%ignore_a_1%和r是数据分析中流行的语言。php函数使用function定义，参数以引用传递，显式返回。r函数使用function()定义，参数默认值传递，隐式返回。php函数通过引用传递参数，而r函数通过值传递。
PHP 函数与 R 函数的比较
在数据分析领域，PHP 和 R 是流行的数据处理语言。然而，在函数生态系统方面，它们有着不同的特性和优点。本文将比较 PHP 和 R 函数，并提供实际案例来展示它们的应用。
函数定义
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；
PHP 函数：使用 function 关键字定义，后面跟函数名称、参数列表和函数体。R 函数：使用 function() 函数定义，其内部包含函数名称、参数列表和函数体。
参数传递
PHP 函数：参数以引用传递，这意味着在函数内部对参数的修改也反映在外部。R 函数：参数默认以值传递，意味着在函数内部对参数的修改不会影响外部变量。
函数返回
PHP 函数：使用 return 语句返回一个值，如果没有明确的 return 语句，则返回 NULL。R 函数：隐式地返回最后一个求值表达式，除非明确地使用 return() 函数返回一个值。
实战案例
比较两个字符串的相似性（Levenshtein 距离）
<?phpfunction levenshteinDistance($s1, $s2) { $len1 = strlen($s1); $len2 = strlen($s2); $matrix = array_fill(0, $len1 + 1, array_fill(0, $len2 + 1, 0)); for ($i = 0; $i <= $len1; $i++) { $matrix[$i][0] = $i; } for ($j = 0; $j <= $len2; $j++) { $matrix[0][$j] = $j; } for ($i = 1; $i <= $len1; $i++) { for ($j = 1; $j
levenshtein <- function(s1, s2) { len1 <- nchar(s1) len2 <- nchar(s2) matrix <- matrix(0, nrow = len1 + 1, ncol = len2 + 1) for (i in 0:len1) { matrix[i + 1, 1] <- i } for (j in 0:len2) { matrix[1, j + 1] <- j } for (i in 1:len1) { for (j in 1:len2) { if (substr(s1, i, 1) == substr(s2, j, 1)) { cost <- 0 } else { cost <- 1 } matrix[i + 1, j + 1] <- min(matrix[i, j] + 1, # 删 matrix[i + 1, j] + 1, # 加 matrix[i, j + 1] + cost) # 换 } } return(matrix[len1 + 1, len2 + 1])}levenshtein("hello", "world") # 输出：6
计算数据的标准差
sd <- function(data) { mean <- mean(data) variance <- sum((data - mean)^2) / (length(data) - 1) sqrt(variance)}sd(c(1, 2, 3, 4, 5)) # 输出：1.5811
结论
PHP 和 R 的函数都提供了强大的数据处理功能，但它们在参数传递和返回机制上存在差异。根据具体的需求和偏好，可以选择最适合的语言来实现数据分析任务。
以上就是PHP 函数与 R 函数的比较的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1318853.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
