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和R语言哪个好的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python和R语言哪个好的解答，让我们一起看看吧。
r语言需要什么配置的电脑？
正常学习python和R语言的话，一般配置的计算机都是可以的。
不过还要考虑一下做分析的时候数据量的大小，如果经常需要处理几百M以上的数据，建议内存和cpu还是要好一些，不然可能会比较卡。
R语言用什么笔记本电脑？
轻薄本即可。
正常学习python和R语言的话,一般配置的计算机都是可以的。 不过还要考虑一下做分析的时候数据量的大小,如果经常需要处理几百M以上的数据,建议内存和cpu还是要好一些,不然可能会比较卡。 一般,笔记本推荐的话,内存8G以上,Cpu1.8ghz以上, 类似下面这个就够了,对一般的编程也好,数据分析也好,都是够用的。
python r和r+区别？
- `r`文件对象是只读的，即只能读取文件内容，不能修改文件内容。当你使用`open()`函数打开一个文件时，如果没有指定文件模式，则默认使用`r`文件模式。例如：
```
file = open('file.txt', 'r')
```
- `r+`文件对象既可以读取文件内容，也可以修改文件内容。当你使用`open()`函数打开一个文件时，如果指定了`r+`文件模式，则可以使用文件对象的方法来读取、写入和修改文件内容。例如：
```
file = open('file.txt', 'r+')
content = file.read()
file.seek(0)
我认为Python中的`r`和`r+`是文件读写操作中的两种模式。
`r`模式是只读模式，意味着你不能对文件进行写操作，只能读取其中的内容。如果你试图写入文件，将会抛出一个`UnsupportedOperation`错误。
`r+`模式则是可读写模式，可以同时读取和修改文件。在该模式下，如果文件不存在，将抛出`FileNotFoundError`错误。
需要注意的是，`r+`模式打开文件后，文件的指针位于文件开头，如果你要将新内容插入到已有内容之前，需要先将文件指针到相应位置。
总之，`r`和`r+`的主要区别在于是否支持写操作，需要根据实际需求来选择使用哪种模式。
有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。 Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。 相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重***样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。 做过几个实验： 1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。 之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看[_a***_]非常卡~） 2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。 3. 用python matplotlib画图。
到此，以上就是小编对于python和R语言哪个好的问题就介绍到这了，希望介绍关于python和R语言哪个好的3点解答对大家有用。
