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

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）

<?php
function 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 <= $len2; $j++) {
            if ($s1[$i - 1] === $s2[$j - 1]) {
                $cost = 0;
            } else {
                $cost = 1;
            }
            $matrix[$i][$j] = min($matrix[$i - 1][$j] + 1, // 删
                $matrix[$i][$j - 1] + 1, // 加
                $matrix[$i - 1][$j - 1] + $cost); // 换
        }
    }
    return $matrix[$len1][$len2];
}

echo levenshteinDistance("hello", "world"); // 输出：6
?>

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

<?php
function standardDeviation($data) {
    $mean = array_sum($data) / count($data);
    $variance = 0;
    foreach ($data as $value) {
        $variance += pow($value - $mean, 2);
    }
    $variance /= count($data) - 1;
    return sqrt($variance);
}

echo standardDeviation([1, 2, 3, 4, 5]); // 输出：1.5811
?>

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！