简单的数据操作：R vs Python

简单的数据操作在R和Python中都可以进行，下面是两种编程语言的代码示例。

在R中，可以使用以下代码进行简单的数据操作：

# 创建一个向量
vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 计算向量的长度
length(vector)

# 计算向量的和
sum(vector)

# 计算向量的均值
mean(vector)

# 计算向量的最大值
max(vector)

# 计算向量的最小值
min(vector)

# 对向量进行排序
sort(vector)

# 创建一个矩阵
matrix <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)

# 计算矩阵的行数和列数
nrow(matrix)
ncol(matrix)

# 计算矩阵的和
sum(matrix)

# 计算矩阵的均值
mean(matrix)

# 计算矩阵的最大值
max(matrix)

# 计算矩阵的最小值
min(matrix)

# 对矩阵进行排序（按行排序）
sort(matrix, decreasing = TRUE)

在Python中，可以使用以下代码进行简单的数据操作：

# 导入numpy库
import numpy as np

# 创建一个数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算数组的长度
len(array)

# 计算数组的和
np.sum(array)

# 计算数组的均值
np.mean(array)

# 计算数组的最大值
np.max(array)

# 计算数组的最小值
np.min(array)

# 对数组进行排序
np.sort(array)

# 创建一个二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算二维数组的行数和列数
matrix.shape[0]
matrix.shape[1]

# 计算二维数组的和
np.sum(matrix)

# 计算二维数组的均值
np.mean(matrix)

# 计算二维数组的最大值
np.max(matrix)

# 计算二维数组的最小值
np.min(matrix)

# 对二维数组进行排序（按列排序）
np.sort(matrix, axis = 0)

这些示例展示了在R和Python中如何执行简单的数据操作。请注意，这只是一小部分可能的操作，R和Python都有更丰富的功能和库可以进行更复杂的数据操作。