r语言和pythonjava_python和R语言有什么区别?
Python是面向对象、解释型、高级编程语言。Guidovan Rossum创办于1991年。Python的设计概念是强调代码的可读性。随着数据科学、人工智能、机器学习等学科的发展,Python无疑成为目前最热门的编程语言。各种编程语言的对比是编程界经久不衰的主题,Python常用于与R语言比较,尤其是在数据科学领域。那么python和R语言有什么区别?
首先,作为研究人员和数据工作者,R语言在使用上比Python更广泛。身边的大部分人通常也用R代替python。本人平时也想写Python代码,但主流工作语言是R。Python是爱好,R可以说是职业。当然,不同领域的使用可能会有所不同。
科研领域面临的主要对象是数据,包括数据整理和清洗、数据分析等,R语言是天生统计流动的血液,在统计分析中具有先天优势。另外,科研人员大多数认为语言不是面对对象,相反,面对过程更容易。另外,数据分析通常不包含太多代码的可重用性,除非是写工具,否则不会太关注代码的效率。
r语言更有利于处理数据盒(表)类型。尤其是data.table、tidyr、dplyr等许多R数据包和%%管道符号在数据表处理方面简直是神器。Python也有pandas这样的模块,但使用起来不如R语言灵活。另外,R语言在绘画方面也有很大的优势。特别是,可以将ggplot2包和多种配色搭配而成的画直接放入论文。
因此,R语言在数据整理过滤-统计分析-结果方面也比Python有优势,对普通研究人员来说已经足够了。所以在这个意义上,R语言比Python有用得多。
当然,python在处理框(表)类型的数据而不是数据时,比R语言更方便。特别是处理字符串时,python特别容易使用,R看起来有点别扭。另外,python的生成方式非常灵活方便。另外,R语言中也增加了S3、S4等类型,但对本人来说,R的S3和S4看起来很难理解。python中的类看起来很简洁。
这篇文章不仅在数据科学领域比较R语言和Python,在其他方面Python也有很多优势。
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