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本文目录一览：
- 1、r语言和python的区别
- 2、有统计学基础的话,r语言和python哪个入
- 3、数据分析用r还是python
- 4、python与r语言哪个好
- 5、r语言和python哪个更有用
- 6、数据科学入门丨选Python还是R
r语言和python的区别
1、数据结构不同 r语言：r语言数据结构简单，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。
2、R语言和Python的区别：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。
3、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。
4、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。
5、python与r语言区别如下：Python的优势： Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。 Python与R相比速度要快。
有统计学基础的话,r语言和python哪个入
统计的话R优势，但是R对数据库有严格的要求，且自身不能***集。python如果前后端尤其爬虫部分掌握比较好的话，那数据来源一块也可以处理。
python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。
R是比较专业的统计分析软件，尤其是R本身就有很多统计需要的函数，例如t检验、正态性检验等，在分析时比较简单方便。但是如果你在进行大数据的统计分析的话，python的掌握也是必须的，同时python更有利于爬虫和文本挖掘等。
Python么，挺好学的，绝大多数的帮助文档都比R好了许多。有些包用起来没R方便。总的来说深入吼R陡。扩展***：基本上新的统计方法都会有R的package，安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。
虽然使用R语言的用户很多，但使用Python的用户中有很多纯粹的Python支持者。另一方面，更多的企业使用R语言，特别是那些有统计学背景的。最后，关于社区和协作，Github对Python的支持更多。
数据分析用r还是python
使用R：R有一组称为Tidyverse的软件包，这些软件包提供了功能强大但易于学习的工具，用于导入，操作，可视化和报告数据。使用这些工具，没有任何编程或数据分析经验（至少是轶事）的人可以比Python更快地提高生产力。
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。
数据分析[_a***_]的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。
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。
如果是离线数据python会灵活一点（如设备的运维数据.）， 但如果是实现数据还是用java会快一点（如ERP， MES.自动化.）Java跑得更快，在WEKA上做数据分析会更“舒服”。但python更加全面，适用性更广。
python与r语言哪个好
1、R语言 R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
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、R语言社区人少，遇到问题你只能自己解决 即使有RStudio，写代码还是不方便 下面再说下python，优点：是一门看的懂的，说人话的语言。
4、总的来说，如果您熟悉R语言或Python，并希望能够更好地控制SVM的行为，则可能需要使用这些语言来实现SVM。如果您只是希望快速实现SVM，则可能更喜欢使用Maltlab或其他工具。
5、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。
r语言和python哪个更有用
1、Python比较好点，Python用的人比较多。ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，12％的数据科学家使用R语言。
2、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。
3、如果您想要在统计学术界发展，我建议先学R。因为R是统计学科目前应用最广泛的语言，有很多跟统计相关特别实用的package。如果您准备进入业界，尤其是数据科学领域，我建议先学python。
4、Python最初是作为用于软件开发的编程语言开发的（后来添加了数据分析工具），因此具有计算机科学或软件开发背景的人们可能会更舒适地使用它。
数据科学入门丨选Python还是R
1、虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时，比起Python，R语言花的时间更少，而且使用Python还需要花时间进行安装。
2、python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。
3、从定位角度看，R致力于提供更好的，对用户友好的数据分析、统计分析和绘图模型；而Python则强调生产效率和代码的可读性。双方的用户群也有一定的差异。R主要用于学术和研究领域，如今正在快速拓展其企业市场的运用。
4、Python比较好点，Python用的人比较多。ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，12％的数据科学家使用R语言。
5、如果您想要在统计学术界发展，我建议先学R。因为R是统计学科目前应用最广泛的语言，有很多跟统计相关特别实用的package。如果您准备进入业界，尤其是数据科学领域，我建议先学python。
6、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。开发环境 对于R语言，需要使用R Studio。
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