r和python区别(r跟python)

r跟python

地理科学专业一般要学python。当然，这个问题和你在人文地理学中做的工作有关系。

1、python是处理数据的强大语言

2、地理的很多基本库会使用python作为库的语言

所以，是看你的工作和发展方向。只要用到数据处理，数据呈现，一些python库的使用，都是要学python的。和具体的专业的关系，就是专业内的数据处理的需求和库的需求。

r和python的区别

python俗称编程，我们常见的几种计算机语言包括java,c语言等。python是这几种语言中最简单易懂的一种，特别是初学者，选择一门好的计算机语言，尤其重要，而python为计算机应用者提供了一份简结有效，迅速的计算机语言进入模式。随着互联网的发展，人与人，人与世界的沟通越来越普便，而计算机这一互联网的载核，做为互联网时代的文明产物，性能随着人类技术的个革新，特别是第二次工业革命以来，计算机逐渐登上世界的舞台。现在第四次工业革命已经来临，标志世界即将进入数据化，数字化，全球化，万物联通的新时代，以人工智能为代表的新兴行业，正以排山倒海之势冲击着以人工为主的世界经济。旧有的经济工作模式，枯燥乏味而这些将被人工智能所代替。而我们所要面临的是如何在这新时代中找到工作，如何填补人工智能留下的空缺。众所周知，我们人类有自己的语言，同样的计算机也有，而python就是一门计算机语言。掌握好python这门语言，你会发现你已经握住未来时代发展的机遇。你可以从事计算机软件开发，数据提取、获得，从事人工智能的开发。在另一方面，掌握好python的学习，你可以从自身的职业出发，学习有关相关专业的python学习。总而言之，python学习是当今最热门，同时也是最易学的一门计算机语言。

r 和python

SAS，SPSS，R 一般都是作为统计和建模软件 ，其中SAS，SPSS在金融电信等传统行业用的很多，R用的比较小众，但是已成为新宠，偏互联网行业。

Matlab 是商业数值计算软件，仿真工具，一般用于工业领域，Mathematic是纯数学软件专用。python主流的编程语言，用途主要是在web 开发，自动化测试，爬虫，数据科学等领域。具体的求职你看下招聘网站看下就知道了

r与python对比

数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(一、无序)、字典(Key-Value)等等。

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。

Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。

而R是在统计方面比较突出。

Python与R语言的应用场景

应用Python的场景

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r和python哪个难

　　这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。　　Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的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。　　Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。　　论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了　　python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。　　Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。　　从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。　　python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631

r和python的区别和联系

R在函数公式中读音为“ahr”或“are”。在数学中，R是代表自变量或函数的符号之一。在函数公式中，通常会使用R来表示函数的输入或输出。根据国际音标的规定，“ahr”或“are”可表示英语中的字母R的读音。除了表示函数的自变量或输出以外，R还有很多其他的用途。例如，在统计学中，R是一种常用的统计软件，可以用来处理和分析数据。此外，在计算机科学中，R还是一种流行的编程语言，用于数据分析和可视化。无论在哪种领域，掌握R的使用方法都是非常有益的。