为什么python不能代替r

Python013

为什么python不能代替r,第1张

因为R就是专门做统计计算用的啊！

当年为什么要创造S语言、R语言？就是因为统计学家们认为，自己的工作研究时，当出现了一个灵感，一个想法，却要写上千行的代码去实现它，这个灵感早就跑到不知哪里去了（这一说法是我在r-bloggers网站上一篇文章中看到的）。这个初衷到现在也同样是R语言不断进化的重要方向。

举个最平常的例子：一组元素中的第一个元素如何表示？

在R中，用data[1]，在python中，用data[0]，这个小区别虽然不起眼，但意味着在运用python时，还是需要将脑海中直观的东西按照“程序员的思维”做一些“转化”（尽管相对于其他通用语言，python已经做得很好了），而运用R时，这种“转化”被进一步地、从底层设计开始尽可能地最小化。

事实上，无论你如何地专研R语言，你也永不可能成为一个编程高手，不要指望靠编程吃饭，相反的，你却很有可能成为一个数据分析高手，靠着数据分析吃饭。

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。