python和哪个语言用于数据分析

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• ⒈数据分析用python还是r语言
• ⒉python与r语言哪个好
• ⒊r语言和python哪个更有用

⒈数据分析用python还是r语言

Python和R语言的共同点：

Python和R在数据分析和数据掘域都有相对专业和全面的模块（例如矩阵运算、向量运算）。 您可以将其用于高级目的，例如：

Python和R是两种平台适应性很强的语言，可以在Linux和Windows上使用，并且代码可移植性很强。

Python和R更接近常用的数学工具，例如MATLAB和minitab。

Python和R语言的区别：

数据结构方面，从科学计算的角度来看，R中的数据结构非常简单，主要是向量，多语言。 维数组、列表、数据框，Python包含更丰富的数据结构，以实现更精确的数据访问和内存控，如多维数组、元组、集合、字典等。

Python比R更快。 Python可以直接处理G数据，但是R在分析数据时，需要通过数据库将大数据转换成小数据，然后再传递给R进行分析。 R不能直接分析行为细节，只能分析统计结果。

Python是一种相对平衡的语言，可以用于调用其他语言、连接和读取数据源、作系统、正则表达式和文字处理等各个方面。 Python有非常明显的优势。 ，R在统计学上比较好。

Python的pandas使用R的dataframe，R的rvest使用Python的beautiful
soup。 两种语言在某种程度上是互补的。 我们认为Python比R更好。 Python和R各有不同的优势，很难选择，因为R在计算机程和网络爬虫方面更有优势，而R在统计分析方面是更高级的独立数据分析工具。

不过，相比R，Python更简单、易学、语法清晰，适合入门学习。 掌握Python后，不仅可以从事数据分析岗位，还可以从事工智能、Web开发、游戏开发、运维等工作。

⒉python与r语言哪个好

Python在整体实用性和应用域上都优于R语言。

1.应用域的差异：Python和R语言的应用域有明显的差异。 Python具有广泛的应用域，包括Web开发、数据分析、机器学习和自动化脚本写。 R语言主要用于统计分析和数据可化。 如果数据分析是你的主要目标，两者都可以满足你的基本需求，但Python总体上使用更广泛。

2.语言特点和易用性：Python的语法简洁易懂，学习曲线比较平坦。 丰富的库和框架使开发员能够高效地处理各种任务。 虽然R语言是专门为统计分析而设计的，具有强大的统计测试和数据可化能力，但其语法相对复杂，执行速度可能不如Python高效。

3.社区支和生态系统：Python拥有庞大的开发者社区和丰富的库资源，让您更容易找到解决问题的方法和工具。 虽然R语言社区专注于统计分析，但其生态系统相对较小。 如果你想在更广泛的域工作，Python的社区支可能是一个优势。

4.职业发展前景：Python在当前科技行业非常流行，场需求很大，职业前景广阔。 R语言在数据分析域也发挥着重要作用，但其应用域相对狭窄，职业道路可能不像Python那样多样化。

综上所述，虽然Python在整体实用性和应用域上优于R语言，但R语言在统计分析域仍然具有不可替代的优势。 您选择哪种语言取决于您的具体需求和个喜好。

⒊r语言和python哪个更有用

总体而言，我们认为Python在计算机程和网络爬取方面比R更有优势，而R在统计分析方面是更高效的独立数据分析工具。 因此，同时学习Python和R才是数据科学之王。

R语言是一种自由软件程语言和作环境，主要用于统计分析、图形和数据掘。 R最初由新西兰奥克兰大学的RossIhaka和RobertJetman开发（也称为R），现在由“CoreRDevelopmentTeam”开发。

R是一个基于S语言的GNU项目，因此也可以认为是S语言的一种实现，通常用S语言写的代码无需修改就可以在R环境中运行。 R的语法源自Schema。

R源代码可以免费下载和使用，并且可以下载译好的可执行版本，可以运行在多种平台上，包括UNIX（还有FreeBSD和Linux）。 Windows和MacOS。 R主要通过命令行作，并且已经开发了几种图形用户界面。

R的功能可以通过用户写的包来增强。 新增功能包括特殊统计技术、图形功能以及程接口和数据导出/导入功能。 这些包是用R、LaTeX、Java以及最常见的C和Fortran写的。

下载的可执行版本将附带一套基本功能软件包，根据CRAN数据，有超过千种不同的软件包。 其中一些是常用的，例如经济计量、金融分析、文研究和工智能。

Python和R语言的共同特点：

Python和R在数据分析和数据掘方面都有相对专业和全面的模块，以及很多常用的功能。 比如矩阵运算、向量运算等，都有比较高级的用途。

Python和R是两种具有跨平台适应性的语言，可以在Linux和Windows上使用，并且代码可移植性很强。

Python和R更接近常用的数学工具，例如MATLAB和minitab。

Python和R语言的区别：

在数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常简单，主要包括向量（一维）、多维数组（二维时为数组）、列表（非结构化数据）、数据框（结构化数据）。

Python具有更丰富的数据结构，可以实现更精确的数据访问和内存控，多维数组（读写、排序）、元组（只读、排序）、组（唯一、未排序）、字典（键值）等

Python比R快。 Python可以在R解析数据时直接处理G数据，它必须将大数据转换为小数据（通过数组）才能提交给R进行分析，这是不可能的R直接分析行为细节。 它只能分析统计结果。

Python是一门相对平衡的语言，无论是调用其他语言、连接和读取数据源、作系统还是正则表达式和文字处理，各个方面都可以使用。 而R在统计学中更为突出。

PythonPandas利用R数据帧，并基于Python的RBeautifulSoup。 两种语言在一定程度上是互补的。