理工酷

一.语言性质 Python是一种广泛使用的通用高级编程语言，他的设计理念强调编写干净的代码，任何程序员都可以轻松阅读。代码的可读性是一个重要的功能。他的语法使程序员可以用比C + +或Java等语言更少的代码行来表达概念。该语言旨在为无论规模大小的程序提供清晰的结构。 R的软件环境主要是用C，FORTRAN和R编写的。他专注于出色的数据分析，统计解释和出色的可视化工具。尽管它的起源一直在学术和研究领域，但正在迅速扩展到商业和工业领域。 二.语言功能 Python具有非常清晰易读的语法，因此编码和调试更加容易，适当的缩进有助于加快调试速度。任何功能都以相同的方式编写，因此编码的统一性提高了语言的简洁性，但如果初学者使用，可能会使学习曲线相对缓慢且渐进。PyPi是Python包索引，是Python软件的存储库。用户可以为PyPi做贡献，但是不太容易。 CRAN代表全面的R存档网络，她是R的巨大存储库，用户可以轻松地向其贡献。包是R函数，数据和已编译代码的集合。他们可以轻松地用一根线安装在R中 三.语言性质 在数据分析任务和Web应用程序之间进行集成和当需要将统计代码合并到生产数据库中时，通常使用Python。作为一种全面完善的编程语言，Python 是实现用于生产的算法好工具。 R主要用在数据分析任务需要单个服务器上进行的情况。对于初学者来说R更易于进行探索和研究工作。统计模型可以用几行代码编写。 过去用于数据分析的Python软件包的原始性和初期性是个问题，但现在不再如此，人们可以使用“Numby”和“Pandas”等等来使用Python进行数据分析。R具有大量的软件包，易于使用的软件测试以及直接使用的公式的优点，因此可以用来数据分析，即R可用于基本的数据分析，而无需安装包。 四.语言环境 Python 具有许多可供选择的集成开发环境（IDE）。“Spyder”和“IPython Notebook”最受欢迎。流行的软件包括：Pandas（轻松地处理数据），Scipy和Numpy（用于科学计算），Scikit- le a r n（使用机器学习方法）等等。 R将RStudio作为其流行的IDE，流行的软件包括Dpylr，plyr和Data.table（用于轻松处理数据），Stringr（用于操作字符串），Zoo（用于规则和不规则时间序列），Ggvis，lattice和gggplot2（可视化数据）。 计算工程师Jan Galkowski曾说“R目前来看在数据分析方面领先于Python，但我坚信Python可以轻松快速地赶上。” 五.总结 总的来说两者不相上下，到底哪个语言适合自己，可以考虑如下问题作出决定： （1）您是纯粹基于数据分析还是基于教学，机器学习，人工智能的混合分析？ （2）您所在的领域常用的工具有哪些？ （3）您需要使用哪种可视化级别？ （4）您可以使用许多数据分析软件来进行分配完成任务吗？