R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组（特别是矩阵）计算操作符，拥有完整体系的数据分析工具，为数据分析和显示提供的强大图形功能，一套（源自S语言）完善、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能）。
在这里使用环境（environment）是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。
1、数据结构复杂程度不同
R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。
Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。
2、适用场景不同
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。
Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
3、数据处理能力不同
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。
4、开发环境不同
对于R语言，需要使用R Studio。
对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。
您好，RStudio是一款强大的R语言开发环境，它可以帮助您更轻松地编写R代码，并且可以帮助您加载函数。要加载函数，您首先需要确保函数文件已经存在于您的系统中，然后您可以使用RStudio的“加载函数”功能来加载该函数。首先，在RStudio的工具栏中，点击“文件”，然后点击“加载函数”。这将打开一个新窗口，您可以在其中选择要加载的函数文件。您可以在文件管理器中查看您的系统中存在的函数文件，然后选择要加载的文件，点击“确定”即可完成加载。
加载函数后，您可以在RStudio的编辑器中使用该函数，也可以在控制台中调用它。此外，您还可以使用RStudio的“函数浏览器”功能来查看您的系统中已加载的函数，以及它们的参数和返回值。
总之，RStudio可以帮助您更轻松地加载函数，您只需要确保函数文件已经存在于您的系统中，然后使用RStudio的“加载函数”功能即可完成加载。
