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(shè)計的通用編程語言。如果你**次學(xué)編程，會發(fā)現(xiàn)Python上手更容易，應(yīng)用范圍也較廣，如果你對編程已經(jīng)有了一定的基礎(chǔ)，或者就是以數(shù)據(jù)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?qū)ο蟮模鼮轫椖刻峁┝朔€(wěn)定性和模塊化，為Web開發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)提供了靈活的方法，掌握Python是程序員在商業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品、開源項目和數(shù)據(jù)科學(xué)以外的各種Web應(yīng)用程序中工作所必需的技能。

R是一種特定于領(lǐng)域的語言，用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計，它使用統(tǒng)計學(xué)家使用的百科特定語法，是研究和學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)世界的重要組成部分，R遵循開發(fā)的過程模型，沒有將數(shù)據(jù)和代碼分組，比如面向?qū)ο蟮木幊蹋菍⒕幊倘蝿?wù)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(xué)習(xí)Python的三個理由：1、對初學(xué)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(xué)習(xí)困難和一些挑戰(zhàn)。2、Python是多用途的，并不局限于數(shù)據(jù)科學(xué)，它還能很好的處理基于web的應(yīng)用程序，并且支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括使用SQL的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。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(xiàn)。

學(xué)習(xí)R的三個理由：1、R為統(tǒng)計而建，R使特定類型的程序構(gòu)建和交流結(jié)果變得更加直觀，統(tǒng)計學(xué)家和數(shù)據(jù)分析人員用R語言，會更容易使用標準機器學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)挖掘來管理大型數(shù)據(jù)集。2、R是學(xué)術(shù)性的：在學(xué)術(shù)界工作，R幾乎是默認的。R非常適合機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，稱為統(tǒng)計學(xué)習(xí)。

任何有正式統(tǒng)計背景的人都應(yīng)該識別R的語法和結(jié)構(gòu)。3、R對分析是直觀的，它還提供了一個非常適合于科學(xué)家使用的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度不同
R中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常的簡單，主要包括向量一維、多維數(shù)組二維時為矩陣、列表非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)框結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
Python 則包含更豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)更精準的訪問和內(nèi)存控制，多維數(shù)組。

2、適用場景不同
R適用于數(shù)據(jù)分析任務(wù)需要獨立計算或單個服務(wù)器的應(yīng)用場景。

Python作為一種粘合劑語言，在數(shù)據(jù)分析任務(wù)中需要與Web應(yīng)用程序集成或者當一條統(tǒng)計代碼需要插入到生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中時，使用Python更好。

3、數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)模型，R語言都得心應(yīng)手。
Python最初在數(shù)據(jù)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(jīng)逐漸在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)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(diào)查顯示，近45％的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用Python作為主要的編程語言，另一方面，11.2％的數(shù)據(jù)科學(xué)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)更精準的訪問和內(nèi)存控制，大多數(shù)深度學(xué)習(xí)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(shù)據(jù);R不行，R分析數(shù)據(jù)時需要先通過數(shù)據(jù)庫把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)據(jù)(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(jié)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(yīng)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(diào)用，和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)是為統(tǒng)計學(xué)家開發(fā)的，因此它具有特定領(lǐng)域優(yōu)勢，比如數(shù)據(jù)可視化的強大特性，由R Studio的首席科學(xué)家Hadley Wickham創(chuàng)建的ggplot2 如今是R歷史上****的數(shù)據(jù)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)。