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    R语言环境(r for windows)

    v4.5.1

    • 软件大小:85.42M
    • 软件版本:v4.5.1
    • 软件类型:国产软件
    • 软件分类:电脑软件
    • 软件语言:简体中文
    • 更新时间:2026-01-27
    • 安全检测:无插件360通过腾讯通过金山通过瑞星通过小红伞通过

    • 软件评分:

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    R语言这工具真的挺神的,免费又开源,简直是咱们搞数据人的福音。它不光能做复杂的统计分析,画图也是一绝,各种图表都能轻松搞定。最让我喜欢的是它那庞大的扩展包生态系统,不管你想分析什么稀奇古怪的数据,基本都能找到对应的包来用,特别灵活。而且它跨平台,Windows、Mac都能跑,不用担心系统不兼容。社区也特别活跃,遇到问题一搜基本都有答案。最近的4.5.1版本还修复了不少bug,比如那个二项式偏差的计算问题,让结果更准了。我个人觉得,如果你经常跟数据打交道,R语言绝对是必备技能,上手可能有点门槛,但一旦学会,效率提升不是一点半点。

    R语言是一款简便而强大的编程工具,多用于统计分析、绘图的语言和操作环境。在语法上与C语言类似,但是R语言对Lisp 以及 APL有很强的兼容性。尤其是它允许在“语言上计算”(computing on the language)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数,而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。需要的可以下载使用!

    功能特色

    1、具有数据存储和处理系统

    2、数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)

    3、完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能

    4、可操纵数据的输入和输入,可实现分支、循环,用户可自定义功能

    R语言优势

    1、免费开源

    R语言是一种开源软件,可以免费获取和使用。它的开源性质使得用户能够查看和修改源代码,以满足自身需求,并由全球的开发者社区维护和更新。

    2、强大的统计和数据分析功能

    R语言提供了丰富的统计方法和数据处理函数,涵盖了广泛的统计和数据科学领域。无论是基本的描述统计分析还是高级的机器学习和深度学习算法,R语言都有相应的扩展包和工具。这使得R语言成为进行数据分析和统计建模的首选工具。

    3、多样化的数据可视化能力

    R语言具有强大的数据可视化功能,使用户能够生成各种类型的图表和图形。无论是简单的散点图、箱线图,还是复杂的热力图、网络图等,R语言提供了丰富的绘图函数和扩展包,让用户可以直观地展示和解释数据。

    4、扩展包生态系统

    R语言拥有一个庞大的扩展包生态系统,其中包含了数以千计的扩展包。这些扩展包提供了各种各样的功能和工具,涵盖了不同领域的数据分析需求。用户可以轻松地通过安装和加载扩展包来拓展R语言的功能,从而满足特定的数据处理和分析任务。

    5、跨平台支持

    R语言可在多个操作系统上运行,包括Windows、Mac和Linux等。这使得使用R语言的用户不受操作系统的限制,能够在不同的工作环境中灵活使用。

    6、社区支持

    R语言拥有一个庞大的全球开发者社区,有许多活跃的论坛、邮件列表和社交平台专门用于R语言的讨论和交流。用户可以从社区中获取支持、分享经验,并且参与到R语言软件的进一步发展中。

    更新日志

    v4.5.1版本

    新功能:

    • unzip() 的内部方法现在与 unzip 6.00 版本一致,处理包含“../”的解压文件路径。

    安装:

    • 独立的 nmath 可以使用 2025 年初版本的基于 clang 的编译器构建,例如 LLVM clang 20、Apple clang 17 和 Intel icx 2025.0。

    • Tcl/Tk 9 可用于构建软件包 tcltk:这已成为某些 Linux 发行版的默认设置。*注意*:一些第三方软件包目前需要 Tcl/Tk 8 甚至 8.6,而无需声明。

    错误修复:

    • javareconf 中的 Java 检测无法检测到 JDK 零版本中的 libjvm.* (PR#18884)。自 JDK 24u 起,所有有效变体均受支持。

    • factanal(.., rotation=*) 现在可以正确更新 rotmat,修复了 PR#18886。

    • dnbinom(,, ..) 现在可以正确显示为 0,而不是有时显示为 NaN 或 Inf。

    • dbinom(, n=Inf, ..) 现在可以正确显示为 0,而不是 NaN。

    这也修复了许多 dnbinom() 的情况,尤其是在 PR#16727 注释 #5 中提到的情况。

    • 修复 C 语言中针对极端参数的“二项式偏差” bd0() (防止溢出/下溢),解决了更多 PR#16727 中的问题,同时也防止了 dbinom()、 dnbinom() 以及通过 dbinom_raw() 可能产生的 dgeom()、dhyper()、 dbeta() 和 df() 等函数在这些情况下的完全精度损失。

    • signif(1.**e308, digits) 不再进行不必要的截断(但 仍然是为了防止溢出到 Inf),修复了 PR#18889。

    • prettyNum(*, zero.print={>=1-char}, replace.zero=TRUE) 现在可以正常工作了, 感谢 Marttila Mikko 和 Ivan Krylov 在 R-devel 上留言。

    • 对于非常大的 a,b,pbeta(x, a,b, ..) 不再返回 NaN,而是 正确的值(0 或 1,或者 log.p = TRUE 时返回它们的对数)。

    这改进了 Mathlib 的 C 语言级 bratio() 函数,因此也改进了 pnbinom() 等函数。

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