r和python-九游会j9娱乐平台

❶ 什麼是r/python語言

python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。
python的設計理念是「簡單」、「明確」、「優雅」。
python由guido van rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。
像perl語言一樣, python 源代碼同樣遵循 gpl(gnu general public license)協議。 對比java 讀取文件 在 java中需要10行代碼 python只需要兩行.
r是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。r是屬於gnu系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

❷ python和r到底該學哪個

都學。 r語言在數據分析方面比較有用；python則用途比較廣泛，是近幾年比較流行的編程語言之一。 我買了本核心編程二在學python 2.7，也想跟著網上的教程學r語言。 r語言學習時間不長，1個多月應該就可以入門。

❸ r語言和python的區別是什麼

r語言和python的區別：

1、適用場景

r適用於數據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，在數據分析任務中需要與web應用程序集成或者當一條統計代碼需要插入到生產資料庫中時，使用python更好。

2、任務

在進行探索性統計分析時，r語言比python更好用。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行代碼即可實現。python作為一個完整而強大的編程語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。

3、數據處理能力

有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，r語言都得心應手。

python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著numpy、pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。

4、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。

(3)r和python擴展閱讀

r語言的特點：

1、r是自由軟體。這意味著它是完全免費，開放源代碼的。可以在它的網站及其鏡像中下載任何有關的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。標準的安裝文件身自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。

2、r是一種可編程的語言。作為一個開放的統計編程環境，語法通俗易懂，很容易學會和掌握語言的語法。而且學會之後，我們可以編制自己的函數來擴展現有的語言。

3、 所有r的函數和數據集是保存在程序包裡面的。只有當一個包被載入時，它的內容才可以被訪問。一些常用、基本的程序包已經被收入了標准安裝文件中，隨著新的統計分析方法的出現，標准安裝文件中所包含的程序包也隨著版本的更新而不斷變化。

4、r具有很強的互動性。除了圖形輸出是在另外的窗口處，它的輸入輸出窗口都是在同一個窗口進行的，輸入語法中如果出現錯誤會馬上在窗口中得到提示，對以前輸入過的命令有記憶功能，可以隨時再現、編輯修改以滿足用戶的需要。

❹ r和python數據分析的區別有哪些

什麼是r語言？

r語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。r本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼開發(也因此稱為r)，現在由「r開發核心團隊」負責開發。r基於s語言的一個gnu計劃項目，所以也可以當作s語言的一種實現，通常用s語言編寫的代碼都可以不作修改的在r環境下運行。r的語法是來自scheme。

r的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平台下運行，包括unix(也包括freebsd和linux)、windows和macos。r主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。

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r的功能能夠通過由用戶撰寫的包增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程介面和數據輸出/輸入功能。這些軟體包是由r語言、latex、java及最常用c語言和fortran撰寫。下載的可執行文件版本會連同一批核心功能的軟體包，而根據cran紀錄有過千種不同的軟體包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智慧。

python與r語言的共同特點

python和r在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法。

python和r兩門語言有多平台適應性，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性強。

python和r比較貼近matlab以及minitab等常用的數學工具。

python與r語言的區別

數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，r中的數據結構非常的簡單，主要包括向量(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化數據)、數據框(結構化數據)。而python則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(key-value)等等。

python與r相比速度要快。python可以直接處理上g的數據；r不行，r分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給r做分析，因此r不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。

python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，python都有著明顯優勢。 而r是在統計方面比較突出。

python的pandas借鑒了r的dataframes，r中的rvest則參考了python的beautifulsoup，兩種語言在一定程度上存在互補性，通常，我們認為python比r在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢，而r在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。所以說，同時學會python和r這兩把刷子才是數據科學的王道。

❺ python和r語言的區別是什麼

在從事數據分析行業中，我們都會從r與python當中進行選擇，但是，從這兩個異常強大、靈活好用的數據分析語中選擇，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

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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在數據科學領域展開激烈競爭，我們來看看他們各自的平台份額，並將2016與2017年進行比較：

我們再從適用場景、任務、數據處理能力、開放環境來分析：

適用場景

r適用於數據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，在數據分析任務中需要與web應用程序集成或者當一條統計代碼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，統計模型僅需幾行代碼即可實現。python作為一個完整而強大的編程語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。

數據處理能力

有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，r語言都得心應手。

python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著numpy、pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據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，事實上日常用戶和數據科學家可以同時利用這兩種語言。

