r语言和python的区别 应该学哪个编程语言更合适(2)

r语言和python的区别

R生态系统包括：

RStudio(基于R的IDE)、综合R档案网络、TidyVerse，一个受欢迎的R包集合、Dplyr(一组启用数据帧操作的函数)、R包、可复制的R码和函数、Ggplot2，一个开放源码的数据可视化包。

简而言之，R为分析大数据提供了专门化，但无法用于通用Web开发。

学习数据科学R编程的3个原因：

R不是一种通用语言，但取决于你在哪里或如何工作，它可以提供许多通用语言无法提供的额外好处。

1.R是为统计而建的：

使用Python可以进行大量的统计分析，但是你不会像使用R那样获得特定于语法的库和函数。这种语言使这些特定类型的程序构建和交流结果变得更加直观。

统计学家和数据分析人员用R语言，可以更容易使用标准机器学习模型和数据挖掘来管理大型数据集。

2.R是学术性的：

在学术界工作，R几乎是默认的。R非常适合机器学习的一个子领域，称为统计学习。任何有正式统计背景的人都应该识别R的语法和结构。

3.R对分析是直观的：

R可能不适用于各种各样的项目，但它是分析和推断工作的很好选择。如果你计划在专业领域工作，你需要R这种专门的编程语言。R还提供了一个非常适合于科学家使用的数据可视化类型的强大环境。

我应该学习哪种编程语言，Python还是R？

如果你的目标是更广泛地学习计算机编程，Python就是很不错的选择。如果你的目标是只关注统计和数据应用程序，则R可能具有优势。在决定学习Python还是R之前，先问自己几个问题：

你的职业目标是什么？例如，在商业和学术界之间做出决定，可以帮助你弄清楚哪个更适合你。

你认为你会把大部分精力花在哪里？如果你计划在大多数研究项目中坚持进行统计分析，R会更好一点。然而，如果你想要构建可生产的系统，你需要python这种灵活性的语言。

Python还是R更简单？

Python要简单得多，使用更接近书面英语的语法来执行命令。但是，如果你有其他语言，则R可以更容易地可视化和操作数据。它是基于统计的，所以这里的语法更容易分析。

与Python相比，r可能需要更多的前期工作。然而，一旦你掌握了语法的诀窍，R可以使某些类型的任务变得更容易。使用编程语言的经验越多，就越容易获得另一种语言。

在Python和R之间选择的技巧

Python为初学者，R为研究

最终，学习Python和R将帮助你在数据科学方面获得竞争优势。探索各种数据科学和分析主题中的课程和程序，帮助你迈出下一步。

上述分享的应该学哪个编程语言更合适跟r语言和python的区别的全部内容，供您全面了解参考！