R 和 MATLAB：比较分析

MATLAB

MATLAB 是一款技术计算软件包，既是环境也是语言，主要面向线性代数、数学计算和数据分析。

• 基于矩阵的计算： MATLAB 在其他编程语言中以其几乎所有语法都专门为矩阵和向量操作设计而闻名。
• 工具箱： 增强 MATLAB 在特定应用领域的工具箱，例如，信号分析、控制设计、神经网络等等。
• 交互式界面： MATLAB 是一个出色的工具，可用于交互式命令窗口计算，并通过其数据可视化功能快速生成和分析想法。
• 集成： 因此，MATLAB 灵活地适应其他外部程序和硬件以及其他语言，如 Python、C++、Java 等，这确保了 MATLAB 在不同行业的通用性。

R 编程语言

R 是一个用于统计计算、图形和计算数据分析的编程语言包，并且是开源的。它最初是为统计学家编码的，但由于其支持数据操作和大量统计包的能力，它在数据科学、生物信息学、经济学和社会工业科学领域迅速扩展和应用。

• 统计分析： R 涵盖了绝大多数统计方法，从最基本的描述性统计到更复杂的机器学习算法和时间序列分析。
• 丰富的生态系统： R 社区建立了许多可以从 CRAN 轻松下载的包；它们基本上是增强 R 功能以执行特定统计形式的附加组件。
• 图形功能： R 包含 ggplot2 等绘图库，提供了非常强大和动态的数据显示方式，以满足分析和演示需求。
• 数据处理： R，正如稍后将进一步讨论的，通过其数据操作（使用 dplyr 和 tidyr 等包）能够很好地处理此问题。

MATLAB 的主要特点

主要用例

• 工程： 使用 MATLAB，可以对各种系统进行建模和仿真，设计控制系统，处理信号，并开发用于工程通信的系统。
• 信号处理： MATLAB 是用于处理音频、图像和通信信号等信号最广泛使用的软件之一。它为用户提供了强大的选择、傅里叶变换和时频分析功能。
• 图像处理： MATLAB 配备了图像处理工具箱，使其在图像增强、分割和特征提取算法开发方面极具竞争力。
• 控制系统： MATLAB 特别适合构建控制系统，例如机械和电气系统中的反馈回路。

专注于数值和矩阵计算

• 矩阵操作： MATLAB 在涉及矩阵的情况下最有效。借助 MATLAB，可以用最少的代码解决矩阵和数组操作中的问题。
• 高级数学计算： MATLAB 拥有丰富的预定义函数集合，可用于执行高等数学运算，如微分、方程求解、矩阵运算、优化和积分。
• 专业工具箱： 即使有各种工具箱，包括特殊兴趣组、统计和机器学习工具箱，MATLAB 也可以解决来自不同工业领域的数值问题。

用户界面

• 交互式命令窗口： 命令窗口是界面的一部分，用户在其中键入命令并立即获得结果。通常，此界面最适合计算和测试特定算法以及运行脚本。
• MATLAB 编辑器： 一个用于创建、发布和纠正 MATLAB 代码以及修复相关错误的集成编辑器。其中，一些功能是语法高亮、代码建议和断点。

编程范式

• 过程式编程： MATLAB 为用户提供了以顺序编程风格编写脚本和函数的机会。此类操作的执行在步骤是离散且计算是直接的情况下很有用。
• 函数式编程： MATLAB 不像 Haskell 等语言那样以函数为中心；但是，MATLAB 确实允许函数参数用于执行函数式编程的目的。
• 面向对象编程 (OOP)： MATLAB 支持 OOP，它允许用户定义类、对象、方法等。这在应用程序的组织中非常有吸引力，尤其是在应用程序包含许多模块的情况下。

费用

• 许可证类型： MATLAB 提供的不同类型的许可证包括学生许可证、学术许可证、商业许可证等。
• 工具箱定价： 有些工具箱是专业工具箱，例如机器学习工具箱、图像处理工具箱或控制系统工具箱，它们花费数千美元。
• 试用版： 除了完整版，MathWorks 还提供 MATLAB 和所有工具箱的演示许可证。

