r語言與python

發布時間: 2022-01-29 04:47:31

『壹』中文文本挖掘R語言和python哪個好

單就數據分析對比，我認為R的優勢有：
1、學習先易後難，不會把小白們嚇掉；
2、數據科學的包特別多
3、可視化特別吊
R的缺點也不少：
1、R經常更新，更新後經常不支持之前你安裝的包；我電腦里安裝了10+個R的版本，不停的切換
2、R語言的包、函數名起的很隨意，看名字不知道是干什麼用的，記不起名字如何讓小白使用啊。
3、R語言社區人少，遇到問題你只能自己解決
4、即使有RStudio，寫代碼還是不方便
下面再說下python，優點：
1、是一門看的懂的，說人話的語言。庫名、函數名都很好理解記憶，而且你看別人寫的代碼基本知道這代碼的意思，不信你試試。
2、數據獲取占優勢，數據分析第一步是數據獲取，現在人文社科很多數據需要網上抓取，不過就抓數據而言，python更占優勢。各種教程，代碼，網上一大片。
3、社區人數特別多，基本你遇到的問題都能找到
python的缺點：
1、學習起來，開頭很難，學習曲線與R正好相反。
2、公平起見，我還是寫上，python的數據分析庫不如R多
3、可視化不如R
綜合下，建議大家學習python，語言通俗易懂，功能強大，越來越簡單。

『貳』 Python和R語言的區別

如下：

Python入門簡單，而R則相對比較難一些。R做文本挖掘現在還有點弱，當然優點在於函數都給你寫好了，你只需要知道參數的形式就行了，有時候即使參數形式不對，R也能"智能地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。

Python幾乎都可以做，函數比R多，比R快。它是一門語言，R更像是一種軟體，所以python更能開發出flexible的演算法。

Python適合處理大量數據，而R則在這方面有很多力不從心，當然這么說的前提是對於編程基礎比較一般的童鞋，對於大牛來說，多靈活運用矢量化編程的話，R的速度也不會太差。

介紹

Python和R本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法，所以使用起來產出比大。

這兩門語言對於平台方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說，應該大多用過MATLAB以及mintab等工具，Python和R比較貼近這些常用的數學工具，使用起來有種親切感。

『叄』 r語言和python哪個更有用

通常，我們認為Python比R在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢，而 R 在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。所以說，同時學會Python和R這兩把刷子才是數據科學的王道。

R語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼開發(也因此稱為R)，現在由「R開發核心團隊」負責開發。

R基於S語言的一個GNU計劃項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。R的語法是來自Scheme。

R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平台下運行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。

R的功能能夠通過由用戶撰寫的包增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程介面和數據輸出/輸入功能。這些軟體包是由R語言、LaTeX、Java及最常用C語言和Fortran撰寫。

下載的可執行文件版本會連同一批核心功能的軟體包，而根據CRAN紀錄有過千種不同的軟體包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智慧。

Python與R語言的共同特點：

Python和R在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法。

Python和R兩門語言有多平台適應性，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性強。

Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具。

Python與R語言的區別：

數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，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)。

而 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(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。

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資料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，只能分析統計結果。

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，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。而R是在統計方面比較突出。

Python的pandas借鑒了R的dataframes，R中的rvest則參考了Python的BeautifulSoup，兩種語言在一定程度上存在互補性。

『肆』 Python語言與R語言區別

數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，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)。而
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(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(一、無序)、字典(Key-Value)等等。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資料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，只能分析統計結果。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，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。
而R是在統計方面比較突出。Python與R語言的應用場景應用Python的場景

『伍』 R語言和Python的區別是什麼

R語言和Python的區別：

1、適用場景

R適用於數據分析任務需要獨立計算或單個伺服器的應用場景。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計代碼需要插入到生產資料庫中時，使用Python更好。

2、任務

在進行探索性統計分析時，R語言比Python更好用。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行代碼即可實現。Python作為一個完整而強大的編程語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。

3、數據處理能力

有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，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、開發環境

對於R語言，需要使用R Studio。對於Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。

(5)r語言與python擴展閱讀

R語言的特點：

1、R是自由軟體。這意味著它是完全免費，開放源代碼的。可以在它的網站及其鏡像中下載任何有關的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。標準的安裝文件身自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。

2、R是一種可編程的語言。作為一個開放的統計編程環境，語法通俗易懂，很容易學會和掌握語言的語法。而且學會之後，我們可以編制自己的函數來擴展現有的語言。

3、所有R的函數和數據集是保存在程序包裡面的。只有當一個包被載入時，它的內容才可以被訪問。一些常用、基本的程序包已經被收入了標准安裝文件中，隨著新的統計分析方法的出現，標准安裝文件中所包含的程序包也隨著版本的更新而不斷變化。

4、R具有很強的互動性。除了圖形輸出是在另外的窗口處，它的輸入輸出窗口都是在同一個窗口進行的，輸入語法中如果出現錯誤會馬上在窗口中得到提示，對以前輸入過的命令有記憶功能，可以隨時再現、編輯修改以滿足用戶的需要。

