在Rust中调用R语言的数据分析工具，你可以使用rusty-machine和r这两个库
首先，你需要在Cargo.toml文件中添加这两个库的依赖：
[dependencies]
rusty-machine = "0.6"
r = "0.13"
接下来，你可以使用以下代码来调用R语言的数据分析工具：
extern crate rusty_machine as rm;
extern crate r;
fn main() {
// 初始化R环境
r::init().unwrap();
// 加载R包
r::source("path/to/your/package.R");
// 调用R函数
let data = rm::data::load("path/to/your/data.csv").unwrap();
let result = rm::linear_regression(&data, &["feature1", "feature2"]).unwrap();
// 获取R函数的输出
let coefficients = result.get("coefficients").unwrap();
let intercept = result.get("intercept").unwrap();
println!("Coefficients: {:?}", coefficients);
println!("Intercept: {:?}", intercept);
}
在这个例子中，我们首先初始化了一个R环境，然后加载了一个R包，接着使用rusty-machine库加载了一个CSV文件并进行了线性回归分析。最后，我们从R函数中获取了系数和截距，并将它们打印出来。
请注意，你需要将path/to/your/package.R和path/to/your/data.csv替换为你实际的R包和数据文件路径。此外，你可能需要根据你的需求调整这个示例代码。
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