大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习r语言要有python的基础吗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习r语言要有Python的基础吗的解答，让我们一起看看吧。
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Java ，c....强大
伊凡回答，观点与一颗优雅草科技无关
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。
虽然不知道从哪里听说学起来陡峭。但如果真的有这种说法的话，抱怨的多半是需要做统计工作的学生和相关人士吧。
如果要拿R和SPSS或者Excel比的话，确实有一点“陡峭”，因为R毕竟是个编程语言。其实语言也只是一个工具；用深了真正困难的还是统计、算法等知识。这时候R啊，Python啊就无所谓了
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语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。 R语言在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各种操作系统（如Linux，Windows和Mac）提供预[_a***_]的二进制版本。 R是一个在GNU风格的副本左侧的自由软件，GNU项目的官方部分叫做GNU S.
R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。 R语言在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各种操作系统（如Linux，Windows和Mac）提供预编译的二进制版本。 R是一个在GNU风格的副本左侧的自由软件，GNU项目的官方部分叫做GNU S.
C语言的方向主要是：系统层的应用开发和嵌入式底层固件驱动开发。
如果你以后想从事相关的工作的话，可以从C语言学起。
如果只是想学数据结构和算法，Python就是一个不错的选择，相对好入门，这样可以把学习的重点放在数据结构和算法上，而不是把重点放在哪一个语言上。
MIT好像有公开课是基于Python的，你可以搜索一下。
学习数据结构与算法，不一定要以C语言，C++也可以，但学习C语言，想将编程能力提高，最好是学习数据结构与算法。
为什么呢？因为数据结构和算法本身与编程语言的关系并不大，但用不同的语言学习效率会有区别，应该避免那些对算法而言语法噪声很大的语言。
合理的代码结构，可以减少代码量，增加代码运行效率，同时构建更加强壮的代码框架。
学习C语言版本的数据结构，可以对C语言本身，如结构体，指针，内存管理等技术要点，都有更深刻的体会和运用，
算法的运用，各种各样，比如matlab算法验证与研究等，常见的算法都是需要有数学，算法语言，则可以根据工作需要进行对于编程语言的学习
一定要学c语言，不用c的算法根本称不上算法。另外算法不光是编程水平，更重要的是高等数学的水平，以及一定程度的奥林匹克数学能力。因为算法很多时候就是考验你的数学水平和问题转化的能力。
不一定。任何计算机语言都有数据结构和算法。
1、R语言。专门针对数学算法的语言，但是它对于数据结构这块没那么“感冒”。
2、j***a语言。语言比较严谨，有很多约定，如果你都遵守了，将会弄出比较优雅的算法。
3、C或C++语言。资历比较老，但是功能强大的语言。非常灵活，可以做一切你想做的事情。因为灵活，所以约束少，但是难度相对比较大。特别是指针一块的概念，足可以让很多人望而却步，就像法语发音“r”一样，不会就很难，会了会容易了。
算法是操作基础，数据结构是基础，它们都是非常重要的“地基”，能够与一门语言一起学习，会事半功倍。
通往高薪必由之路，数据结构和算法是核心。
想学数据结构和算法要不要学c语言？不一定非要是C语言，但是最理想的是C，因为够底层。汇编过于底层了，不太适合。C语言是最好的学习算法的工具，通过对指针的学习，可以更深入理解数据模型，抽样算法。
到此，以上就是小编对于学习r语言要有python的基础吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习r语言要有python的基础吗的4点解答对大家有用。