『陸』 R語言與Python是什麼

都是程序計算機語言。

Python幾乎都可以做，函數比R多，比R快。它是一門語言，R更像是一種軟體，所以python更能開發出flexible的演算法。

相關介紹

『柒』 r和python哪個容易入門

如果只想學一個語言的話，還是推薦python。從我身邊人的情況來看，很多學了很多R的人最後都選擇再去多學一門python，包括我自己也是，而python很厲害的人卻沒聽說過會來學R。（推薦學習：Python視頻教程）
我其實學python是沖著爬蟲來的，然後順便學了一下python的數據分析。讓我感觸最深的是python的規整統一，語法優雅。比如各種機器學習演算法在python中使用方法完全是同一個套路，訓練預測檢驗都是一樣的方法，這極大地減少了學習的成本。在這點上R就顯得很亂，R包雖然很多很全，但是重復太多，調用方法都不一樣，學習成本驟然上升。
不過R也有python無法比擬的優勢。總結起來就是R更方便。
第一，繪圖。
python的繪圖基本上都是基於matplotpb庫，其他庫很多都和這個關聯。這個庫的繪圖靈活性非常強大不可否認，即想調哪裡都可以做到，但是每次畫一個簡單的圖形都要寫一大堆代碼就很麻煩。
第二，數據分析函數的調用。
因為數據科學只是python的一個分支，所以數據科學的數據類型不是python內置的類型，而是放在幾個庫裡面的，每次使用都要載入庫，載入要使用的函數，這在我看來是比較麻煩的。
總結起來，python語法的設計更加規范，用戶可以更自由地實現自己的想法，但是它幫你實現的東西會比R少一些。因為更加靈活所以只學一個語言就推薦這個，否則學R語言的話，有時候會覺得不夠用就很難受。
用一個比喻來說明就是，python好比給了你一把非常好的魚竿，你可以釣取任何你想要吃的魚（但是要你自己釣），R好比給了你一把沒那麼好用的魚竿，還附加吃不完的鯉魚、鯽魚，你可以只吃這兩種魚，但是你想吃草魚就要費比較大的功夫才能吃到。為了防止誤導，加入C語言的對比，C語言就是魚竿也要你自己造。
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『捌』 r語言和python語言中哪些值是頭等程序對象

頭等程序對象（first class object）
以對象和函數為例闡述頭等對象的定義
如果程序中的對象滿足它的創建和使用沒有任何限制，可以作為操作數出現在表達式中求值，可以作為單獨的存儲實體，可以作為參數傳遞到過程或者函數，可以作為函數的返回值，可以構成復雜的數據結構。頭等對象還有一個明顯的特徵就是可以在運行時被創建與銷毀。C語言中的scalar data types（標量數據類型）我們知道是頭等對象，比如int，float類型，這些基本對象均滿足我們提出的頭等對象的特徵。
下面主要討論C++語言中的Object和Function的對象等級問題。
對於C++中的object（對象）和class（類），前者是後者的實例化。Class的定義是一種虛擬化的規則的說明，而object則是具體的類的實現。一個對象有相應的構造函數與析構函數，在程序中動態聲明對象的時候，程序會自動調用對象的構造函數，對象失效時，程序會進入對象的析構函數，撤銷對象佔用的資源。再者，對象可以作為參數傳遞給函數作為參數，比如在我們經常會看到這樣的語句：bool Push(Stack &S, type x)，同時對象還能夠作為返回值返回。另外，對象有單獨的存儲實體，C++ 中的Serialize函數就是把對象寫入文件或者從文件中讀取對象，這說明在對象在文件中有一塊獨立的存儲空間，這一點可以區分出class（類）並不是頭等程序對象，因為class只是抽象地聲明。而對於以上幾點，說明object（對象）在C++語言中是頭等對象。
在C和C++語言中，在程序運行過程中，我們不能動態創建一個function，C++中的函數都是實現在程序寫好的，然而對於一些函數式的語言來說，Function就是頭等程序對象，因為它們可以傳遞給其他函數作為參數，也能夠在程序運行過程中動態地創建與銷毀。對於C/C++中得Function，我們可以稱之為second-class object（次等對象），因為雖然它不滿足嚴格的頭等對象的定義，但是我們可以通過指針類型，輔助function完成上述工作。
除了上述兩者的討論，數組，結構體均不是頭等程序對象。

『玖』 r語言和python的區別是什麼

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適用於數據分析任務需要獨立計算或單個伺服器的應用場景。

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計代碼需要插入到生產資料庫中時，使用Python更好。

3、數據處理能力不同

有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，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、開發環境不同

對於R語言，需要使用R Studio。

對於Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。

『拾』 python和r語言的區別是什麼

在從事數據分析行業中，我們都會從R與Python當中進行選擇，但是，從這兩個異常強大、靈活好用的數據分析語中選擇，卻是非常難以選擇的。

為了讓大家能選擇出更適合自己的語言，我們將兩種語言進行簡單的對比。

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