如何使用R語(yǔ)言中的數(shù)學(xué)函數(shù)對(duì)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(duì)值；正數(shù)的絕對(duì)值是其本身，負(fù)數(shù)的絕對(duì)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(méi)有平方根：第三

如何使用R語(yǔ)言中的數(shù)學(xué)函數(shù)對(duì)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(duì)值；正數(shù)的絕對(duì)值是其本身，負(fù)數(shù)的絕對(duì)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(méi)有平方根：

第三步是處理一個(gè)數(shù)值，讓它向下舍入，并使用floor（）函數(shù)：

第四步是讓一個(gè)值向上舍入整數(shù)，使用ceiling（）函數(shù)，無(wú)論后面有多少個(gè)小數(shù)位，整數(shù)都是1，

第五步，將某個(gè)值向上舍入，使用round（）函數(shù)，如下圖所示：

步驟6，截取某個(gè)值的整數(shù)為0，使用trunc（）函數(shù)，如下圖所示：

擴(kuò)展數(shù)據(jù)：

R是一套集成的數(shù)據(jù)操作、計(jì)算和圖形顯示功能它是一個(gè)新的工具包。它包括：有效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理功能，一套完整的數(shù)組（特別是矩陣）計(jì)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(jiǎn)單、有效的編程語(yǔ)言（包括條件、循環(huán)、自定義函數(shù)、，輸入和輸出功能）。

感覺(jué)R語(yǔ)言比python容易學(xué)得多，為什么還有很多人說(shuō)R語(yǔ)言學(xué)起來(lái)很難？

由于R語(yǔ)言語(yǔ)法簡(jiǎn)單（類似于matlab），功能強(qiáng)大，使用方便。

R無(wú)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(wú)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(lái)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(lái)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(jiàn)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。

能給我講一講R語(yǔ)言中cor函數(shù)的用法嗎，以及具體的實(shí)現(xiàn)步驟呢？

校正試驗(yàn)（x，y，method=”）

方法可以是“Spearman”、“Pearson”和“Kendall”，分別對(duì)應(yīng)三個(gè)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算和檢驗(yàn)。

1佩爾森相關(guān)系數(shù)

> n

> x

> y

> cor（x，y）

[1]-0.4132864

>校正試驗(yàn)（x，y）

皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)

數(shù)據(jù)：x和y

t=-1.2837，df=8，p值=0.2352

替代假設(shè)：真相關(guān)系數(shù)不等于0

95%置信區(qū)間：

-0.8275666 0.2924366

樣本估計(jì)值：

cor-0.4132864上面給出了相關(guān)系數(shù)的置信區(qū)間和p值

2 Spearman相關(guān)系數(shù)和

Kendall相關(guān)系數(shù)

如上所述，只要方法改為Spearman和Kendall