python或r

1. 什麼是R/python語言

Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。
Python的設計理念是「簡單」、「明確」、「優雅」。
Python由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。
像Perl語言一樣, Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。 對比Java 讀取文件 在 Java中需要10行代碼 Python只需要兩行.
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

2. python和r哪個難一點

Python和r語言相對來說，r更難一些。

R語言

R是由統計學家開發的，它的出生就肩負著統計分析、繪圖、數據挖掘的重要使命。因此在R的語言體系裡，有非常多統計學的原理和知識。

如果你具備一些統計背景，R會令你使用各類model和復雜的公式時更加愉悅有爽感，因為你總能找到對應的package，並且幾行代碼就可以調用搞定。

Python

Python的創始人初衷，是為非專業程序員設計的一種開放型的語言。優雅，明確，簡單，是它的標簽。因此，總有人高唱「人生苦短，我用Python」。

數據分析、網路爬蟲、編程開發、人工智慧等，作為一門多功能的膠水語言，Python的使用目的和學習路徑更加多樣化。

實際上，由握伍芹於不了解每個人的知識背景和學習成本，這個問題並不能做出非黑即白的絕對橘豎性答案。這也是為什麼，各類論壇上R和Python的使用者關於入門難度總是各執一詞。

R語言

開始學習R，了解了最基本知識和語言邏輯，入門不難。以及數理統計基礎好的會越學越爽，相反，如果完全沒有數理背景，會感覺到明顯增幅的難度。

Python

Python看重可讀性和易用性，它的學習曲線比較平緩。對於初級小白來講，比較友好，但如果縱深學習以及拓展方向，還需要掌握大量package的知識和使用方法。

Python和r相對來說r更難一些。

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3. 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。

4. r語言和python的區別

1、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做滾姿中時，使用Python更好。

2、任務不同

在進行探索性統計分析時，R勝出。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行代碼即可實現備侍。

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純絕有力工具。

3、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。

5. Python和R的區別

Python與R的區別：
雖然R語言更為專業，但Python是為各種用例設計的通用編程語言。如果你第一次學編程，會發現Python上手更容易，應用范圍也較廣，如果你對編程已經有了一定的基礎，或者就是以數據分析為中心的特定職業目標，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，是面向對象的，它為項目提供了穩定性和模塊化，為Web開發和數據科學提供了靈活的方法，掌握Python是程序員在商業、數字產品、開源項目和數據科學以外的各種Web應用程序中工作所必需的技能。
R是一種特定於領域的語言，用於數據分析和統計，它使用統計學家使用的特定語法，是研究和學術數據科學世界的重要組成部分，R遵循開發的過程模型，沒有將數據和代碼分組，比如面向對象的編程，而是將編程任務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。
學習Python的三個理由：
1、對初學者是友好的，它使用了一種邏輯和易於接近的語法，使識別代碼字元串更加容易，減少了學習困難和一些挑戰。
2、Python是多用途的，並不局限於數據科學，它還能很好的處理基於web的應用程序，並且支持多種數據結構，包括使用SQL的數據結構。
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。
學習R的三個理由：
1、R為統計而建，R使特定類型的程序構建和交流結果變得更加直觀，統計學家和數據分析人員用R語言，會更容易使用標准機器學習模型和數據挖掘來管理大型數據集。
2、R是學術性的：在學術界工作，R幾乎是默認的。R非常適合機器學習的一個子領域，稱為統計學習。任何有正式統計背景的人都應該識別R的語法和結構。
3、R對分析是直觀的，它還提供了一個非常適合於科學家使用的數據可視化類型的強大環境。

6. 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年的調查顯示，近45％的數據科學家使用Python作為主要的編程語言，另一方面，11.2％的數據科學家使用R語言。

python與r語言區別如下：

Python的優勢：

1. Python 包含比R更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，大多數深度學習研究都是用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。

3. Python優於R的另一個優勢是將模型部署到軟體的其他部分。Python是一種通用性語言，用python編寫應用程序，包含基於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，尤其在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢。

R語言的優勢：

1. R在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。在R中進行大量的統計建模研究，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輕松地創建儀表盤，Python也有Dash作為替代，但是不夠成熟。

3. R的函數是為統計學家開發的，因此它具有特定領域優勢，比如數據可視化的強大特性，由R Studio的首席科學家Hadley Wickham創建的ggplot2 如今是R歷史上最受歡迎的數據可視化軟體包之一。

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多種圖像適用於各種行業。

7. 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。

8. python和r語言哪個好

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。

9. R語言與Python是什麼

都是程序計算機語言。

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。

相關介紹

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。

10. python和r語言哪個入門容易

1、語言的定義：
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。
是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。
2、適用群體：
R語言在學術研究和調查工作中使用的比較多，逐漸延伸到企業商業界。使用人群不一樣需要計算機背景，統計、金融、經濟、核電、環境、醫療、物流管理乃至人文學科，都有R語言立足之地;Python相比R非標準的代碼，Python作為出了名的語法簡潔工具，對於一些稍有編程基礎的人來說格外友好，可以減少在編程進程中的磕絆，沒有任何基礎的編友畝喚程小白一樣可以上手Python，適用於金融、醫療、管理等各行各業。
3、學習難度：
剛開始學習R語言的時候了解最基本知識和語言邏輯，入門不難，如果數理統計基礎好的話學起來更容易，相反，如果沒有數理背景，學習起來會增加難度;Python看重可讀性和易用性，學習難度比較平緩，對於初級小白而言，十分友好，可就業方向也有很多。
4、就業方向：
R場景：數據探索、統計分析、數據可視化;崗位：數據分析師、數據科學家、投資分析師、稅務人員、管理人員、科研人員等。
Python場景：數據分析、網路爬蟲、系統編程、圖形處理、文本處理、資料庫編程、網路編程、Web編程、資料庫連接耐雹、人工智慧、機器學習等;崗好凱位：數據架構師、數據分析師、數據工程師、數據科學家、程序開發員等。