python语言和r语言区别,R与python

　　Python和R语言的区别

　　Python和R语言

　　数据挖掘技术越来越成熟。随着互联网和海量数据的出现，基于spss、SAS等可视化工具的传统数据挖掘建模已经不能满足日常需求。按照美国对数据科学家的要求，要成为一名真正的数据科学家，需要编程算法和程序建模。目前很多从事数据挖掘的人大多是非计算机专业出身，编程基础相对较低，所以找到一种快速高效的编程语言至关重要。好的工具和编程语言可以事半功倍。

　　目前数据挖掘算法中最常用的编程语言有Java、C、C、Python、R等。

　　由于作者属于数理统计背景，复杂高级的语言对我来说并不划算，所以想从零开始学Java，C，C，浪费的时间和精力显然与收获不成比例。所以Python和R语言是最好的选择。对于和我背景相似的数据从业者，我强烈推荐选择其中一个。

　　原因有三：

　　第一，Python和R在数据分析和数据挖掘方面有专业全面的模块，很多常用函数如矩阵运算、向量运算等都有高级用法，所以使用时输出比高；

　　第二，这两种语言适用平台广，linux和window都可以，代码移植性相当好。

　　第三，对于学数理统计的人来说，大部分都用过MATLAB、mintab等工具。Python和R接近于这些常用的数学工具，使用起来有一种亲切感。

　　至于Python和R怎么选，我有一点粗浅的认识：

　　这两种工具都非常方便，并且不需要非常高级的编程技能。两者都适合算法开发，有大量的包供你使用。

　　Python比较容易上手，R相对来说比较难(纯个人感觉，看大家之前的经验，可能会有所不同)。

　　r在文本挖掘方面还是有点弱。当然，它的好处是所有的函数都是为你写的，你只需要知道参数的形式。有时候，即使参数的形式是错误的，R也能‘智能地’帮你适应。这个简单的软件适合想专注于业务的人。

　　Python几乎什么都能做，功能比R多，速度比R快，它是一种语言，R更像是一种软件，所以python可以开发出更灵活的算法。

　　Python适合处理大量数据，而R无法做到。当然，这样做的前提是，对于一般编程基础的童鞋来说，对于wxdqd来说，如果更灵活地使用矢量化编程，R的速度不会太差。

　　在性能上，Python介于C/C /Java和R语言之间。虽然其性能不如高级语言，但一般的日常数据基本可以用Python实现，对于对性能要求不挑剔的人来说已经足够了。

　　Python需要安装numpy、pandas、scipy、cython、statsmodels、matplotlib等一系列包。而且还需要安装ipython交互环境。没有单独用python直接做计量经济统计函数的函数支持；r基于统计分析，在性能和效率上略逊于python。r在统计和数据计算分析方面优于python。

　　Python语言编程代码可读性强，整体美观，简单粗暴，少量代码可在短时间内实现复杂功能；r的语法很奇怪，各种包都不符合语法规范，用起来经常蛋疼；r程序最后看起来没有Python简洁美观。

　　综合来说，我觉得Python确实比r好，Python在调用其他语言、连接读取数据源、操作系统、正则表达式、文字处理等方面优势明显。毕竟python本身是作为计算机编程语言出现的，而R本身只是起源于统计计算。所以在语言的全面性上，两者有着显著的区别。

　　被python学习领域的人广泛使用。据我所知，做市场调研、经济学、统计学的人很少用python。

　　当然，现在学编程比以前容易多了。不是有这么一句话吗，‘我不生产代码，我只是stackoverflow的搬运工’？

　　以上只是个人感觉。如果表达不当，请指出，请手下留情。

　　如果有统计学依据，R语言和python哪个好？

　　你好，我的建议如下

　　首先，如果分享时间的话，R和Python在统计和数据分析上都是差不多的。现在让我们假设你的时间有限：

　　如果想在统计学术界发展，我建议先学R。因为R是目前统计学中应用最广泛的语言，所以有一个专门的和统计学相关的实用包。

　　如果你准备进入行业，尤其是数据科学领域，我建议先学习python。由于R语言速度慢，不被视为面向对象语言(虽然R确实有类和对象的概念)，所以应用范围较窄。

　　希望我的建议对你有帮助。谢谢你

　　版权声明：本站所有文章均为原创，请转载或转发。请保留网址和作者信息。

　　如何查看电脑配置历史中提交的图片或压缩文件？

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。