php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
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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
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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）
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。
