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由于R语言语法简单（类似于matlab），功能强大，使用方便。
R无法与Python竞争的主要原因有两个：1。R有太多的包（与python相同，但是R更多）。但是R的缺点是很多包都有自己的逻辑，而且它们是不同的。因此，R学习者不仅需要学习R本身，还需要学习每个包背后的一套逻辑，需要花费时间和精力去记住每个包中的不同功能。这种情况导致学习者无法在短时间内将经验和代码从一个软件包转移到另一个软件包，并且经常学习新的功能。这就是为什么R的学习曲线是陡峭的。在工业领域，这是禁忌。
2. 与MATLAB一样，R在每个包中有太多的函数（比Python多）。虽然这些函数实现起来非常愚蠢，但不能满足行业处理大数据的需求（集合中的函数太多，一方面造成不必要的资源消耗，另一方面给底层代码优化带来困难，因此，R和MATLAB的底层优化效果并不理想。因此，在python兴起之前，R在美国大学学术界占据主导地位。学术界需要的数据量不大，这些教授可以很容易地利用r实现自己的统计分析和可视化报表。但在工业界，R的数据处理能力与Python相形见绌。
综上所述，R和MATLAB都是学术研究，而python与go、Java、C、C更适合于可以实现的行业项目。
R语言用于统计分析、绘图语言和操作环境。它的前身是贝尔实验室于1976年开发的s语言。20世纪90年代，R语言应运而生。它是以两个主要的开发者命名的，Ross ihaka和Robert gunter，他们的缩写是R，现在由R语言开发核心团队开发和维护。R语言是基于s语言的GNU项目，因此也可以作为s语言的实现。一般情况下，用s语言编写的代码可以在R环境下运行而不需要修改。
R是用于统计分析和绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个免费的、开源的软件。它是统计计算和统计绘图的一个很好的工具。
开发者是：Ross ihaka，Robert gentleman
这可以直接读入R以获取日志、数据和Lt-阅读.xls（“file name”）最好使用csvdat< dat#remove row name dat< dat#remove column name dat< log（dat）写入.xls（“file name”）一般来说，可能需要调整
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