python和r语言的区别是什么

在从事数据分析行业中,我们都会从R与Python当中进行选择,但是,从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择,却是非常难以选择的。

为了让大家能选择出更适合自己的语言,我们将两种语言进行简单的对比。

Stack Overflow趋势对比

上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来,这两种语言随着时间的推移而发生的变化。

R和Python在数据科学领域展开激烈竞争,我们来看看他们各自的平台份额,并将2016与2017年进行比较:

我们再从适用场景、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个服务器的应用场景。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。

任务

在进行探索性统计分析时,R胜出。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。

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。

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。

R 和 Python 详细对比

R和Python之间有很强的关联,并且这两种语言日益普及,很难说选对其一,事实上日常用户和数据科学家可以同时利用这两种语言。

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