大家好,今天来介绍r语言和python的区别的问题,以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理,感兴趣的来一起看看吧!
R语言和Python的区别是什么
R语言和Python的区别:
1、适用场景
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服携凳李务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言,在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时,使用Python更好。
2、任务
在进行探索性统计分析时,R语言比Python更好用。它非常适合初学者,统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言,是部署用于生产使用的算法的有力工具。
3、数据处理能力
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持,不管是执行统计测试还是创建机器学习模型,R语言都得心应手。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长,但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出,它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。
4、开发环境
对于R语言,需要使用R Studio。对于Python,有很多Python IDE可供选择,其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。
扩展资料
R语言的特点:
1、R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。
3、 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经辩迟被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。
4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时粗郑再现、编辑修改以满足用户的需要。
-R语言
Python和R语言的区别
如下:
Python入门简单,而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱,当然优点在于函数都给氏并你写好了,你只需要知道参数的形式就行了,有时候即使参数形式不对,R也能"智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都歼樱迹可以做,函数比R多,比R快。它是一颂斗门语言,R更像是一种软件,所以python更能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据,而R则在这方面有很多力不从心,当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋,对于大牛来说,多灵活运用矢量化编程的话,R的速度也不会太差。
介绍
Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块,很多常用的功能,比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法,所以使用起来产出比大。
这两门语言对于平台方面适用性比较广,linux、window都可以使用,并且代码可移植性还算不错的。对于学数理统计的人来说,应该大多用过MATLAB以及mintab等工具,Python和R比较贴近这些常用的数学工具,使用起来有种亲切感。
r和python数据分析的区别有哪些
什么是R语言?
R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。
R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作,同时有人开发了几种图形用户界面。
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R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能,以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包,而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用,例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。
Python与R语言的共同特点
Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专基春业和全面的模块,很多常用的功能,比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。
Python和R两门语言有多平台适应性,linux、window都可以使用,并且代码可移植性强。
Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。
Python与R语言的区别
数据结构方面,由于是从科学计算的角度出发,R中的数据结构非常的简单,主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。而Python则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制,多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(Key-Value)等等。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结誉锋橡果。
Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处理,Python都有着明显优势。 而R是在统计方面比较突出。
Python的pandas借鉴了R的dataframes,庆旁R中的rvest则参考了Python的BeautifulSoup,两种语言在一定程度上存在互补性,通常,我们认为Python比R在计算机编程、网络爬虫上更有优势,而R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说,同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。
r语言和python什么意思
R语言
1、R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统。R内含了许多实用的统计分析及作图参数。作图参数能将产生的展示在一个独立的窗口中。并能将之保存为各种形式的文件(jpg,png,bmp,ps,pdf,emf,pictex,xfig),具体形式取决于操作系统。统计分析的结果也能被直接显示出来,一些中间(如P-值,回归系统,残差等)既可保存到专门的文件中,也可以直接用作进一步的分析
2、在R语言中,使用者可以使用循环语句来连续分析多个数据做团巧集,也可将多个不同的统计函数结合在一个语句中执行更复杂的分析。R使用者还可以借鉴网上提供的用S编写的大量程序,而且大多数都能被R直接调用。
python语言
Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计或瞎用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数纯键字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承,有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言,Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
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