python與r的區別

『壹』 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。

『貳』 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。

『叄』 python中r'什麼意思

Python與R的區別和聯系
1、區別
Python與R的區別是顯而易見的，因為R是針對統計的，python是給程序員設計的。2012年R是學術界的主流，但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。
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。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，並不是沒有道理的。
Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效(Python的數據挖掘包Orange canve 中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果R矢量化編程做得好的話（有點小難度），會使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。
R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現在Python有了pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此，可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期/不定期的時間序列進行重采樣等。近年來，由於Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。
2、聯系
通過R和Python只共享文件，Python把源數據處理干凈，生成格式化的文件放在預定的目錄下，做個定時器讓R去讀文件，最終輸出統計結果和圖表。
讓Python直接調用R的函數，R是開源項目，有rpy2之類的模塊，可以實現使用python讀取R的對象、調用R的方法以及Python與R數據結構轉換等。

『肆』 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。

『伍』 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。

『陸』 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。

『柒』 r和python數據分析的區別有哪些

什麼是R語言？

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。

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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，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。