什么是 R 语言？

Amazon Deep Learning AMI 为机器学习从业人员和研究人员提供了一个强大的基础设施和工具集合，旨在加快在云中进行任意规模深度学习的速度。它预先安装了多种常用的深度学习框架，如 Apache MXNet 和 Gluon、TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、Pytorch 和 Keras。借助这些框架，您可以快速启动 Amazon EC2 实例，用于训练复杂的自定义 AI 模型、实验新算法或学习新的技能和技巧，而无需从头开始构建深度学习环境。Amazon Deep Learning AMI 为 R 语言开发人员提供了一个高效的工作环境，可以充分利用云计算的弹性和可扩展性，加速深度学习应用程序的开发和部署。

Amazon CodeDeploy 是一种自动化代码部署服务，可以将代码自动部署到 Amazon EC2 实例以及内部运行的服务器中。使用 Amazon CodeDeploy，R 语言开发人员可以更轻松地快速推出新功能，避免在应用程序部署过程中出现停机时间，并简化应用程序的更新工作。它可以自动执行软件部署流程，消除了手动操作中容易出错的风险。该服务还具有高度的可扩展性，可以轻松地将代码部署到单个或数千个实例中，满足不同规模的部署需求。对于 R 语言开发的分布式应用程序，Amazon CodeDeploy 提供了一种高效、可靠的部署方式，确保应用程序的持续交付和无缝更新。

Amazon X-Ray 是一款分析和调试分布式生产应用程序的工具，特别适用于使用微服务架构构建的应用程序。对于 R 语言开发的分布式应用程序，X-Ray 可以提供请求在整个应用程序中的端到端视图，并展示应用程序底层组件的示意图。通过 X-Ray，开发人员可以深入了解应用程序及其底层服务的执行方式，从而识别和排查导致性能问题和错误的根本原因。无论是开发环境还是生产环境，X-Ray 都可以为 R 语言开发的应用程序提供强大的分析和调试能力，涵盖从简单的三层应用程序到包含数千项服务的复杂微服务应用程序。

R 语言的核心功能被大量的扩展包所增强，这些包提供了可重用的代码、文档和各种统计和数据分析任务的示例数据。这些包涵盖了从基本统计分析到高级机器学习算法的各种统计建模方法，使 R 语言成为一个功能全面的统计建模工具。

R 软件是开源和免费的，遵循 GNU 通用公共许可证，主要由 C、Fortran 和 R 本身编写而成。作为一种免费的统计软件，R 语言为广大用户提供了一个高效、灵活的统计建模环境，降低了统计分析的门槛。

R 语言最初是由奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 两位教授创建的，旨在作为一种教学统计入门的编程语言。R 语言的设计灵感来自于同样用于统计计算的 S 编程语言，因此 R 语言天生就具备了强大的统计建模能力。

凭借其出色的统计建模性能，R 语言在数据挖掘、生物信息学、数据分析等领域得到了广泛应用。无论是学术研究还是商业应用，R 语言都是统计建模和数据分析的首选工具之一。

Python 被设计为一种通用编程语言，注重简洁性和可读性。它遵循 "应该有且仅有一种显而易见的方法来做某件事" 的理念，语法简洁一致。Python 还具有高度的可扩展性，可通过模块轻松添加新功能。与此相比，R 语言则更加注重 "有多种方式来完成同一件事" 的理念。

R 语言主要用于统计计算和数据分析，在处理数据和执行统计分析方面具有独特优势。它内置了大量用于数据操作、可视化和机器学习等任务的包和库。R 语言还内置了序列化和反序列化对象的函数，如 dput、dget、serialize 和 unserialize。

Python 采用动态类型，变量可以容纳任何数据类型的值。而 R 语言则是静态类型的，每个变量必须具有特定的数据类型。

总的来说，Python 和 R 语言的选择取决于具体项目的需求。Python 更加通用，而 R 语言则更专注于统计和数据驱动的应用。在处理数据分析和统计计算任务时，R 语言可能更加出色。