❶ R語言的功能
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。其功能包括：數據存儲和處理系統；數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）；完整連貫的統計分析工具；優秀的統計制圖功能；簡便而強大的編程語言：可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。
與其說R是一種統計軟體，還不如說R是一種數學計算的環境，因為R並不是僅僅提供若干統計程序、使用者只需指定資料庫和若干參數便可進行一個統計分析。R的思想是：它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
該語言的語法表面上類似 C，但在語義上是函數設計語言（functional programming language）的變種並且和Lisp以及APL有很強的兼容性。特別的是，它允許在「語言上計算」（computing on the language）。這使得它可以把表達式作為函數的輸入參數，而這種做法對統計模擬和繪圖非常有用。
R是一個免費的自由軟體，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免費下載和使用的。在那兒可以下載到R的安裝程序、各種外掛程序和文檔。在R的安裝程序中只包含了8個基礎模塊，其他外在模塊可以通過CRAN獲得。
R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的執行檔版本可以下載，可在多種平台下運行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。 R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。
R內建多種統計學及數字分析功能。因為S的血緣，R比其他統計學或數學專用的編程語言有更強的物件導向(面向對象程序設計)功能。
R的另一強項是繪圖功能，制圖具有印刷的素質，也可加入數學符號。
雖然R主要用於統計分析或者開發統計相關的軟體，但也有人用作矩陣計算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商業軟體MATLAB。
R的功能能夠通過由用戶撰寫的套件增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程界面和數據輸出/輸入功能。這些軟體包是由R語言、LaTeX、Java及最常用c語言和Fortran撰寫。下載的執行檔版本會連同一批核心功能的軟體包，而根據CRAN紀錄有過千種不同的軟體包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智慧。
❷ s語言和r語言有什麼區別
一、用法不同
1、S語言：S語言用來進行數據探索、統計分析、作圖的解釋型語言。
2、R語言：R是自由軟體，是一種可編程的語言。
二、開發人員不同
1、S語言：語言是由AT&T貝爾實驗室開發的。
2、R語言：後來紐西蘭奧克蘭大學的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志願人員開發了一個R系統。由「R開發核心團隊」負責開發。
(2)r語言繪圖和c語言繪圖的區別擴展閱讀：
R語言的特點
1、R是自由軟體。這意味著它是完全免費，開放源代碼的。可以在它的網站及其鏡像中下載任何有關的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。標準的安裝文件身自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。
2、R是一種可編程的語言。作為一個開放的統計編程環境,語法通俗易懂，很容易學會和掌握語言的語法。
3、所有R的函數和數據集是保存在程序包裡面的。只有當一個包被載入時,它的內容才可以被訪問。一些常用、基本的程序包已經被收入了標准安裝文件中，隨著新的統計分析方法的出現,標准安裝文件中所包含的程序包也隨著版本的更新而不斷變化。
4、R具有很強的互動性。除了圖形輸出是在另外的窗口處，它的輸入輸出窗口都是在同一個窗口進行的，輸入語法中如果出現錯誤會馬上在窗口口中得到提示，對以前輸入過的命令有記憶功能，可以隨時再現、編輯修改以滿足用戶的需要。
5、如果加入R的幫助郵件列表一，每天都可能會收到幾十份關於R的郵件資訊。可以和全球一流的統計計算方面的專家討論各種問題。
❸ r語言高級繪圖函數和低級繪圖函數有什麼區別
R和C這些語言不一樣，同一個函數，不同的輸入可能會有不同的返回值類型。對於一次特定的調用，可以用class()、typeof()函數看類型，其中class()給的是更「高級」一點的類型概念，typeof()用得比較少，給的是「低級」一點的類型概念。
❹ R語言是一種什麼樣的語言
R語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。R基於S語言的一個GNU計劃項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。R的語法是來自Scheme。
