Python和R的区别

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Python和R的区别,第1张

Python与R的区别：

虽然R语言更为专业，但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，会发现Python上手更容易，应用范围也较广，如果你对编程已经有了一定的基础，或者就是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也有很多相似之处，两者都是流行的开源编程语言，都得到了广泛的支持。

Python是近几年增长非常快的编程语言，是面向对象的，它为项目提供了稳定性和模块化，为Web开发和数据科学提供了灵活的方法，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。

R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，没有将数据和代码分组，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，这些过程使可视化操作变得更加简单。

学习Python的三个理由：

1、对初学者是友好的，它使用了一种逻辑和易于接近的语法，使识别代码字符串更加容易，减少了学习困难和一些挑战。

2、Python是多用途的，并不局限于数据科学，它还能很好的处理基于web的应用程序，并且支持多种数据结构，包括使用SQL的数据结构。

3、Python是可伸缩的，比R语言运行速度更快，可以和项目一起增长和扩展，提供了必要的有效工作流程，使工作得以实现。

学习R的三个理由：

1、R为统计而建，R使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，会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，它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。

spss相对r的优点：

操作上容易上手，简单易学，大部分功能都是可视化呈现的，操作的话点击鼠标就可以完成，常用到的功能没有多少需要编写语句。

较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量专门介绍spss的中文参考书可供参考，另外很多统计教材也附带spss操作方法。

汉化程度高，无论是操作界面还是结果界面，都可以中文呈现

spss相对r的缺点：

1.不是开源软件，SPSS有版权问题，使用较新版本的spss会受到限制

2.相比于r来说，更吃内存

3.功能的丰富性、全面性远不及r，r的功能包非常多，需要安的时候写个简单的语句就安上了，随用随安，能够做的统计分析比spss多很多，相对而言，spss的定位还是普通的大众的通常需求，而r则是更多统计专业人士的首选

4.做很多统计分析不如r灵活，其实通常来说需要写代码语句的统计软件灵活性都高于那些只需要点击鼠标的，你想做什么分析、想呈现哪些结果，就写相应的语句就好了，不会呈现出冗余的内容。spss的结果呈现常常会包含一些多余的内容，你通常不关心也不需要报告的内容。

princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数矩阵计算就相当于先标准化，在进行主成分分析 用。