MATLAB： MATLAB 代表矩阵实验室。MATLAB 是一种高性能语言，最初旨在提供对由项目 LINPACK(线性系统包)和 EISPACK(本征系统包)设计的矩阵软件的访问。它结合了计算、可视化和编程的环境。MATLAB 提供了现代语言编程环境：它具有复杂的数据结构，提供内置的编辑和调试软件，并支持面向对象的编程。它由 MathWorks 于 1984 年开发。Inc. 公司，由 Cleve Molar 设计。它是用 C、C++ 和 Java 编写的。
MATLAB 的优点：
- 在其他编程语言中，MATLAB 提供了更好的图表或数据可视化。
- 可以在一行或几行的帮助下将一个包与其他包集成。
- 在数值计算或分析方面，MATLAB 提供比其他编程语言更快的结果。
R编程语言： R 是一种开源编程语言，它为统计分析、图形描述和报告提供软件环境。R 是一种解释型计算机语言，它允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。为了获得更高的精度，它允许与用 C、C++、.Net、Python 或 FORTRAN 语言编写的程序集成。R 可以在 Windows、Linux 和 MacOS 等常用系统中找到。
R的优点：
- R 是最全面的统计分析软件包。由于新技术和概念通常首先出现在 R 中。
- R 是一种跨平台编程，可以在任何操作系统上运行。
- R 有一套丰富的软件包。
下表列出了 MATLAB 和 R 编程语言之间的差异：
| 基于 | MATLAB | R 编程语言 |
|---|---|---|
| 语言类型 | Matlab 是一种高性能语言。 | R 是一种解释型语言。 |
| 用法 | Matlab 用于其他数学因素，如微积分、图形设计、矩阵操作、信号处理等。 | R 被用于解决与统计相关的问题，并且有许多预打包的应用程序可以帮助解决分析问题，因此在分析领域推荐使用 R 而非 Matlab。 |
| 面向对象编程 | 在 Matlab 中，可以将一个类指定为用于处理该类对象的文件夹或函数目录。 | R 类可以包格式访问。 |
| 开源和成本 | Matlab 不是开源的。由于 Matlab 附带了许可证费用，因此在线可用的代码量非常少。 | R 是一个开源软件，拥有大量免费在线开源代码。 |
| 操作系统 | 除非在同一台物理机器上安装了不同的操作系统，否则 Matlab 不能在不同的操作系统上运行相同的许可版本。 | R 可以在任何操作系统上运行，例如 Windows、Linux 和 MacOS。 |
| 使用方便性 | Matlab 更容易学习，因为它为大多数功能提供了很多工具包。 | R 遵循编程语言的语法，使新手难以理解。 |
| 性能 | 在基本编程功能方面，Matlab 比 R 更快。因此，它用于统计和机器学习。 | R 比 Matlab 慢。但是精通 R 的程序员可以更快地完成结果并提高效率。 |
| 支持和文档 | Matlab 已获得许可。因此，它具有封闭的社区，并且 MATLAB 的文档是无与伦比的和特殊的。 | 由于 R 是一种开源语言，它有一个庞大的开发者社区来提供支持和文档。 |
| 机器学习 | Matlab 提供了统计和机器学习工具箱。 | R 具有广泛的机器学习库集。 |
| 可视化 | 为了拥有图形用户界面，Matlab 提供了 2D 和 3D 绘图功能。 | R 提供了四种不同的图形实现，例如基本图形、网格图形、格子图形和 Ggplot2。 |
