R语言是一種自由軟體程式語言與操作環境，主要用于统计分析、绘图以及数据挖掘。R本來由來自新西蘭奧克蘭大學的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼開發，現在由R核心小组負責開發，同时也有其他用户编写了诸多外挂的软件包。R以S语言为基础，其词法作用域语义來自Scheme。R的后台程序大多由C语言、FORTRAN语言和R自己写成。[8]

R语言是GNU計劃的一个项目，所以其原始碼可自由下載使用。R也有已編譯的執行檔版本可以下載，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS。[8]R可以以命令行操作，[8]同時有人開發了幾種圖形用戶界面，其中包括RStudio[8]与Jupyter。[9]

在TIOBE2022年1月对编程语言人气的排名中，R排名第12。[10]

R语言以S语言为基础，增加了Scheme语言中词法作用域这一机制，使程序员得以将代码中某一对象的适用范围限制到一小段代码之中。[1]S由里克·贝克尔、约翰·钱伯斯（英语：John Chambers (statistician)）、道格·邓恩、琼·麦克雷、以及朱迪·席林于1976年前后于贝尔实验室发明。[11]S是一种用于数据分析的解释型语言，无需编译器即可运行。通常用S语言编写的代码都可以不作修改地在R环境下运行。[12]Scheme是Lisp语言的一个分支，[13]由杰拉尔德·J·萨斯曼和小盖伊·L·斯蒂尔于1975年前后在麻省理工学院发明。[14]

1991年，新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开始对S语言的一个新版本进行开发。[15]伊哈卡与杰特曼两人名字首字母都是R，R语言因此得名。同时，R这个单一字母的名字也表明R语言与S语言一脉相承。[8]1993年8月，伊哈卡与杰特曼在数据平台StatLib和邮件列表s-news中发布了R的早期版本。1995年，在统计学家马丁·梅克勒的建议下，伊哈卡与杰特曼通过GNU通用公共许可证把R做成了一款免费开源软件。软件于1995年6月进行了首次官方发布。[16]首个稳定测试版本（1.0）于2000年2月29日发布。[17]

R综合档案网（Comprehensive R Archive Network；CRAN）于1997年4月23日正式上线。CRAN除了收藏了R的執行檔下載版、原始碼和說明文件，也收錄了各種用戶撰寫的軟件包。CRAN最早有3个镜像以及12个软件包。[18]截止2022年1月，CRAN有101個鏡像站[19]以及18728个软件包。[20]

同样在1997年，R核心小组正式成立，以进一步对R语言进行开发。截止2022年1月，小组成员包括伊哈卡、杰特曼、钱伯斯以及梅克勒，同时也包括了统计学家库尔特·奥尔尼克（英语：Kurt Hornik）、道格拉斯·贝茨、彼得·达尔高（英语：Peter Dalgaard）、卢克·蒂尔尼（英语：Luke Tierney）、弗里德里希·莱施、托马斯·拉姆利（英语：Thomas Lumley）、邓肯·坦普尔·朗、迈克尔·劳伦斯、乌韦·利格斯、布莱恩·里普利、塞巴斯蒂安·迈耶、保罗·默雷尔、马丁·普卢默、迪伊潘·萨卡尔、西蒙·乌尔巴内克以及计算机科学家托马斯·卡利贝拉。[8]小组过去的成员包括塞思·福尔肯、圭多·马萨罗托、邓肯·默多克、马丁·摩根、海纳·施瓦特以及斯特凡诺·雅各斯。[21]2003年4月[22]，一个名为R基金会的非盈利组织正式成立，为的是更好地对R语言的开发提供支持。[8]

R主要用于数据分析。在R语言中，用于信息存储的数据结构包括向量、数组、列表以及数据框。向量指一组带有固定顺序, 数据类型唯一的字串或数值，其内容可以填写到一维或多维的数组之中。二维数组也叫做矩阵。[23]R支持各种数组运算，与自由软件GNU Octave和商業軟件MATLAB的功能有所重叠。[24][25]列表指一组数据类型可能有所不同的对象。一个字串向量与数值向量合在一起就可以成为一个列表。数据框本质上是一个列表，里面包含了一个或多个长度相同的向量。数据框将这些向量合并成表格，每一行都有一个单一的名称。[23]标量这一数据类型在R语言中并不存在，所谓的标量就是一个长度为一的向量。[26]

用户可以用R来进行一些基本的统计检验，构建线性及非线性的模型，对时间序列加以分析，或对数据进行分类与聚类分析。R的另一強項是繪圖功能，画出的图表能够达到专业出版物的要求，也可加入數學符號。计算强度较大时，用户可在程序中嵌入C、C++以及FORTRAN语言以帮助运算。[27]

因為S的血緣，R比其他統計學或數學專用的編程語言有更強的物件導向（面向对象程序设计, S3, S4等）功能。

R的功能能夠透過由用戶撰寫的套件（Packages）增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程介面和數據輸出／輸入功能。這些軟件包是由R語言、LaTeX、Java及最常用C語言和Fortran撰寫。下載的執行檔版本會連同一批核心功能的軟件包，而根據CRAN紀錄有一萬多種不同的軟件包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學與社會科學研究以及人工智能。[28]

生物信息学社群時常使用R進行分子生物學數據分析。Bioconductor（英语：Bioconductor）計劃就是讓R作為基因圖譜分析工具。 Gnumeric開發者正和R開發者合作，改善Gnumeric計算結果的精確度。[29]

《R新聞雜誌》（R Newsletter）每年會出版兩至三次，為一份免費的電子雜誌，內容有關統計學軟件發展及R語言開發資訊。第一期在2001年一月出版。从2008年开始，被R Journal替代。[30]

下面的例子展示基本的语言语法和命令行界面使用。在R语言中，一般偏好采用两字符合成箭头的赋值算符 x y print(y) # 打印向量的内容。 [1] 1 4 9 16 25 36 > z z # 返回z的内容至当前环境。 [1] 2 6 12 20 30 42 > z_matrix z_matrix [,1] [,2] [1,] 2 20 [2,] 6 30 [3,] 12 42 > 2*t(z_matrix)-2 # 转置这个矩阵，对每个元素乘以2，从矩阵中每个元素减去2，并返回结果至终端。 [,1] [,2] [,3] [1,] 2 10 22 [2,] 38 58 82 > new_df names(new_df) print(new_df) # 打印当前结果。 X Y Z A 2 6 12 B 20 30 42 > new_df$Z # 输出Z列。 [1] 12 42 > new_df$Z==new_df['Z'] && new_df[3]==new_df$Z # data.frame的Z列可以使用$Z、['Z']或[3]语法来访问，得到的值是相同的。 [1] TRUE > attributes(new_df) # 打印关于new_df对象的特性信息。 $names [1] "X" "Y" "Z" $row.names [1] "A" "B" $class [1] "data.frame" > attributes(new_df)$row.names new_df X Y Z one 2 6 12 two 20 30 42 函数的结构[编辑]

R语言的力量之一是易于创建新函数。在函数体内的对象保持局部于这个函数，而且可以返回任何数据类型[33]。例如：

R语言对数据建模和图形有内建支持。下列例子展示R语言如何轻易的生成并绘制带有残差的线性回归模型。

通过对方程z = z2 + c的前20次迭代计算曼德博集合的简短R代码，它针对不同的复数常量c而绘图。这个例子展示了：