1樓：環球青藤
在從事資料分析行業中，我們都會從r與python當中進行選擇，但是，從這兩個異常強大、靈活好用的資料分析語中選擇，卻是非常難以選擇的。
為了讓大家能選擇出更適合自己的語言，我們將兩種語言進行簡單的對比。
stack overflow趨勢對比
上圖顯示了自從2008年(stack overflow 成立)以來，這兩種語言隨著時間的推移而發生的變化。
r和python在資料科學領域激烈競爭，我們來看看他們各自的平臺份額，並將2016與2017年進行比較：
我們再從適用場景、任務、資料處理能力、開放環境來分析：
適用場景
r適用於資料分析任務需要獨立計算或單個伺服器的應用場景。python作為一種粘合劑語言，在資料分析任務中需要與web應用程式整合或者當一條統計**需要插入到生產資料庫中時，使用python更好。
任務
在進行探索性統計分析時，r勝出。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行**即可實現。python作為乙個完整而強大的程式語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。
資料處理能力
有了大量針對專業程式設計師以及非專業程式設計師的軟體包和庫的支援，不管是執行統計測試還是建立機器學習模型，r語言都得心應手。
python最初在資料分析方面不是特別擅長，但隨著numpy、pandas以及其他擴充套件庫的推出，它已經逐漸在資料分析領域獲得了廣泛的應用。
開發環境
對於r語言，需要使用r studio。對於python，有很多python ide可供選擇，其中spyder和ipython notebook是最受歡迎的。
r 和 python 詳細對比
r和python之間有很強的關聯，並且這兩種語言日益普及，很難說選對其一，事實上日常使用者和資料科學家可以同時利用這兩種語言。
2樓：老男孩教育
python：
大多數深度學習研究都是用python來完成的，因此keras和pytorch等工具都具有python優先的開發，你可以在keras的深度學習導論和pytorch的深度學習導論中瞭解這些主題。
python優於r的另乙個優勢是將模型部署到軟體的其他部分。python是一種通用性語言，用python編寫應用程式，包含基於python的模型的過程是無縫的。
python被稱呼為具有易於理解的語法的通用語言。
r語言：在r中進行大量的統計建模研究，因此有更廣泛的模型類可供選擇，如果你對建模有疑問，r是最合適的。
r的另外乙個技巧就是使用shiny輕鬆地建立儀表盤，python也有dash作為替代，但是不夠成熟。
r的函式是為統計學家開發的，因此它具有特定領域優勢，比如資料視覺化的強大特性。
r語言和python的區別是什麼?
3樓：加二聊生活吖
一、資料結構不同
1、r語言：r語言資料結構簡單，主要包括向量一維、多維陣列二維時為矩陣、列表非結構化資料、資料框結構化資料。
2、python：python資料結構豐富，包含更豐富的資料結構來實現資料更精準的訪問和記憶體控制，多維陣列。
二、用途不同
1、r語言：它是乙個用於統計計算和統計製圖的優秀工具。
2、python：自python由guido van rossum於1989年底發明建立以來，基於此項技術的**和軟體專案已經有了數千個。python 由於其獨特性，使其在各種程式語言中脫穎而出，在全世界擁有大量擁護它的程式設計師。
三、特點不同
1、r語言： r語言是專門為統計和資料分析開發的語言，各種功能和函式琳琅滿目，其中成熟穩定的一抓一把。體積輕便，執行起來系統負擔也小。
2、python： python 語言是在 abc 教學語言的基礎上發展來的；遺憾的是，abc 語言雖然非常強大，但卻沒有普及應用，guido 認為是它不開放導致的。
4樓：老男孩教育
第一：概念不同。
python是一種跨平臺的電腦程式設計語言。 是乙個高層次的結合瞭解釋性、編譯性、互動性和麵向物件的指令碼語言。最初被設計用於編寫自動化指令碼(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的新增，越多被用於獨立的、大型專案的開發。
r是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。r是屬於gnu系統的乙個自由、免費、源**開放的軟體，它是乙個用於統計計算和統計製圖的優秀工具。
第二：資料結構不同。
r語言資料結構簡單，主要包含向量一維、多維陣列二維時為矩陣、列表非結構化資料、資料框結構化資料。
python資料結構豐富，包含更豐富的資料結構來實現資料更精準的訪問和記憶體控制，多維陣列。
第三：用途不同。
r語言是乙個用於統計計算和統計製圖的優秀工具。
自python由guido van rossum於1989年底發明建立以來，基於此項技術的**和軟體專案已經有數千個。python由於其獨特性，使其在各種程式語言中脫穎而出，在全世界擁有大量使用者它的程式設計師。
第。四、特點不同。
r語言是專門為統計和資料分析開發的語言，各種功能和函式琳琅滿目，其中成熟穩定的一抓一把。體積輕便，執行起來系統負擔也小。
python語言是在abc教學語言的基礎上發展出來的；遺憾的是，abc語言雖然非常強大，但卻沒有普及應用，guido認為是它不開放導致的。
r語言和python哪個更有用
5樓：網友
沒有哪種語言更有用這種說法，語言只是一種工具；適用於不同的場景和需求。
r語言與python是什麼？
6樓：哆啦聊教育
都是程式計算機語言。
python入門簡單，而r則相對比較難一些。r做文字挖掘現在還有點弱，當然優點在於函式都給你寫好了，你只需要知道引數的形式就行了，有時候即使引數形式不對，r也能"智慧型地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。
python幾乎都可以做，函式比r多，比r快。它是一門語言，r更像是一種軟體，所以python更能開發出flexible的演算法。
相關介紹
python和r本身在資料分析和資料探勘方面都有比較專業和全面的模組，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高階的用法，所以使用起來產出比大。
這兩門語言對於平臺方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且**可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說，應該大多用過matlab以及mintab等工具，python和r比較貼近這些常用的數學工具，使用起來有種親切感。
7樓：老男孩教育
python
python由guido van rossem 建立於1991年，並強調效率和**的可讀性。想要深入資料分析領域的程式設計師是python的主要使用者。
當你需要在工程環境中工作，會非常喜歡python。它是一種靈活的程式語言，在處理一些新東西上表現非常好，注重可讀性和簡單性，學習曲線也是較低的。
和r類似，python也有包，pypi是乙個python包的倉庫，裡面有寫好的python庫。python擁有乙個很大社群，但是相對於比較分散，因為它是乙個通用語言。python在資料科學中佔據非常重要地位。
r語言。ross ihaka 和 robert
gentleman於1995年在s語言中創造了開源語言r。目的是專注於提供更好和更人性化的方式來進行資料分析、統計和圖形模型的語言。
r語言主要在學術和研究方面使用，成為企業中使用的全球發展最快的統計語言之一。而且r語言有包羅永珍的統計函式可以呼叫，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿都有相應的包可以直接使用。
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