pythonr語言
⑴ 數據分析用python還是r語言
數據分析的話，我覺得都是可以採用的，因為兩者來說都是有一些特點有優勢也有劣勢
⑵ 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。
⑶ Python與R語言哪個更適合新手
個人認為是python
python語言簡單易學，模塊眾多，網上的資料也很多
所以如果新手推薦python
⑷ 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。
⑸ Python與R語言相比哪個更適合金融開發
你好，學習Python編程語言，是大家走入編程世界的最理想選擇。Python比其它編程語言更適合人工智慧這個領域，無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。
⑹ 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。
⑺ 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。
Stack Overflow趨勢對比
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上圖顯示了自從2008年(Stack Overflow 成立)以來，這兩種語言隨著時間的推移而發生的變化。
R和Python在數據科學領域展開激烈競爭，我們來看看他們各自的平台份額，並將2016與2017年進行比較：
我們再從適用場景、任務、數據處理能力、開放環境來分析：
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。
任務
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。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。
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。
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。
R 和 Python 詳細對比
R和Python之間有很強的關聯，並且這兩種語言日益普及，很難說選對其一，事實上日常用戶和數據科學家可以同時利用這兩種語言。
⑻ 沒學過Python和R語言的人，應該先學哪一個
都學。
R語言在數據分析方面比較有用；Python則用途比較廣泛，是近幾年比較流行的編程語言之一。
我買了本核心編程二在學Python 2.7，也想跟著網上的教程學R語言。
R語言學習時間不長，1個多月應該就可以入門。
⑼ Python和R語言哪個更值得學習
都值得，關鍵看你主要用來幹嘛
⑽ python如何調用執行R語言腳本
要用rpy2包的數據包，python才能調用R語言。