r语言与python

发布时间: 2022-01-29 04:47:31

‘壹’ 中文文本挖掘R语言和python哪个好

单就数据分析对比，我认为R的优势有：
1、学习先易后难，不会把小白们吓掉；
2、数据科学的包特别多
3、可视化特别吊
R的缺点也不少：
1、R经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个R的版本，不停的切换
2、R语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。
3、R语言社区人少，遇到问题你只能自己解决
4、即使有RStudio，写代码还是不方便
下面再说下python，优点：
1、是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。
2、数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。
3、社区人数特别多，基本你遇到的问题都能找到
python的缺点：
1、学习起来，开头很难，学习曲线与R正好相反。
2、公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如R多
3、可视化不如R
综合下，建议大家学习python，语言通俗易懂，功能强大，越来越简单。

‘贰’ Python和R语言的区别

如下：

Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然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。

介绍

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。

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。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。

‘叁’ r语言和python哪个更有用

通常，我们认为Python比R在计算机编程、网络爬虫上更有优势，而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。

R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。

R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。

R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。

下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。

Python与R语言的共同特点：

Python和R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。

Python和R两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且代码可移植性强。

Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。

Python与R语言的区别：

数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。

而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(Key-Value)等等。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，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。而R是在统计方面比较突出。

Python的pandas借鉴了R的dataframes，R中的rvest则参考了Python的BeautifulSoup，两种语言在一定程度上存在互补性。

‘肆’ Python语言与R语言区别

数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。而
Python
则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(一、无序)、字典(Key-Value)等等。Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，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。
而R是在统计方面比较突出。Python与R语言的应用场景应用Python的场景

‘伍’ R语言和Python的区别是什么

R语言和Python的区别：

1、适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

2、任务

在进行探索性统计分析时，R语言比Python更好用。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

3、数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

4、开发环境

对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

(5)r语言与python扩展阅读

R语言的特点：

1、R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后，我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。

3、所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时，它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中，随着新的统计分析方法的出现，标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。

4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示，对以前输入过的命令有记忆功能，可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。

‘陆’ R语言与Python是什么

都是程序计算机语言。

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。

相关介绍

‘柒’ r和python哪个容易入门

如果只想学一个语言的话，还是推荐python。从我身边人的情况来看，很多学了很多R的人最后都选择再去多学一门python，包括我自己也是，而python很厉害的人却没听说过会来学R。（推荐学习：Python视频教程）
我其实学python是冲着爬虫来的，然后顺便学了一下python的数据分析。让我感触最深的是python的规整统一，语法优雅。比如各种机器学习算法在python中使用方法完全是同一个套路，训练预测检验都是一样的方法，这极大地减少了学习的成本。在这点上R就显得很乱，R包虽然很多很全，但是重复太多，调用方法都不一样，学习成本骤然上升。
不过R也有python无法比拟的优势。总结起来就是R更方便。
第一，绘图。
python的绘图基本上都是基于matplotpb库，其他库很多都和这个关联。这个库的绘图灵活性非常强大不可否认，即想调哪里都可以做到，但是每次画一个简单的图形都要写一大堆代码就很麻烦。
第二，数据分析函数的调用。
因为数据科学只是python的一个分支，所以数据科学的数据类型不是python内置的类型，而是放在几个库里面的，每次使用都要加载库，加载要使用的函数，这在我看来是比较麻烦的。
总结起来，python语法的设计更加规范，用户可以更自由地实现自己的想法，但是它帮你实现的东西会比R少一些。因为更加灵活所以只学一个语言就推荐这个，否则学R语言的话，有时候会觉得不够用就很难受。
用一个比喻来说明就是，python好比给了你一把非常好的鱼竿，你可以钓取任何你想要吃的鱼（但是要你自己钓），R好比给了你一把没那么好用的鱼竿，还附加吃不完的鲤鱼、鲫鱼，你可以只吃这两种鱼，但是你想吃草鱼就要费比较大的功夫才能吃到。为了防止误导，加入C语言的对比，C语言就是鱼竿也要你自己造。
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‘捌’ r语言和python语言中哪些值是头等程序对象

头等程序对象（first class object）
以对象和函数为例阐述头等对象的定义
如果程序中的对象满足它的创建和使用没有任何限制，可以作为操作数出现在表达式中求值，可以作为单独的存储实体，可以作为参数传递到过程或者函数，可以作为函数的返回值，可以构成复杂的数据结构。头等对象还有一个明显的特征就是可以在运行时被创建与销毁。C语言中的scalar data types（标量数据类型）我们知道是头等对象，比如int，float类型，这些基本对象均满足我们提出的头等对象的特征。
下面主要讨论C++语言中的Object和Function的对象等级问题。
对于C++中的object（对象）和class（类），前者是后者的实例化。Class的定义是一种虚拟化的规则的说明，而object则是具体的类的实现。一个对象有相应的构造函数与析构函数，在程序中动态声明对象的时候，程序会自动调用对象的构造函数，对象失效时，程序会进入对象的析构函数，撤销对象占用的资源。再者，对象可以作为参数传递给函数作为参数，比如在我们经常会看到这样的语句：bool Push(Stack &S, type x)，同时对象还能够作为返回值返回。另外，对象有单独的存储实体，C++ 中的Serialize函数就是把对象写入文件或者从文件中读取对象，这说明在对象在文件中有一块独立的存储空间，这一点可以区分出class（类）并不是头等程序对象，因为class只是抽象地声明。而对于以上几点，说明object（对象）在C++语言中是头等对象。
在C和C++语言中，在程序运行过程中，我们不能动态创建一个function，C++中的函数都是实现在程序写好的，然而对于一些函数式的语言来说，Function就是头等程序对象，因为它们可以传递给其他函数作为参数，也能够在程序运行过程中动态地创建与销毁。对于C/C++中得Function，我们可以称之为second-class object（次等对象），因为虽然它不满足严格的头等对象的定义，但是我们可以通过指针类型，辅助function完成上述工作。
除了上述两者的讨论，数组，结构体均不是头等程序对象。

‘玖’ r语言和python的区别是什么

1、数据结构复杂程度不同

R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。

Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。

2、适用场景不同

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。

Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

3、数据处理能力不同

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

4、开发环境不同

对于R语言，需要使用R Studio。

对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

‘拾’ python和r语言的区别是什么

在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。

为了让大家能选择出更适合自己的语言，我们将两种语言进行简单的对比。

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