怎样在Rstudio环境生成R语言的可执行程序？

Python019

怎样在Rstudio环境生成R语言的可执行程序？,第1张

1、R语言可以导出csv格式的文件供Excel使用，具体的使用方法首先打开RStudio软件：

2、先定义一个随机生成一个包含10个正态分布数据的向量，然后输出它，使用csv函数导出csv文件，函数中第一个参数为导出的变量名nx，第二个参数为导出的文件名称和路径：

3、接着按下windows＋E键打开资源管理器，双击打开生成的csv文件即在Excel中看到数据了：

点击进入:Windows (95 and later),再点击:base,下载SetupR.exe,约18兆,此便是R FOR WINDOWS的安装程序。双击SetupR.exe,按照提示一步步安装即可。 安装完成后,程序会创建R程序组并在桌面上创建R主程序的快捷方式(也可以在安装过程中选择不要创建)。通过快捷方式运行R,便可调出R的主窗口。 类似于许多以编程方式为主要工作方式的软件,R的界面简单而朴素,只有不多的几个菜单和快捷按钮。快捷按钮下面的窗口便是命令输入窗口,它也是部分运算结果的输出窗口,有些运算结果则会输出在新建的窗口中。 主窗口上方的一些文字是刚运行R时出现的一些说明和指引。文字下的: 符号便是R的命令提示符,在其后可输出命令后的矩形是光标。R一般是采用交互方式工作的,在命令提示符后输入命令,回车后便会输出结果。

R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。

R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势，并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言，R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素

R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势，R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一，其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能，R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析，人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。，它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供，R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。

R的短板在于安全性与内存管理。说了这么多优势，R语言当然也存在着一定不足。内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战，在这方面，人们仍然需要努力推动，而且也确实正在推动其进展与完善。R语言在设计思路上太太古老。这种语言的设计局限有时候会令大规模数据集处理工作遇到难题，此外，R语言无法被嵌入到网络浏览器当中，我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。再有，我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务，因为它在网络层面缺乏安全性保障，长久以来，R语言当中始终缺少充足的交互元素。

R语言并不单纯面向高端程序员，我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户，无论他们的实际编程能力如何