R 的主要特点

主要用例

• 数据整理和探索： R 拥有比其他语言更丰富、更完整的数据操作工具，包括 dplyr 和 tidyr。
• 统计建模： 线性模型、混合模型、时间序列分析、聚类和其他分析过程都通过 R 获得丰富的支持。
• 机器学习： 支持许多机器学习方法，如回归、分类和聚类，例如 caret、randomForest、xgboost 等。

专注于统计分析

• 假设检验： 然而，为了方便起见，R 中有函数可以执行 t 检验、ANOVA、卡方检验以及数据分析中常用的其他假设检验。
• 模型拟合和回归： 在线性和非线性模型中，这两种拟合方法易于使用，用户还可以执行逻辑回归、多项式回归等回归分析。
• 数据可视化： R 的 ggplot2 是用于创建复杂、高质量图形的最流行的软件包之一。

用户界面

• R 控制台： 一个用于直接从键盘键入命令和脚本的用户界面。
• RStudio： 一个软件包，通过强大的 GUI 为用户提供更简单的交互来编写代码、调试代码、绘制数据和查看结果。它还包含版本控制、项目管理和信息图表多模态交互式数据表示等功能特性。

编程范式

• S3 和 S4： R 中的另外两个包，提供了定义类和各种对象策略的方法，使 R 可靠地组织复杂的模型和分析。
• R6： R 中实现了另一个更高效的 OOP 系统，用于执行更复杂的 OOP 操作，例如类继承和封装。

费用

• R 的另一个强项是它是一个开源软件，可免费提供给每个电子设备。
• 由于其开放性，R 被许多人积极使用，并且该语言及其环境正在稳步发展。

语法和编程风格

MATLAB 语法

基于矩阵的操作： MATLAB 的构建是为了拥有强大的矩阵和向量功能。向量、矩阵和数组是完整的对象，许多 MATLAB 预定义运算符在设计时都考虑了数组和矩阵。与其他方法相比，许多矩阵操作都非常简单和容易。

示例

数组索引： 在 MATLAB 中，索引从 1 开始，而不是像 C++ 中那样从 0 开始。这对于大多数编程语言来说是不典型的，因为它们的索引从 0 开始，就像 C 或 Python 一样。尽管这会给新用户带来困惑，但这与 MATLAB 中使用的数学建模一致；数学中的数组和矩阵通常从 1 开始索引。

示例

用于高性能计算的预定义函数： MATLAB 确实配备了适用于数值和矩阵计算的最佳编程函数集。这些函数中的大多数都经过快速优化，并且通常利用 MATLAB 中的库和计算元素。其中包括线性代数、统计分析、信号处理以及优化函数。

示例

R 语法

向量化操作： 向量化操作是 R 的重要优势之一。这意味着在 R 中，可以在整个数组或向量上应用函数，从而使操作快速而简短。在许多情况下，它们取代了显式循环构造；换句话说，没有迭代字面向量的循环，但向量化操作在许多上下文中通常更有效。

示例

数组索引： 需要注意的重要一点是，与 MATLAB 语言一样，R 中的数组索引从 0 开始。这对于从 MATLAB 切换到 R 的用户以及反之亦然的用户特别有帮助，因为这样更容易避免数据结构混淆。

示例

数据操作语法： 在计算上，R 中使用的语法最适合处理数据。它具有用于数据管理和操作的完整功能数组，特别是通过数据框。库的应用也变得流行和广泛，特别是 dplyr 和 tidy 包，它们支持对数据进行用户友好的操作。

示例（使用 dplyr）

统计分析语法： R 以其对统计分析的详细支持而闻名。R 的语法旨在处理最常用的统计分析，如线性回归、假设检验、ANOVA 等。该语言开箱即用支持大量统计函数。

示例