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语言太差的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python语言太差的解答，让我们一起看看吧。
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？
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，Java，C，C++更适合能够落地的业界项目。
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领域的工作。
到此，以上就是小编对于python语言太差的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言太差的1点解答对大家有用。
