r语言和python,python和r语言哪个入门容易

　　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。

　　为了让大家更好的选择适合自己的语言，我们就简单的对比一下两种语言。

　　Stack Overflow趋势对比

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　　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：

　　我们从适用场景、任务、数据处理能力、开放环境来分析：

　　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。

　　任务

　　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。

　　R 和 Python 详细对比

　　R和Python有很强的关系，而且这两种语言越来越流行，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。

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