数据分析学Python还是R语言,r语言比python的优势

　　众所周知，R和Python都是开源编程语言，都有庞大的社区基础，都可以用于数据分析.那么，我们在学习数据分析的时候，学习哪种语言会更好呢？

　　Python有各种通用的数据科学方法。就语法而言，Python是最简单的编程语言之一。这也是很多初学者选择Python作为入门级语言的原因。

　　同样，R语言有很多Python没有的优势。

　　话不多说，边肖现在带大家学习Python和R这两种编程语言。当你对这两种语言有了基本的了解，你就可以知道学习数据分析时哪种语言会更好。

　　学数据分析 那种语言好 Python还是R？

　　R语言的简介

　　1.r语言的起源

　　1995年问世的r语言是统计学家开发的最古老的编程语言之一。同时，R语言是一种专门为机器学习和数据科学设计的编程语言。

　　2.R语言的优势

　　(1)R语言拥有丰富的库，这也使其成为统计分析的首选之一。

　　(2)CRAN(R综合档案网的简称)大约有12000个软件包，可以用来进行数据挖掘和时间序列分析。

　　(3)R语言由各种统计应用程序包组成。因此，它非常适合于统计分析。

　　(4)R语言有很多可视化库，可以更直观的展现数据，比如ggplot2。

　　(4)使用R语言，数据分析师可以进行独立分析。

　　Python的简介

　　1.1的由来。计算机编程语言

　　Python是1991年由kxdxbw(荷兰的计算机程序员)开发的。Python是世界上最流行的编程语言之一。它拥有最强大的数学、统计、人工智能和机器学习库。但是python语言有一定的局限性，不能用于计量经济学、通信等业务的分析。

　　2.2的优点。计算机编程语言

　　(1)Python可以执行与R编程语言相同的任务。

　　(2)2)python的主要功能有数据整理、工程设计、网页抓取等。

　　(3)Python有帮助大规模实现机器学习的工具。

　　(4)Python是最简单的编程语言之一，在某些功能上比R语言更强大。(5)Python拥有最先进的API。当我们在学习机器和人工智能的时候，API会发挥很大的作用。

　　(6)大部分数据分析师一般只用python的这五个库：——Numpy，Pandas，Scipy，Scikit-learn，Seaborn。

　　(pandas、numpy、scikit-learn等软件包使Python成为机器学习项目的绝佳选择。

　　R语言与Python之间的比较

　　1.r语言包含更多的分析函数，而Python更喜欢面向对象的编程。

　　2.r语言有很多用于数据分析的内置函数。另一方面，Python依赖于软件包。我们必须导入statsmodel包来使用这个函数。

　　3.R语言有内置函数dataframe用于构造。但是，我们必须将dataframe导入Python才能使用它。

　　4.Python语言通过其scikit学习包进行线性回归、随机森林等运算。如上所述，它还为机器学习和人工智能提供了API。而R语言没有这两个优势。

　　5.r语言更适合统计分析。虽然Python的软件包中的statsmodels为统计方法提供了一定的覆盖范围，但是R语言的生态系统要比Python大得多。

　　6.使用Python执行非统计任务会更方便。

　　7.Python如果通过美汤和request之类的库抓取网页，会比R简单很多。

　　8.R语言和Python语言中的很多常见任务都有相同的语法。

　　R语言和Python是否可以同时学习？

　　看完R语言和Python的优缺点，有小伙伴会说“既然两种编程语言都有很多优点，我就不学了。”

　　的确，多一门语言就意味着多一项技能。掌握这两种编程语言一定是有益无害的。但如果同时学习两种语言，朋友们在学习过程中要注意添加差异和对比，避免语法和语义的混淆。

　　如果要执行面向对象的功能，就不能用R语言；同样，你做统计分布的时候用Python语言也很不方便。

　　写在最后

　　怎么样？现在朋友们都知道R语言和Python语言了。当我们学习数据分析时，你会选择哪种语言？

　　两种语言各有利弊。当然，语法上也有很多相似之处。

　　至于选择R语言还是Python，还是要看你自己对未来将要从事的职业的判断。不过，利己主义的边肖还是推荐忧郁大叔们先从Python语言学入手，因为边肖自己也是从Python语言开始学的(新手上路，Python上的车更稳)。

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