r语言和python的区别 应该学哪个编程语言更合适

r语言和python的区别

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R与Python有什么区别，应该学哪个？

Python和R被认为是必不可少的数据科学编程语言。理想情况下，应该掌握这两门语言，但如果你是数据科学初学者，哪里是好的起点？

Python和R有什么区别？

虽然R语言更专业，但是Python是为各种用例设计的通用编程语言。

如果你第一次学编程，你可能会发现Python更容易学，应用更广泛。如果你已经对编程语言有一定的了解，或者有以数据分析为中心的特定职业目标，R语言可能会更适合你的需求。

Python和R语言也有很多相似之处。例如，Python和R都是流行的开源编程语言，得到了广泛支持。

Python：通用编程语言

Python是近几年增长非常快的编程语言。是一种面向对象的编程语言，像Javascript或C++一样，它为项目提供了稳定性和模块化。

它为Web开发和数据科学提供了一种灵活的方法，即使你以前从未学习过编程语言，但这是一种直观的方法。

掌握Python，是程序员在商业、数字产品、开源项目和数据科学以外的各种web应用程序中工作所必需的技能。该语言是Python生态系统的一小部分；流行的库包括：

数值分析、科学知识-学习(预测分析)、深度学习和人工智能、科学计算、统计数据可视化、地理空间数据可视化、熊猫(数据分析)、Matplotlib(用于嵌入图形的面向对象API)、PyCharm(Python的集成开发环境[IDE])。

学习Python用于数据科学的理由

1.Python对初学者是友好的：

Python使用了一种逻辑和易于接近的语法，它使识别代码字符串的目的变得更加容易，并且减少了对过去语言形式方法的依赖。这种对代码可读性的关注减少了学习困难和一些挑战。

2.Python是多用途的：

Python并不局限于数据科学界的工作。开发人员使用Python构建各种应用程序，因此，如果你打算专注于计算机科学领域中的各种任务，那么使用Python是一种有用的语言。

Python还能很好地处理基于web的应用程序，并且支持多种数据结构，包括那些使用SQL的数据结构。

此外，在Python生态系统中很容易为你正在进行的任何项目找到不同的数据集，或者使用你自己的产品创建自己的数据集。

3.Python是可伸缩的：

Python比R运行得更快，可以和项目一起增长和扩展。对于那些在生产中工作、建造管道或进行大规模生产的人来说，它提供了必要的有效工作流程，使这些工作得以实现。

这个速度是Python生产准备的基础。此外，语言的模块化确保了你可以构建一些灵活的东西。

R：数据分析软件

R规划是一种特定于领域的语言，用于数据分析和统计。它使用统计学家使用的特定语法，是研究和学术数据科学世界的重要组成部分。

R遵循开发的过程模型。它没有将数据和代码分组成组，比如面向对象的编程，而是将编程任务分解为一系列的步骤和子程序。这些过程使得可视化操作将发生多复杂变得更加简单。

与Python一样，R有一个强大的社区，但专门关注分析。R不提供像Python那样的通用软件开发，但是它更好地处理这些专门的数据科学项目，因为这是唯一的焦点。