r与python语言的区别,r和python的区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于r与python语言的区别的问题，于是小编就整理了2个相关介绍r与Python语言的区别的解答，让我们一起看看吧。

1. python好用还是r好用？
2. 感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？

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。

（图片来源网络，侵删）

Python

Python几乎可以完成与R相同的任务：数据整理，工程设计，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

（图片来源网络，侵删）

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。

国外大神的判断方法，问自己两个问题

1. 我是否想学习算法？

（图片来源网络，侵删）

2. 我是否准备做开发？

感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？

人们感觉R语言学习难度不同主要取决于他们的编程背景和经验。相对于其他编程语言，例如Python，R语言可能会有一些不同的语法和编程范式，这可能需要一些时间来适应和理解。另外，对于初学者来说，R语言中涉及的统计概念和数据处理技巧可能也会有一定的学习曲线。

但是，对于有编程经验的人来说，学习R语言可能会更容易，因为R语言可以快速处理大量的数据并进行复杂的统计分析。此外，R语言社区拥有丰富的***和工具，可以帮助初学者快速入门和解决遇到的问题。

总的来说，学习编程需要投入时间和精力，并且需要不断实践和练习。如果您是初学者，建议您找到一些系统的学习***，例如书籍、课程或者在线教程，并且多加实践和尝试。如果您已经有编程经验，可以利用R语言的优势，从事数据分析和统计的工作。

哇 我承认我孤陋寡闻了... 居然没听说过.....R语言，顾名思义，它首先是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，java语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。这是因为，R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适，数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。 csdn得到的答案.....看样子是专注做统计的....r语言没具体了解

python在人工智能 和爬虫方面优秀....其实python的应用还是太浅了....还是[_a***_] ，c....强大

伊凡回答，观点与一颗优雅草科技无关

因为R语言语法简单（类似于matlab），函数功能强大，所以很容易上手。

真正让R无法媲美python的主要有两个原因：

1. R的有太多的包（这点和python一样，但是R更多）。但是R做的不好的地方是，很多packages有自己各自的逻辑，并且各不一样，导致R的学习者不仅仅要学R本身，还有学习各个packages背后的一套逻辑，并且需要花时间精力去记住每个package里面命名各异的函数。这种情况造成了学习者在短时间内无法把从一个package里获得的经验和代码流出迁移到另一个package里，经常会不断地学习新的function，这是为什么R的学习曲线陡峭。而在工业界，比较忌讳这一点。

2. R和matlab一样，每个package里面的函数集合了太多的功能（比python的还要***的多）。虽然这些函数实现起来很傻瓜，但是无法满足工业界处理大数据的需求（***的功能太多，一方面造成不必要的***消耗，另一方面给底层代码优化带来了难度，所以R和matlab的底层优化做的并不好）。因此R，在python没有兴起之前，在美国大学学术界占有统治地位。学术界所需要的data量不大，那些professor很容易用R实现自己的统计分析和可视化报告。但是在工业界，R的数据处理能力比起python就相形见绌了。

综上所述，R和matlab偏学术研究，而python配合Go，J***a，C，C++更适合能够落地的业界项目。

R语言因为一开始不涉及复杂的编程概念，主要强调统计计算，因此在初学时会让人觉得比较简单。然而，当面对复杂的数据统计处理应用时，需要借助各种编程逻辑结构和函数调用时，会发现其语法并不简便。相比之下，对Python语言的学习，一开始主要强调语法，显得更像是在学一门真正的编程语言。而Python的大数据处理则是第三方非核心的代码库，通常当你学到这部分的时候，你的语法已经很专业了。而python的这些库的函数接口又很简单，因而会有一种越学越简单的感觉。

到此，以上就是小编对于r与python语言的区别的问题就介绍到这了，希望介绍关于r与python语言的区别的2点解答对大家有用。

标签： python 语言 学习