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python与r函数对比 python和r语言哪个好

r和python数据分析的区别有哪些

什么是R语言?

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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,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。

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几乎都可以做,函数比R多,比R快。它是一门语言,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语言和python的区别是什么?

1、数据结构复杂程度不同

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。

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。

2、适用场景不同

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。

3、数据处理能力不同

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、开发环境不同

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。

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

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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。

python和r语言哪个好

单就数据分析对比,我认为R的优势有:

1、学习先易后难,不会把小白们吓掉;

2、数据科学的包特别多

3、可视化特别吊

R的缺点也不少:

1、R经常更新,更新后经常不支持之前你安装的包;我电脑里安装了10+个R的版本,不停的切换

2、R语言的包、函数名起的很随意,看名字不知道是干什么用的,记不起名字如何让小白使用啊。

3、R语言社区人少,遇到问题你只能自己解决

4、即使有RStudio,写代码还是不方便

下面再说下python,优点:

1、是一门看的懂的,说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆,而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思,不信你试试。

2、数据获取占优势,数据分析第一步是数据获取,现在人文社科很多数据需要网上抓取,不过就抓数据而言,python更占优势。各种教程,代码,网上一大片。

3、社区人数特别多,基本你遇到的问题都能找到

python的缺点:

1、学习起来,开头很难,学习曲线与R正好相反。

2、公平起见,我还是写上,python的数据分析库不如R多

3、可视化不如R

综合下,建议大家学习python,语言通俗易懂,功能强大,越来越简单。

python 和 r 的区别 知乎

有人说Python和R的区别是显而易见的,因为R是针对统计的,python是给程序员设计的,其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。

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,只能分析统计结果。所以有人说:Python=R+SQL/Hive,并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性,很多书里也都会提到这一点,一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果,用R几个小时也出不来,8G内存全部占满)。但是,凡事都不绝对,如果R矢量化编程做得好的话(有点小难度),会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面,无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。

相比之下,Python之前在这方面贫乏不少。但是,现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此,你可以高效处理非常大的时间序列,轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了,这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用,但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是,近年来,由于Python有不断改良的库(主要是pandas),使其成为数据处理任务的一大替代方案。

做过几个实验:

1. 用python实现了一个统计方法,其中用到了ctypes,multiprocess。

之后一个项目要做方法比较,又用回R,发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。(但那个包还是很慢,一下子把所有线程都用掉了,导致整个电脑使用不能,看网页非常卡~)

2. 用python pandas做了一些数据整理工作,类似数据库,两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做,但估计会慢点,毕竟几十万行的条目了。

3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大,R是一条命令画点东西,pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬,默认颜色比较少,之后可用html的颜色,但是名字太长了~。pyplot 的legend比R 好用多了,算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放,然后再保存为图片,这点比R好用。

总的来说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。但是数据分析其实不仅仅是统计,前期的数据收集,数据处理,数据抽样,数据聚类,以及比较复杂的数据挖掘算法,数据建模等等这些任务,只要是100M以上的数据,R都很难胜任,但是Python却基本胜任。

结合其在通用编程方面的强大实力,我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。

但世上本没有最好的软件或程序,也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R,现在完全不用又舍不得,所以对于想要学以致用的人来说,如果能把R和Python相结合,就更好不过了,很早看过一篇文章——让R与Python共舞,咱们坛子里有原帖,就不多说了,看完会有更多启发。

BTW: 如果之前没有学过R,可以先学Python然后决定是不是学R,如果学了R,学Python的时候会更快上手。


文章标题:python与r函数对比 python和r语言哪个好
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