大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么学习python比r语言的问题，于是小编就整理了2个相关介绍为什么学习Python比r语言的解答，让我们一起看看吧。
在数据科学与大数据的领域中，R与Python相比，谁更有优势呢？
R 是一种用于统计计算和图的语言及环境。它是一个 GNU 项目，与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的 S 语言及环境类似。R 可以视为 S 的一种不同实现。二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。
优点：
端到端开发到执行(一些 brokers package 允许执行，IB)
开发速度快(比 Python 的代码少 60%)
开源包多
成熟的量化交易包(quantstrat、quantmod、performance***yitics、xts)
社区最大
使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C
缺点：
在现在的时代，数据=金钱，数据的潜在价值非常大，可以帮助我们更精准的商业决策、***决策。下面我来说说我的看法，供大家参考参考:
1. 我个人比较推荐Python语言，为什么？(Python语言简洁，开发成本低，门槛低，维护成本低，利于更新升级。现在Python领域的投资也在不断的增加，很多公司都在用Python做研发，而且现在Python也列入了中学生的教程，由此可见Python是挺有分量的)
2. Python最大的优势就是数据科学这个方面做的挺好的(Python是数据科学方面的首选语言，也是数据科学家必备的开发语言)
3. Python大数据方面的知识是:
(1)首先，***集数据作为样本数据(这里用到了Python爬虫，大家都知道Python爬虫是很容易入门和掌握的，这对于研发也有很大的便利)
(2)其次，处理数据。(这里用到了Python数据分析，Python有非常强大的数据分析库，如numpy、matplotlib可视化，pandas，还有机器学习库等，这些都是Python的优势所在)
(3)最后，使用数据建模(这里用到了Python的机器学习算法，要成为出色的“数据科学家”，机器学习，深度学习这些算法类的知识肯定要认识和掌握的)
要想从事数据方面的行业，上面3.(1)(2)(3)是必备知识来的，它们也统称为“数据挖掘”。别小看“数据挖掘”，它可是非常受欢迎的。
以上是我的看法，希望对你有帮助。
R语言好学吗？
没有，稍微有一点编程基础就能很快上手，再做上几个例程，基本就可以了。关键是对每个具体的任务，从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行。
对于一个未来不从事于编程、工程、金融的人（***设是HR），以至少1-2年为时间跨度来看掌握R语言的价值是否大？
到此，以上就是小编对于为什么学习python比r语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于为什么学习python比r语言的2点解答对大家有用。
