数据分析学Python还是R语言,R和Python

　　什么是R语言？

　　r语言是一种自由软件编程语言和运行环境，主要用于统计分析、绘图和数据挖掘。R最初是由来自新西兰奥克兰大学的xldlm和Robert Jetman(因此称为R)开发的，现在由“R开发核心团队”开发。r是基于S语言的GNU项目，所以也可以看作是S语言的实现。通常用S语言写的代码不需要修改就可以在R环境下运行。R的语法来自Scheme。

　　r源代码可以免费下载使用，也有编译好的可执行版本，可以下载运行在多种平台上，包括UNIX(包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。r主要是在命令行上操作，而有些人开发了几个图形用户界面。

　　R的功能可以通过用户编写的包来增强。增加的功能包括特殊统计技术、绘图功能、编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是用R语言、LaTeX、Java、C语言和Fortran编写的。下载的可执行版本将附带许多具有核心功能的软件包。根据CRAN的记录，有成千上万个不同的软件包。有些是常用的，比如计量经济学，金融分析，人文研究，人工智能。

　　Python R语言的常见特性

　　Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有专业全面的模块，很多常用函数如矩阵运算、向量运算等都有高级用法。

　　Python和R具有多平台适应性，linux和window都可以，代码可移植。

　　Python和R接近MATLAB和minitab等常用数学工具。

　　Python和R语言的区别

　　关于数据结构，R中的数据结构从科学计算的角度来看非常简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维的矩阵)、列表(非结构化数据)和数据帧(结构化数据)。而Python则包含了更丰富的数据结构来实现更精确的数据访问和内存控制，比如多维数组(读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(键值)等等。

　　与R相比，Python速度更快。Python可以直接处理G的数据；r不能。R在分析数据时，需要通过数据库(通过groupby)将大数据转换成小数据，然后才能交给R进行分析。所以R不能直接分析详细的行为列表，只能统计结果。

　　Python是一种相对平衡的语言，可以用在各个方面。Python在调用其他语言、连接读取数据源、操作系统、正则表达式、文字处理等方面优势明显。而r在统计学上更为突出。

　　Python的pandas借鉴了R的dataframes，R的rvest则参考了Python的BeautifulSoup。这两种语言在某种程度上是互补的。一般我们认为Python在计算机编程和网络爬虫方面比R更有优势，而R在统计分析方面是更高效的独立数据分析工具。所以同时学习Python和R才是数据科学的王道。

　　赶上这趟快车不容易，尤其是对于cmdyz这种非专业人士来说。面对一堆代码，他怎么可能变成Python牛？

　　今天我就为大家精心推荐几本关于R语言和python入门以及数据分析的书籍。只要开始，就不怕迟到！

　　在我开始之前，给想学python的朋友推荐了前面两个书单，反响不错。有需要的朋友可以看看：

　　一、R语言实战(第二版)

　　推荐理由：注重实用性，是一本全面细致的R指南，高度概括了软件及其强大的功能，展示了所使用的统计实例，对传统方法难以处理的杂乱、不完整、非正态数据给出了优雅的处理方法。

　　二。Python编程：从入门到实践

　　推荐理由：从具备基本编程技能的程序员到想要入门Python并达到可以开发实际项目的水平的10岁孩子，这本书都是读者的首选！

　　三。数据科学R Python实用手册

　　推荐理由：这本书涵盖了两种主流语言，R和Python。它的优势在于它的结构。每章各节按照“准备-加工流程-工作原理”的方式组织。这种组织形式非常适合边做边学。

　　四。Python金融大数据分析

　　推荐理由：唯一一本详细讲解如何使用Python分析处理金融大数据的专业书籍；金融应用开发领域从业者必读。

　　动词（verb的缩写）Python数据科学指南

　　推荐理由：这本书从解释如何在数据科学中应用Python开始，然后介绍Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后延伸到机器学习。这本书还涵盖了归约原理、集成方法、随机森林、旋转森林和超级树，这些都是一个成功的数据科学专家所必需的。

　　摘要

　　这就是本文的全部内容。希望这篇文章的内容对你的学习或工作有一定的参考价值。有问题可以留言交流。感谢您对剧本之家的支持。

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