R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平台下運行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面，其中RStudio是最為廣泛使用的集成開發環境。
❺ r語言 matlab 區別
R是免費的。R更像一個語言，可以自己開發很多東西。但是命令行界面，中文相關的教材極少。
MATLAB收費，不過國內盜版也無所謂啦。有圖形界面，相關的教材也多，不過MATLAB是一種數學工具，除了統計學之外還有很多用處。
1.matlab的語法更適合於矩陣操作。R的矩陣操作就要稍弱一點了。
2.R有大量的新的且高質量的包可用。如果一個研究者提出了一個新演算法，實現這個演算法的R包很快就出來了。但是，matlab幾乎無這種可能。不過，matlab提供了很多工具箱，是成熟的、組織良好的一些演算法的實現。包和工具箱，就好比是零售和批發的關系。哪個更好，依人而論。
3.R是免費的，輕量級的。matlab的很貴的，並且也是很笨重的。
4.在統計學方面，特別是在內置函數數量和質量以及處理大數據集的能力上，R要優於matlab。
5.R有CRAN，在這里幾乎可以找到所有需要的東西，包括最新的演算法的實現和常用統計技術。matlab的論壇東西相對較少。
6.matlab的文檔寫的更好。
7.matlab的UI比R更漂亮，不過Rstudio差不多彌補了R的這個不足。
❻ r語言和c語言哪個難
r語言是統計用的，c語言是一種計算機高級語言，可以寫各種程序。其實兩者不是一個層面的東西，r語言更像是一種應用程序提供的功能，如果非要分個難易，在你用來搞統計的情況下，r語言應該要容易一些。
❼ 什麼是R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是基於S語言的一個GNU項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。
R 是統計領域廣泛使用的誕生於 1980年左右的 S 語言的一個分支。 S的主要設計者John M. Chambers 因為S語言方面的工作獲得了1998年 ACM 軟體系統獎（ACM Software Systems Award）。
R可以在多種平台下編譯和運行，包括UNIX (也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。
該語言的語法表面上類似 C，但在語義上是函數設計語言的（functional programming language）的變種並且和Lisp 以及 APL有很強的兼容性。特別的是，它允許在「語言上計算」（computing on the language）。這使得它可以把表達式作為函數的輸入參數，而這種做法對統計模擬和繪圖非常有用。
❽ 為什麼用r語言
R是一款開源軟體，任何人都可以對它進行編輯，開發者非常之多，擁有無數好用方便的函數和功能，並可以隨著統計學等學科的發展快速實時更新內容
R的作圖功能非常強大，許多國際學術雜志上高端的圖表都是使用R製作的
R語言比C語言等更加靈活，易於掌握，熟練之後十分好用
R語言兼容性強，excel文件等各種格式的文件都可以相當方便地導入R軟體中
R語言是生命科學、生態學等學科研究的國際通用語言，從事這方面研究基本都要用到
❾ r語言繪圖函數高級，低級有什麼區別
2D制圖：CDR，3D制圖：3DMax
CDR：平面制圖中的功能非常強大，CDR可以很完美的製作出矢量圖（放大後圖像不會失真）。同時CDR還集成了矢量動畫、頁面設計、網站製作、點陣圖編輯和網頁動畫等多種功能。
3DMax：3D制圖軟體的首選（很多的3D電影也是用其製作），3Dmax擁有很強的繪制3D模型和渲染場景的能力，3Dmax做出的3D場景和模型有很高的細膩性。
CDR非常適合平面制圖的初學者，對於入門設計者來說，使用CDR無疑是最合適的，簡單的操作模式、豐富的圖像處理工具都是圖像製作者的首選。
3DMax在3D制圖軟體的佔有率非常高，無論是單純的製作場景還是製作動畫特效，3DMax幾乎是作為必備軟體，其強大的渲染能力（VR）是其它軟體無法比擬的。當然，3DMax對於新人也非常友好，軟體本身就集成了基礎的教學視頻，多視圖操作會讓新手非常容易適應。
當然，還有很多其它的制圖軟體，2D制圖AI、3D制圖草圖大師等，這里說的CDR和3DMax是製作圖形工具的業界標桿。用有強大的功能和對新人的友好性。
需要特別指出的是，3DMax和CDR都是有「免費版」的。至於大家都熟悉的Photoshop軟體，嚴格來講它並不是圖像製作軟體，Photoshop的定位和功能更多的方面在於圖像處理而不是圖像製作。
❿ R語言繪圖
我就用ggplot2包來做吧，逼格高一點。。。o(╯□╰)o
我是把所有行都放在一個圖里，用顏色來區別行數。有更多要求就再問（希望不是太麻煩。。。）
要先安裝ggplot2，可以在聯網狀態下輸入install.packages("ggplot2")自動安裝。
假設你的矩陣變數名為matrix
d<-dim(matrix)
y<-as.numeric(t(matrix))
row<-factor(rep(1:d[1],each=d[2]))
x<-rep(1:d[2],times=d[1])
data<-data.frame(y=y,x=x,row=row)
library(ggplot2)
ggplot(data=data,aes(x=x,y=y,group=row,color=row))+geom_line()