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
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。
最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。
由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室（AT&T BellLaboratories）的RickBecker，JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。
所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。
语言环境
R语言之父：Ross Ihaka
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。
参考资料
百科-R语言.百度百科[引用时间2018-4-2]
很久很久没更新了，最近遇到了如题所示的问题
然后安静的让他跑着，回去睡觉了。但是。 一个核跑了一夜也没跑完
然后查了一下有parallel包，
加速显而易见，但是也不是成比例的，任务分发以及各核心之间转换也需要时间
fine, 焦虑。做实验去
