学习R语言的原因主要有以下几点：

免费开源：

R语言是一款免费开源的软件，用户可以随时随地使用它，并且可以根据需要自由地修改和扩展其功能。

强大的数据处理和分析能力：

R语言提供了超过12000个R包，支持从多种数据源导入数据，并可以用相同的代码处理不同规模的数据集。它拥有众多的数据处理和分析包，如dplyr、tidyverse等，这些包提供了丰富的函数和方法，可以对数据进行清洗、转换、合并等操作，同时还可以进行统计分析、机器学习和数据可视化等任务。

丰富的科研绘图工具：

R语言社区提供了多种高质量的科研绘图R包，如ggplot2，使得数据可视化变得更加容易和美观。

广泛的应用领域：

R语言被广泛应用于生物统计、商业数据分析、机器学习和数据科学等领域。无论是在学术研究、商业分析还是数据驱动的决策制定中，R语言都能发挥重要的作用。

强大的社区支持：

R语言拥有庞大的用户社区和开发者社区，这意味着有大量的开源包和工具可供使用，并且可以通过社区参与和贡献来扩展R的功能。此外，R语言的文档和教程也非常丰富，学习和使用R变得更加容易。

与其他编程语言的互操作性：

R语言可以与其他编程语言（如Python、Java、C++等）进行互操作，这使得可以方便地调用其他语言编写的函数和库，扩展R的功能。例如，通过包（如reticulate）与Python进行集成，使得两种语言的优势可以互补。

易于呈现数据：

R语言非常适合以图形的方式呈现数据，帮助用户更容易地理解和消化信息。这在现代数据分析中非常重要，因为“一图胜千言”。

综上所述，学习R语言不仅可以获得强大的数据处理和分析能力，还能利用其丰富的资源和社区支持，应用于多个领域，并且与其他编程语言有良好的互操作性。这些特点使得R语言成为数据科学家、统计分析师和科研人员的理想工具。