要任何授权费用，对于个人和企业来说在成本方面都有一定的吸引力。
2、开源。源代码的开放保证了你可以知道所有的细节，对于开发者和企业级应用是有价值的。
3、在统计、计量、数据挖掘、可视化群体中的流行度较高。这一点在国外可能更加成立，这就使得r成为了一个这类群体的大众语言，描述问题和交流起来非常方便。（seven quick facts about r）
4、语言灵活度高。作为一个动态类型的语言，r语言的设计是比较良好的，对于元编程、函数式编程支持度也很好，使得语言具有非常强的灵活性，允许开发者对语言进行计算（computing on language），以及进行非标准计算（non-standard evaluation），使得语言灵活性和可操作性大大提升。
5、可重复。r+markdown等等工具产生的文档和结论是完全可重复的，对于研究的科学性有贡献。
6、资源丰富。对于使用者而言，r的开放性使得其社区巨大，接近6000个扩展包涵盖了各种相关领域的方方面面。博客、文章、会议等等都很多。目前正有不少扩展包作者在把优秀的javascript library引入r，主要是数据可视化，绘制动态、互动、矢量数据图像。对于开发者而言，许多开发方面的资源也可以使用，比如扩展包的自动化测试可以用 travis ci 完成等等。对于一些高级使用者，同样可以在r中通过rcpp或rcpp11扩展包无缝调用c++的代码（比如实现高性能算法、用c++里面的一些矩阵计算库等等），也可以通过rjava调用java代码，通过rclr调用.net代码。
7、社区强大。整个社区仍然处于高速成长当中，在stackoverflow上的问答活跃度也相当高。
8、前沿。不少统计、计量等等新工具在学术界发表，作者本人或者团队会在第一时间、甚至文章发表前就发布基于这个文章的r扩展包，使得其几乎总是走在学术界前沿。
r语言和matlab区别总结： 1.matlab的语法更适合于矩阵操作。r的矩阵操作就要稍弱一点了。r且更像一个语言，可以自己开发很多东西。但是命令行界面，中文相关的教材极少。
2. r有大量的新的且高质量的包可用。如果一个研究者提出了一个新算法，实现这个算法的r包很快就出来了。但是，matlab几乎无这种可能。不过，matlab提供了很多工具箱，是成熟的、组织良好的一些算法的实现。包和工具箱，就好比是零售和批发的关系。哪个更好，依人而论。
3.r是免费的，轻量级的。matlab的很贵的，并且也是很笨重的。
4.在统计学方面，特别是在内置函数数量和质量以及处理大数据集的能力上，r要优于matlab。5.r有cran，在这里几乎可以找到所有需要的东西，包括最新的算法的实现和常用统计技术。matlab的论坛东西相对较少。6.matlab的文档写的更好。7.matlab的ui比r更漂亮，不过rstudio差不多弥补了r的这个不足。
8、matlab收费，不过国内盗版也无所谓啦。有图形界面，相关的教材也多，不过matlab是一种数学工具，除了统计学之外还有很多用处。光看统计学的话，r更好 ，而且有很多最新的模型和检验方法。但是非常难自学，简而言之如果你英语用得不像母语，还是用matlab或者sas吧。
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