r语言和python的区别-Python和R语言的区别?
Python和R语言的区别
Python和R语言的
数据挖掘技术日趋成熟和，随着互联网以及大批海量数据来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（datascientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。
目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有：Java、C 、C、Python、R等等
由于笔者本身属于数理统计出身，复杂而高级的语言对我来说性价比并不高，所以想从头对Java、C 、C开始学起，浪费的时间和精力与收获明显不成正比。所以Python和R语言成了最佳选择。对于同样和我背景相似的数据从业人员，我强烈推荐从这两者选择其一。
原因有三：
第一：Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法，所以使用起来产出比大；
第二：这两门语言对于平台方面适用性比较广，linux、window都可以使用，并且代码可移植性还算不错的。
第三：对于学数理统计的人来说，应该大多用过MATLAB以及mintab等工具，Python和R比较贴近这些常用的数学工具，使用起来有种亲切感
至于Python和R两者如何选择，本人有点粗浅认识：
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。
Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。
R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能"智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。
论性能，Python介于C/C /Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了
python 你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib 等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。
Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。
从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。
python是machine learning领域的人用的较多。据我所知，做marketing research, econometrics, statistics的人几乎没有用python的
当然了，现在学编程比以前可简单了多了。有句话不是这么说的么，"我不生产代码，我只是stackoverflow的搬运工”。。。
以上仅仅是个人感悟，如表述不当，欢迎指出，拍砖的手下留情哦
有统计学基础的话，r语言和python哪个入
您好，我的建议如下
首先想说的是，如果您时分，R和Python都可一下，在统计和数据分析方面两者有很多是相似的。现在我们假设您时间有限：
如果您想要在统计学术界发展，我建议先学R。因为R是统计学科目前应用最广泛的语言，有跟统计相关特别实用的package。
如果您准备进入业界，尤其是数据科学领域，我建议先学python。因为R语言速度比较慢，而且不算做面向对象语言（虽然R确实有class和object的概念），使用范围较窄。
希望我的建议对您有帮助。谢谢
版权声明：本站所有文章皆为原创，欢迎转载或转发，请保留网站地址和作者信息。
r语言和python的区别-Python和R语言的区别?相关推荐
- r语言和metawin_Windows下使用Rtools编译R语言包
使用devtools安装github中的R源代码时,经常会出各种错误,索性搜了一下怎么在Windows下直接打包,网上的资料也是参差不齐,以下是自己验证通过的. 一.下载Rtools 根据自己安装的R ...
- r语言和metawin_手把手教你用R的gemtc包对连续变量进行贝叶斯网状Meta分析
来源:微信公众号小侃数据 大家好,本教程将介绍如何使用R的gemtc包对连续变量进行贝叶斯网状Meta分析. 前提条件: 准备工作完成后,打开RStudio后,在console里输入install.p ...
- R语言和python语言的区别在什么地方，各自的应用场景是什么
R语言和Python语言都是广泛使用的数据分析和科学计算语言,但它们有一些不同之处. R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言.它提供了许多内置的数据结构和函数,可以方便地进行数据处理.可视化 ...
- r语言和python-R语言和Python一块学习会弄混吗
原标题:R语言和Python一块学习会弄混吗 感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑ 欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答.求职一站式搞定 ...
- r语言和python-r语言和python
广告关闭 腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元! r的取值范围是,r=1表示完全正相关! r=-1表示完全负相关! r=0表示完全 ...
- r语言和python-r语言和python的详细对比
r语言和python的对比,两者各有千秋,究竟要学哪一个,可根据自己的实际需求来作出选择,当然,最好是两者都学. 01 开发目的 R语言 R是由统计学家开发的,它的出生就肩负着统计分析.绘图.数据挖掘 ...
- R语言和Python连接hive
连接原理:R语言和Python连接,R中读取的数据可以传递到python中进行处理,同理python中的结果可以传递到R语言中进行,二者满足双向传递.而Python连接hive的方法较多且简单,因此采 ...
- 生物学经典blast比对算法，R语言和Python如何实现？
Blast比对算法原理与实现方式 做生物的同学肯定听说过blast比对这个方法,一般在NCBI等网站上可以在线进行比对,也可以在本地服务器进行比对,那么blast算法究竟是怎么实现对不同序列的比对呢? ...
- 数据挖掘r语言和python知乎_Hellobi Live |R语言爬虫实战案例分享：网易云课堂、知乎live、今日头条、B站视频...
课程名称 R语言爬虫实战案例分享:网易云课堂.知乎live.今日头条.B站视频 网络数据抓取是数据科学中获取数据中的重要途径,但是一直以来受制于高门槛,都是专业程序员的专属技能.直到R语言和Pytho ...
- R语言和Rstudio下载 以及 R 包安装
R语言和Rstudio下载 The Comprehensive R Archive Network (r-project.org) 进入官网下载与电脑相符的R语言 比如我的电脑是Windows x6 ...
最新文章
- questions in the wind
- java 查询表 并返回数据_ajax与java前后台传值及数据表查询解决一个bug的问题
- PyQt编程之模态与非模态对话框（二）
- access 导入 txt sql语句_从零开始学习 MySQL 系列索引、视图、导入和导出
- codeforce 227D Naughty Stone Piles （贪心+递归+递推）
- setresult()java_Java ResultSet getType()方法与示例
- 孙丕恕：应把云计算大数据融在一起 降低社会运营成本
- KaTeX parse error: No such environment: align
- TortoiseSVN 安装中文语言包，SVN中文语言包
- IPD咨询之企业营销体系解决方案：让营业额快速翻倍！
- java.lang.Byte cannot be cast to java.lang.Integer，sql 到 java 类型转换遇到的问题
- 永久免费的数据库防火墙(堡垒机)
- C#开发测量程序-计算坐标方位角
- 【python教程】requests库的基本用法
- 高中计算机工作成效,学年工作成效与反思
- 树莓派Linux开机使用root自动运行python的pyqt文件
- f460root密码，f460 超级密码
- 羡青山有思，白鹤忘机。—第四十八天
- 希沃白板如何在公式里面输入绝对值符号
- Excel 数据透视表教程大全之 06 数据透视表八大优势，辅助列用途