R和Python都是面向数据科学的两种最受欢迎的开源编程语言。 R是在数据挖掘者和统计学家中广泛使用的最新前沿技术，用于开发统计软件和数据分析。 R是一种功能强大的编程语言，正在迅速成为专业人员的事实上的标准，并且已在从科学和医学到工程和商业的所有可能学科中使用。 但是，该技术并非没有缺点。 R不是特别快速的编程语言，编写得不好的代码可能相当慢。 Python以其庞大的数据集和出色的灵活性而著称，但仍赶上R中可用的良好统计库的数量。但是，这些语言中哪一种易于使用且最易于学习？

什么是“ R”？

R是一种功能强大的开源编程语言，具有功能和面向对象(OO)编程语言的各个方面。 R不仅仅是一个计算机程序；它是用于统计计算和图形的统计编程环境和语言。它最初是1990年代初期由Ross Ihaka和Robert Gentleman进行的一项研究项目，到1995年，该程序已经开源，这意味着任何人都可以完全免费地修改或更改代码。第一版于2000年发布。从那时起，它已被用于从科学到工程的所有可能的学科。从技术上讲，它既是统计语言，又是计算机科学和分析软件，在数据分析中具有重要作用。 R的功能丰富的库使其成为统计分析的首选。

什么是Python？

Python是又一种广泛用于科学和数值计算的高级面向对象编程语言。它在服务器端使用，因为它具有多种编程范例，其中涉及命令式和面向对象的功能编程。 Python使您可以更快地工作并更有效地集成系统。 Python的基础可以追溯到1980年代后期。它最初是由Guido van Rossum在1989年概念化的，并于1991年引入了第一版编程语言，后来被命名为“Python”。从那时起，它经历了几次更新，现在已成为社区中最流行的开源编程语言之一。它也是数据科学中使用最广泛的语言之一，仅次于R。

R和Python的区别

  • R和Python的性质
    R和Python都是用于统计和数据分析的两种最受欢迎的开源编程语言，并且都是免费的。 但是，Python是一种通用的多范式编程语言，它为数据科学提供了更通用的方法。 另一方面，R不仅仅是一个计算机程序； 它是用于统计计算和图形的统计编程环境和语言，似乎在数据可视化方面要好得多。 R中的“环境”一词描述了一个完整计划和一致的系统，而不是特定数据和不灵活工具与其他数据分析软件(例如Python)的增量积累。

  • 功能性
    R是一种计算机程序和统计编程环境，它允许使用多种分析方法并生成表示质量的图形。它主要用于统计分析，牢记统计人员。它可以像处理简单的统计方法一样轻松地处理复杂的统计方法。它与大多数可以处理大量数学和统计任务的程序不同。 Python可以完成R所做的几乎所有事情。它以易于理解的语法而闻名，与其他编程语言相比，它使编码和调试更加容易。

  • 语言环境
    IDE集成了多个专门为软件开发设计的工具。从1.5.2b1开始，一个IDE IDLE作为标准Python安装包的一部分提供。随着时间的流逝，其他IDE出现了，它们合并了IDLE未提供的一些较流行的库。一些流行的Python IDE是Spyder，Atom，PyCharm，IPython Notebook，Eclipse + PyDev等。一些流行的R IDE包括RStudio，RKWard，R Commander，Emacs + ESS等。流行的软件包包括Stringr，Zoo，Dpylr，Data.table等。

  • R和Python的灵活性
    R是用于统计计算和图形的功能强大且功能强大的编程语言和环境。它很容易拿起，并且有很多软件包，特别是处理数据分析的软件包。由于它是开源的，因此它提供了更大的灵活性，实际上它提供了扩展和修改分析功能以满足组织需求的能力。 Python可用于开发GUI应用程序和Web应用程序，并且由于它是通用语言，因此可以使用正确的工具和库来构建几乎所有内容。但是，它没有R那样多的库。

总结

R和Python都是高级开源编程语言，并且在数据科学和统计学中最受欢迎。 但是，R更适合传统的统计分析，而Python通常用于传统的数据科学应用程序。 R具有陡峭的学习曲线，并且没有任何先验经验的人会发现很难一开始就掌握该语言。 Python相对易于学习，因为它着重于简单性，并且由于它是一种通用的编程语言，因此可以使用正确的工具和库来构建几乎所有内容。 Python以其庞大的数据集和灵活性而著称，但仍赶上R中可用的良好统计库的数量。

R语言和Python

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