python和r语言的区别是什么

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python和r语言的区别是什么,第1张

在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。

为了让大家能选择出更适合自己的语言，我们将两种语言进行简单的对比。

Stack Overflow趋势对比

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上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种语言随着时间的推移而发生的变化。

R和Python在数据科学领域展开激烈竞争，我们来看看他们各自的平台份额，并将2016与2017年进行比较：

我们再从适用场景、任务、数据处理能力、开放环境来分析：

适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

任务

在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

开发环境

对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

R 和 Python 详细对比

R和Python之间有很强的关联，并且这两种语言日益普及，很难说选对其一，事实上日常用户和数据科学家可以同时利用这两种语言。

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