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写r语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python写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？
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。
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：
端到端开发到执行(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：
80没有学过编程的人，到R语言需要多长时间？
都学。R语言在数据分析方面比较有用；Python则用途比较广泛，是近几年比较流行的编程语言之一。我买了本核心编程二在学Python 2.7，也想跟着网上的教程学R语言。R语言学习时间不长，1个多月应该就可以入门。
医学研究生学r语言还是python好？
R语言和Python都是在医学数据分析和机器学习领域广泛使用的编程语言。选择哪种语言更好，取决于你的具体需求和个人偏好。
R语言是统计学家和数据分析师广泛使用的语言，它拥有丰富的统计和图形包，非常适合进行生物统计学和医学数据分析。R语言也是生物医学研究领域许多经典软件包的首选平台，例如用于基因表达分析和生物信息学的一些软件包。
Python则是一种更加通用和易于学习的编程语言，具有广泛的应用范围，包括数据科学、机器学习和Web开发等。Python的生态系统也非常庞大，有许多强大的库和工具可用于数据分析和可视化，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等。此外，Python也更容易与其他语言和工具集成，例如SQL数据库和Web应用程序。
因此，对于医学研究生来说，如果主要关注的是生物统计学和医学数据分析，R语言可能是一个更好的选择。但是，如果希望在更广泛的领域应用编程技能，或者希望更容易地与其他语言和工具集成，那么Python可能是一个更好的选择。无论选择哪种语言，都应该努力学习和掌握相关的数据分析和机器学习技术，以便更好地处理和分析医学数据。
到此，以上就是小编对于python写r语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于python写r语言的3点解答对大家有用。
