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R语言与Python是什么？

都是程序计算机语言。

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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。

相关介绍

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。

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Python与R的区别和联系

1、区别

Python与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。2012年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。

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，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。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。

2、联系

通过R和Python只共享文件，Python把源数据处理干净，生成格式化的文件放在预定的目录下，做个定时器让R去读文件，最终输出统计结果和图表。

让Python直接调用R的函数，R是开源项目，有rpy2之类的模块，可以实现使用python读取R的对象、调用R的方法以及Python与R数据结构转换等。

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，可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。

参考资料：

百度百科-R语言

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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。

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