python和r语言比较,R和Python

　　在数据分析行业，我们都在R和Python之间进行选择，但是在这两种极其强大、灵活和易用的数据分析语言之间进行选择是非常困难的。

　　为了让大家选择更适合大家的，我们会做一个两种语言的对比，把决定权留给大家。

　　堆栈溢出趋势比较

　　上图显示了自2008年(发现堆栈溢出)以来，两种语言随时间的变化。

　　r和Python在数据科学领域竞争激烈。我们来看看他们各自的平台份额，对比一下2016年和2017年：

　　然后从适用场景、数据处理能力、安装难度、开放工具等方面了解该语言。

　　适用场景

　　r适用于数据分析任务需要独立计算或单台服务器的应用场景。Python作为一种粘合性语言，在数据分析任务中需要与Web应用集成，或者需要在生产数据库中插入统计代码时，最好使用Python。

　　工作

　　在探索性统计分析中，R胜出。非常适合初学者，只需要几行代码就可以实现统计模型。Python作为一种完整而强大的编程语言，是部署算法供生产使用的强大工具。

　　数据处理能力

　　在专业程序员和非专业程序员的大量软件包和库的支持下，R语言对于执行统计测试和创建机器学习模型都很方便。

　　Python一开始并不是特别擅长数据分析，但是随着NumPy、Pandas等扩展库的引入，逐渐在数据分析领域得到广泛应用。

　　开发环境

　　对于R语言，需要使用R Studio。对于Python来说，有很多Python IDE可以选择，其中Spyder和IPython Notebook最受欢迎。

　　详细对比Python。

　　R和Python有很强的关系，这两种语言也越来越流行，很难选对。事实上，日常用户和数据科学家可以同时使用这两种语言。

　　1.比较1。用R语言的Python，数据分析和挖掘应该选哪个？

　　http://www.duozhishidai.com/article-21757-1.html

　　2.2最根本的区别是什么。Python工程师和人工智能工程师？

　　http://www.duozhishidai.com/article-14635-1.html

　　3.为什么要学Python？它的优缺点是什么？你应该如何开始？

　　http://www.duozhishidai.com/article-1784-1.html

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