大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于编程python和r的，于是小编就整理了2个相关介绍编程Python和r的解答，让我们一起看看吧。
数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多？
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。 Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的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。 论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了 python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，stat***odels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。 Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉***；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。 从全面性方面，我认为Python的确胜过R。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。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。 python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina***.cn/s/blog_8813a3ae0101e631
python好用还是r好用？
R和Python都是具有大型社区的开源编程语言。 新的库或工具不停的更新使得两者的应用面越来越广。R主要用于统计分析，而Python提供了更通用的数据科学方法。接下来分别说。
R的发展很大程度依靠了统计学家，是执行数据分析的最丰富的生态系统之一。 CRAN（开放源代码存储库）中提供了大约12000个软件包。 可以找到要执行的任何分析的库。 如果你需要做统计分析（尤其是专业分析工作）R是你的首选。R和其他统计产品之间的最前沿差异是输出。 R具有出色的工具来传达结果。
Python
Python几乎可以完成与R相同的任务：数据整理，工程[_a***_]，功能选择Web抓取，应用程序等。 Python是用于大规模部署和实现机器学习的工具。 Python代码比R更易于维护和增强。 最近，Python迎头赶上，并提供了用于机器学习或人工智能的尖端API。 大多数数据科学工作都可以通过五个Python库完成：Numpy，Pandas，Scipy，Scikit-learn和Seaborn。另一方面，Python使复制性和可访问性比R更容易。如果你需要在应用程序或网站中使用分析结果，Python是最佳选择。
求职需求
比较图中两条曲线，***是Python，蓝色是R，可以看到Python在职位需求上更高。
1. 我是否想学习算法？
2. 我是否准备做开发？
到此，以上就是小编对于编程python和r的问题就介绍到这了，希望介绍关于编程python和r的2点解答对大家有用。
