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超越r语言的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python超越r语言的解答，让我们一起看看吧。
在数据科学与大数据的领域中，R与Python相比，谁更有优势呢？
R 是一种用于统计计算和图的语言及环境。它是一个 GNU 项目，与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的 S 语言及环境类似。R 可以视为 S 的一种不同实现。二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。
优点：
端到端开发到(一些 brokers package 允许执行，IB)
开发速度快(比 Python 的代码少 60%)
开源包多
成熟的量化交易包(quantstrat、quantmod、performance***yitics、xts)
社区最大
使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C
缺点：
在现在的时代，数据=金钱，数据的潜在价值非常大，可以帮助我们更精准的商业决策、***决策。下面我来说说我的看法，供大家参考参考:
1. 我个人比较推荐Python语言，为什么？(Python语言简洁，开发成本低，门槛低，维护成本低，利于更新升级。现在Python领域的投资也在不断的增加，很多公司都在用Python做研发，而且现在Python也列入了中学生的教程，由此可见Python是挺有分量的)
2. Python最大的优势就是数据科学这个方面做的挺好的(Python是数据科学方面的首选语言，也是数据科学家必备的开发语言)
3. Python大数据方面的知识是:
(1)首先，***集数据作为样本数据(这里用到了Python爬虫，大家都知道Python爬虫是很容易入门和掌握的，这对于研发也有很大的便利)
(2)其次，处理数据。(这里用到了Python数据分析，Python有非常强大的数据分析库，如numpy、matplotlib可视化，pandas，还有机器学习库等，这些都是Python的优势所在)
(3)最后，使用数据建模(这里用到了Python的机器学习算法，要成为出色的“数据科学家”，机器学习，深度学习这些算法类的知识肯定要认识和掌握的)
要想从事数据方面的行业，上面3.(1)(2)(3)是必备知识来的，它们也统称为“数据挖掘”。别小看“数据挖掘”，它可是非常受欢迎的。
以上是我的看法，希望对你有帮助。
Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？
大数据是目前互联网流行的技术语言，处理大数据的编程语言比较有优势的也很多，比如java、python、go、R语言、Hadoop等等，按道理来说每种编程语言都可以处理大数据，只是处理的规模不一样而且，但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是j***a与python。
Python是从最初的2016人工智能开始爆发，从而在短短两年之内能赶超j***a。随着python的发展，最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要，通过对数据的分析，可以了解市场需求、发展方向，对公司未来的，把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征。自从python热度赶超j***a之后，python在大数据方面的优势逐渐被人们认识，但是j***a作为20多年成熟的编程语言，在大数据处理方面已存在已久，依然是程序员开发比较喜爱的编程。j***a在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据，包括游戏数据处理，特别是金融服务数据处理，一直都是j***a的强项；python有着众多免费科学算法库，优势在人工智能大数据处理，当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说j***a与python在大数据处理各有优势。
其实无论学什么语言，只要学精用精都很好就业。
到此，以上就是小编对于python超越r语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于python超越r语言的2点解答对大家[_a***_]。