❻ python和r語言的區別

如下：

python入門簡單，而r則相對比較難一些。r做文本挖掘現在還有點弱，當然優點在於函數都給你寫好了，你只需要知道參數的形式就行了，有時候即使參數形式不對，r也能"智能地」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，函數比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。

python適合處理大量數據，而r則在這方面有很多力不從心，當然這么說的前提是對於編程基礎比較一般的童鞋，對於大牛來說，多靈活運用矢量化編程的話，r的速度也不會太差。

介紹

python和r本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法，所以使用起來產出比大。

這兩門語言對於平台方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且代碼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。

❼ python 和 r 的區別 知乎

有人說python和r的區別是顯而易見的，因為r是針對統計的，python是給程序員設計的，其實這話對python多多少少有些不公平。2012年的時候我們說r是學術界的主流，但是現在python正在慢慢取代r在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。

python與r相比速度要快。python可以直接處理上g的數據；r不行，r分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給r做分析，因此r不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。所以有人說：python=r sql/hive，並不是沒有道理的。

python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用c寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效(python的數據挖掘包orange canve 中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用r幾個小時也出不來，8g內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果r矢量化編程做得好的話（有點小難度），會使r的速度和程序的長度都有顯著性提升。

r的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下，python之前在這方面貧乏不少。但是，現在python有了pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此，你可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了，這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用，但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是，近年來，由於python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。

做過幾個實驗：
1. 用python實現了一個統計方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之後一個項目要做方法比較，又用回r，發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。（但那個包還是很慢，一下子把所有線程都用掉了，導致整個電腦使用不能，看網頁非常卡~）
2. 用python pandas做了一些數據整理工作，類似資料庫，兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作r也能做，但估計會慢點，畢竟幾十萬行的條目了。
3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和r差異很大，r是一條命令畫點東西，pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬，默認顏色比較少，之後可用html的顏色，但是名字太長了~。pyplot 的legend比r 好用多了，算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放，然後再保存為圖片，這點比r好用。

總的來說python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，python都有著明顯優勢。 而r是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計，前期的數據收集，數據處理，數據抽樣，數據聚類，以及比較復雜的數據挖掘演算法，數據建模等等這些任務，只要是100m以上的數據，r都很難勝任，但是python卻基本勝任。

結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序，也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了r，現在完全不用又捨不得，所以對於想要學以致用的人來說，如果能把r和python相結合，就更好不過了，很早看過一篇文章——讓r與python共舞，咱們壇子里有原帖，就不多說了，看完會有更多啟發。

btw： 如果之前沒有學過r，可以先學python然後決定是不是學r，如果學了r，學python的時候會更快上手。

❽ 中文文本挖掘r語言和python哪個好

單就數據分析對比，我認為r的優勢有：
1、學習先易後難，不會把小白們嚇掉；
2、數據科學的包特別多
3、可視化特別吊
r的缺點也不少：
1、r經常更新，更新後經常不支持之前你安裝的包；我電腦里安裝了10 個r的版本，不停的切換
2、r語言的包、函數名起的很隨意，看名字不知道是干什麼用的，記不起名字如何讓小白使用啊。
3、r語言社區人少，遇到問題你只能自己解決
4、即使有rstudio，寫代碼還是不方便
下面再說下python，優點：
1、是一門看的懂的，說人話的語言。庫名、函數名都很好理解記憶，而且你看別人寫的代碼基本知道這代碼的意思，不信你試試。
2、數據獲取占優勢，數據分析第一步是數據獲取，現在人文社科很多數據需要網上抓取，不過就抓數據而言，python更占優勢。各種教程，代碼，網上一大片。
3、社區人數特別多，基本你遇到的問題都能找到
python的缺點：
1、學習起來，開頭很難，學習曲線與r正好相反。
2、公平起見，我還是寫上，python的數據分析庫不如r多
3、可視化不如r
綜合下，建議大家學習python，語言通俗易懂，功能強大，越來越簡單。

❾ 如何做到r和python的完美配合

python是一門標准化的編程語言，結構比較規范，但是很多時候代碼寫起來不如r簡便。因此，在python中用rpy2包（介面）調用r代碼不失為一種兩全其美的辦法。此外，python中直接裝個ggplot的第三方模塊來代替matplotlib來畫圖，可以有效提高工作效率的。

❿ r語言與python是什麼

都是程序計算機語言。

python入門簡單，而r則相對比較難一些。r做文本挖掘現在還有點弱，當然優點在於函數都給你寫好了，你只需要知道參數的形式就行了，有時候即使參數形式不對，r也能"智能地」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，函數比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本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法，所以使用起來產出比大。

這兩門語言對於平台方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且代碼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。