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r语言是当今统计编程中最受欢迎的脚本语言之一。自2010年初代以来，R程序员的需求一直在不断增长，并且R仍然在数据科学家中享有作为编程语言的地位
R是免费的。R更像一个语言，可以自己开发很多东西。但是命令行界面，中文相关的教材极少。
MATLAB收费，不过国内盗版也无所谓啦。有图形界面，相关的教材也多，不过MATLAB是一种数学工具，除了统计学之外还有很多用处。
1matlab的语法更适合于矩阵操作。R的矩阵操作就要稍弱一点了。
2R有大量的新的且高质量的包可用。如果一个研究者提出了一个新算法，实现这个算法的R包很快就出来了。但是，matlab几乎无这种可能。不过，matlab提供了很多工具箱，是成熟的、组织良好的一些算法的实现。包和工具箱，就好比是零售和批发的关系。哪个更好，依人而论。
3R是免费的，轻量级的。matlab的很贵的，并且也是很笨重的。
4在统计学方面，特别是在内置函数数量和质量以及处理大数据集的能力上，R要优于matlab 。
5R有CRAN，在这里几乎可以找到所有需要的东西，包括最新的算法的实现和常用统计技术。matlab的论坛东西相对较少。
6matlab的文档写的更好。
7matlab的UI比R更漂亮，不过Rstudio差不多弥补了R的这个不足。
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。
与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
扩展资料：

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 。
参考资料来源：百度百科-R语言