r语言python

Ⅰ 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。

Ⅱ 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。

Ⅲ 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。

Ⅳ r语言和python哪个难

Python的优势：
大多数深度学习研究都是用python来完成的，因此Keras和PyTorch等工具都具有python优先的开发，你可以在Keras的深度学习导论和PyTorch的深度学习导论中了解这些主题。
Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言，用python编写应用程序，包含基于Python的模型的过程是无缝的。
Python被称呼为具有易于理解的语法的通用语言。
R语言的优势：
在R中进行大量的统计建模研究，因此有更广泛的模型类可供选择，如果你对建模有疑问，R是最合适的。
R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘，Python也有Dash作为替代，但是不够成熟。
R的函数是为统计学家开发的，因此它具有特定领域优势，比如数据可视化的强大特性。

Ⅳ C语言R语言Python一起学是什么感受

我试过Java，Python，go三门同时一起学，在学习算法的时候都没有太大的问题，在具体练习编码的时候经常发生语法的混乱，个人建议还是一门一门的学习，同时学很容易造成语法的混乱

Ⅵ R语言与Python是什么

都是程序计算机语言。

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。

相关介绍

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。

Ⅶ 我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用，目前最流行的数据语言，无非是MATLAB，R语言，Python这三种语言，但今天大圣众包（www.dashengzb.cn）小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等。

这算一个非常强大的PythonIDE，功能十分强大，界面也挺好看的。不过就初学者而言，没有必要，功能多了反而迷眼。等以后要开发大型应用程序的时候再学也不迟。

我对比使用了一段时间之后发现这个确实好用，比Spyder省心多了。

python上手教程推荐

选择安装好python，最重要的就是使用，下面我们大圣众包为大家推荐几个教程吧，让新手练练找找感觉，你会发现python并没有想象中那么难：

Diveinto Python面向有一定编程基础的同学。另外还有DiveintoPython3，针对Python3的教程。

Learn Python The Hard Way，书中主要是通过各种练习来进行学习，面向完全没有编程经验的同学。

Invent Your Own Computer Game With Python，让你一上手就做个游戏出来的教程，有趣好玩吧。

The Python Tutorial，官方文档中的教程，正统而完整。

其实，个人觉得学习python是一门很划算的事情，主要本身特点简单、易用，很多没有编程基础的朋友都可以学会，另外一点是它可以用来做桌面程序、网站开发、处理脚本文件等等，日常用途很多，因此，学一门语言，更重要是选对一门语言，才能为我所用！

Ⅷ 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。

(8)r语言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。

Ⅸ 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。

Ⅹ 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