Python和R的區(qū)別

Python和R的區(qū)別

Python與R的區(qū)別：雖然R語言更為專業(yè)，但Python是為各種用例設計的通用編程語言。如果你**次學編程，會發(fā)現Python上手更容易，應用范圍也較廣，如果你對編程已經有了一定的基礎，或者就是以數據分析為中心的特定職業(yè)目標，R語言可能會更適合你的需求，Python和R也有很多相似之處，兩者都是流行的開源編程語言，都得到了廣泛的支持。

Python是近幾年增長非常快的編程語言，是面向對象的，它為項目提供了穩(wěn)定性和模塊化，為Web開發(fā)和數據科學提供了靈活的方法，掌握Python是程序員在商業(yè)、數字產品、開源項目和數據科學以外的各種Web應用程序中工作所必需的技能。

R是一種特定于領域的語言，用于數據分析和統(tǒng)計，它使用統(tǒng)計學家使用的百科特定語法，是研究和學術數據科學世界的重要組成部分，R遵循開發(fā)的過程模型，沒有將數據和代碼分組，比如面向對象的編程，而是將編程任務分解為一系列的步驟和子程序，這些過程使可視化操作變得更加簡單。學習Python的三個理由：1、對初學者是友好的，它使用了一種邏輯和易于接近的語法，使識別代碼字符串更加容易，減少了學習困難和一些挑戰(zhàn)。2、Python是多用途的，并不局限于數據科學，它還能很好的處理基于web的應用程序，并且支持多種數據結構，包括使用SQL的數據結構。3、Python是可伸縮的，比R語言運行速度更快，可以和項目一起增長和擴展，提供了必要的有效工作流程，使工作得以實現。

學習R的三個理由：1、R為統(tǒng)計而建，R使特定類型的程序構建和交流結果變得更加直觀，統(tǒng)計學家和數據分析人員用R語言，會更容易使用標準機器學習模型和數據挖掘來管理大型數據集。2、R是學術性的：在學術界工作，R幾乎是默認的。R非常適合機器學習的一個子領域，稱為統(tǒng)計學習。

任何有正式統(tǒng)計背景的人都應該識別R的語法和結構。3、R對分析是直觀的，它還提供了一個非常適合于科學家使用的數據可視化類型的強大環(huán)境。

r語言和python的區(qū)別是什么?

1、數據結構復雜程度不同
R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量一維、多維數組二維時為矩陣、列表非結構化數據、數據框結構化數據。
Python 則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組。

2、適用場景不同
R適用于數據分析任務需要獨立計算或單個服務器的應用場景。

Python作為一種粘合劑語言，在數據分析任務中需要與Web應用程序集成或者當一條統(tǒng)計代碼需要插入到生產數據庫中時，使用Python更好。

3、數據處理能力不同
有了大量針對專業(yè)程序員以及非專業(yè)程序員的軟件包和庫的支持，不管是執(zhí)行統(tǒng)計測試還是創(chuàng)建機器學習模型，R語言都得心應手。
Python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。
4、開發(fā)環(huán)境不同
對于R語言，需要使用R Studio。

對于Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是****的。

python與r語言哪個好

Python比較好點，Python用的人比較多。
ython和R這2個都擁有龐大的用戶支持。

2017年的調查顯示，近45％的數據科學家使用Python作為主要的編程語言，另一方面，11.2％的數據科學家使用R語言。

python與r語言區(qū)別如下：

Python的優(yōu)勢：
1. Python 包含比R更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，大多數深度學習研究都是用python來完成的。
2. Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，R分析數據時需要先通過數據庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統(tǒng)計結果。
3. Python優(yōu)于R的另一個優(yōu)勢是將模型部署到軟件的其他部分。

Python是一種通用性語言，用python編寫應用程序，包含基于Python的模型的過程是無縫的。
4. Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統(tǒng)的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優(yōu)勢，尤其在計算機編程、**爬蟲上更有優(yōu)勢。
R語言的優(yōu)勢：
1. R在統(tǒng)計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。

在R中進行大量的統(tǒng)計建模研究，有更廣泛的模型類可供選擇，如果你對建模有疑問，R是最合適的。
2. R的另外一個技巧就是使用Shiny輕松地創(chuàng)建儀表盤，Python也有Dash作為替代，但是不夠成熟。
3. R的函數是為統(tǒng)計學家開發(fā)的，因此它具有特定領域優(yōu)勢，比如數據可視化的強大特性，由R Studio的首席科學家Hadley Wickham創(chuàng)建的ggplot2 如今是R歷史上****的數據可視化軟件包之一。

ggplot2允許用戶在更高的抽象級別自定義繪圖組件。我個人非常喜歡ggplot2的各種功能和自定義。ggplot2提供的50多種圖像適用于各種行業(yè)。