r语言跟python哪个适合数据分析,R相对于python的优势

　　一、Python与R功能对比分析

　　1.python与R相比速度要快。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=R SQL/Hive

　　2.如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，尤其是在时间序列分析方面(主要用于金融分析和趋势预测)。经典和前沿的方法都有相应的包可以直接使用；和python相比，在这方面就差了。R的用户主要是大学和医学的统计学家，新出现的理论很快被社区开发出来调用。

　　3.python的工程化应用强于R。Python的优势在于其胶水语言的特点。由于其开源的特性，Python已经被移植到许多平台上(它已经被修改为可以在不同的平台上工作)。如果您小心地避免使用依赖于系统的特性，那么您的所有Python程序都可以在以下任何平台上运行，而无需修改。一些平台包括linux，Windows，FreeBSD，Macintosh，Solaris，OS/2，Amiga，AROS，AS/400，BeOS，OS/390，z/OS，Palm OS，QNX，VMS，Psion，Acom RISC OS，VxWorks，PlayStation，Sharp Zaurus，Windows CE甚至PocketPC，Symbian和Google的基于Linux的Android平台！

　　4.python的应用场景大于R。Python是一种相对平衡的语言，各方面都可以使用，而R在统计和数据分析方面表现突出。但是数据分析不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据采样，数据聚类，还有复杂的数据挖掘算法，数据建模等等。只要数据超过100M，R几乎不能胜任，但Python基本可以胜任。

　　5、python处理大数据的速度快于R。用C写的一些底层算法封装在python包里，性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve里的决策树，10秒分析50万用户的结果，用R几个小时都出不去，8G内存全满)。

　　二、Python与R应用场景对比分析

　　(1)使用 Python 进行数据预处理、数据清洗，特别针对于非结构化数据（如网页，图像，文本等）：

　　它非常灵活。可以从自由文本、网站、社交媒体网站中提取信息，方便图像挖掘，为分析准备数据。在处理大量数据时比R语言要好。

　　(2)使用 R 进行分析、数据可视化与建模：

　　它为分析提供了极好的灵活性。r让你分析的时候更容易思考。因为有一个非常活跃的统计和数学社区，所以您可以不断更新和增强具有优秀分析功能的优秀数据可视化工具。

　　三。权威文件

　　IEEE:Python排名第一。

　　全球最大的技术专业协会IEEE早在几年前就建立了编程语言的排名。这个IEEE排名系统使用一组12个指标，例如，包括谷歌的搜索量、谷歌的趋势、Twitter的点击量、GitHub的图书馆、黑客新闻帖子等等。使用这种方法，他们对几十种编程语言进行了排序和分类。

　　在他们对2017年顶级编程语言的回顾中，python高居榜首，是最好的开源语言。

　　热门开源语言排名

　　文学：http://36kr.com/p/5084329.html

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　　作为对Python和R优缺点的分析，下面的分析在一开始就已经整合了，所以下面的部分可以简单理解。

　　四。Python的优势

　　作为一个初学python的简单小瓜，python非常简单，非常适合人类阅读。读一个好的Python程序感觉就像读英语，虽然这个英语的要求很严格！Python的这种伪代码性质是它最大的优势之一。它能让你专注于解决问题，而不是理解语言本身。

　　易学。python虽然是用C语言写的，但是抛弃了C中非常复杂的指针，简化了python的语法。

　　开源。Python是FLOSS(免费/开源软件)之一。简单地说，你可以自由地分发这个软件的拷贝，阅读它的源代码，对它进行修改，并在新的自由软件中使用它的一部分。Python希望看到一个更好的人去创造，并且经常改进。

　　可移植性33543354由于Python的开源特性，它已经被移植到了很多平台上(通过修改使其可以在不同的平台上工作)。如果您小心地避免使用依赖于系统的特性，那么您的所有Python程序都可以在以下任何平台上运行，而无需修改。这些平台包括linux，Windows，FreeBSD，Macintosh，Solaris，OS/2，Amiga，AROS，AS/400，BeOS，OS/390，z/OS，Palm OS，QNX，VMS，Psion，Acom RISC OS，VxWorks，PlayStation，Sharp Zaurus，Windows CE甚至PocketPC，Symbian和Google的基于Linux的Android平台！

　　5]在计算机内部，Python解释器将源代码转换成称为字节码的中间形式，然后翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，既然你不再需要担心如何编译程序，如何确保正确的库被连接和复制等等。这些都让Python的使用变得更加容易。由于你只需要将你的Python程序复制到另一台计算机上，它就能工作，这也使得你的Python程序更容易移植。

　　Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由可重用代码的过程或函数构建的。在面向对象的语言中，程序是由数据和函数组成的对象构建的。与C、Java等其他主流语言相比，Python实现面向对象编程的方式非常强大和简单。

　　可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快，或者希望某些算法保密，你可以用C或C写一些你的程序，然后在你的Python程序中使用它们。您可以将Python嵌入到您的C/C程序中，从而为您的程序用户提供脚本功能。

　　丰富的库。Python标准库真的很庞大。Python有可定义的第三方库可以使用。可以帮你做各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、web浏览器、CGI、FTP、email、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk等系统相关操作。记住，只要安装了Python，所有这些特性都是可用的。这被称为Python的“全功能”概念。除了标准库，还有很多其他高质量的库，比如wxPython、Twisted和Python图像库等。

　　 Python确实是一门奇妙而强大的语言。它合理地将高性能与使编程简单有趣的特性结合起来。

　　规范的代码。Python使用强制缩进来使代码可读。

　　五、python语言的缺点大部分时候程序不能写一行，比如导入sys对于系统路径中的I:打印I .然而，Perl和awk没有这样的限制。他们可以轻松地在shell下完成简单的程序，而不必像Python那样将程序编写成. py文件。(这对许多用户来说不是一个限制)

　　(1)运行速度。如果有速度要求，用c重写关键部分，但是，对于用户来说，机器的运行速度可以忽略不计。因为用户根本感受不到速度的差异。

　　这既是优点也是缺点。python的开源是Python语言不能加密。但目前国内市场上纯粹靠写软件卖给客户的产品越来越少。网站和移动应用不需要给客户源代码，所以这个问题是个问题。随着时间的推移，国内很多软件公司，尤其是游戏公司开始大规模使用。

　　建筑选择太多(没有官方。net架构像C#，而ruby由于历史较短，没有相对集中的架构开发。Ruby on Rails框架开发中小型web程序，所向披靡)。不过这也从另一个方面说明python是优秀的，吸引了很多人才和项目。

　　六、R的优点：

　　1.免费... 开源...(这是最重要的一点，也是SAS受公司欢迎，R受研究机构和大学欢迎的主要原因)

　　2.是专门为统计和数据分析开发的语言，有多种功能和作用，其中成熟稳定的可以掌握。

　　3.语言简单易学。不需要太多的底层编程，解决了很多非IT人员需要面对大量编程的问题，所以适合做统计的人，编程方面想的多，做的少。

　　4.更新较快。R的用户主要是一些大学和医学的统计人员，新出现的理论都是社区为了调用而快速开发的。

　　七、R的缺点：

　　1.对大数据、大文本处理极差。

　　2. 内存管理和并行处理/编程都饱受诟病。数据小的时候没有感觉，但是数据大了就会报各种错误。

　　3.包的可靠性，因为开源不可靠。

　　4.时尚红酒运行一个更大的模拟。有效率要求的时候，有时候还是要用c，这可能就是10个小时和10分钟的区别，一点都不夸张。

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