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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python与r语言比较的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python与r语言比较的解答，让我们一起看看吧。

1. 现在做大数据分析，R和Python那个更好？

现在做大数据分析，R和Python那个更好？

　　在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。

　　像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。

（图片来源网络，侵删）

　　了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。

　　为什么Python需求如此之高?

　　Python社区内部有个玩笑，说Python是所有功能的第二好语言。当然，最好的办法是主观的，但是Python非常灵活。这是最常见的- 数据的科学使用的语言(R是紧随其后)，并且它也经常在其他一些行业的使用。

　　其广泛普及的原因之一是它是处理数据时更易于学习和使用的语言之一。而且，***的是，对于雇主和数据科学家来说，不需要多年的学习时间即可掌握。

　　学习Python需要多长时间?

　　只要有适当的时间和奉献精神，您就可以在短短几个月内学习Python !

　　就像任何技能，你如何快速学习Python 是最终取决于你有多少时间和精力投入。虽然每个人都学会以自己的节奏。

　　大号等我们一起来看看一些是进入学习Python的，包括我们的事情原因，研究这种语言，为充分利用您的时间花费的技巧学习ING。

如果给我选，我会选择Python，原因如下：

• Python是一门多功能的语言。数据统计是更多是通过第三方包来实现的。
  

• Python在2017年Github最火热语言中已经排前三，只要是开发者，了解当前热门编程语言还是有必要的；

• Python不仅可以做数据分析，在业务需求变时可以适应业务需要写些爬虫，后端，自动化处理脚本等；

当然有些R语言开发者会不同意该观点，其实在编程领域中，R的基础数据模板类便于统计类function，因此写统计类的包都很容易上手，而且有些时间序列包可以很好地使用，目前在Python中尚未发现易用的工具包，但超出这个范围，就没有那么灵活。

Python起初也不是为数据计算设计的，但它的更底层能很好“粘合”各类基于C的库，上层又表现为lisp等函数化的便携操作，因此numpy，scipy等一系列科学计算包(大量的C与Fortran)，完善了Python在这个领域的优势。

就目前看，如果是学术派，那么R和Python都可以学习使用。但如果在工业上应用，大多数人还是倾向于Python，因为工作中一个业务流程不仅只有数据分析要做，往往还有其他附带任务要处理。

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到此，以上就是小编对于python与r语言比较的问题就介绍到这了，希望介绍关于python与r语言比较的1点解答对大家有用。

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