python和r語言的區別

Python與R語言的共同特點

1.Python和R在資料分析和資料探勘方面都有比較專業和全面的模組，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高階的用法

2.Python和R兩門語言有多平臺適應性，linux、window都可以使用，並且程式碼可移植性強

3.Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具

其實R也有很多自己特性，下面是它最顯著的幾個特性：

1、就是命令模式。Python雖然也支援命令模式，但是相對來說，更偏向於流程控制語句，也就是可以寫一堆語句，然後執行。R本身基

本上不需要用到流程控制（當然，它也支援流程控制）。

2、就是互動性。這樣是命令模式的一個特點，敲回車，出結果。但是又不像SPSS那種用滑鼠扎針的互動方式（在鍵盤上運指如飛逼格瞬

間提升很多……好萊塢大片裡面，高手駭客都是不用滑鼠的，當然，這樣很合理，SSH或者Telent到遠端伺服器上，怎麼滑鼠？）

3、也是R語言最大的特點，統計學特性……好吧R語言與其他所有計算機語言最大的本質區別，就是它是一門統計學家發明的語言（其他

語言，基本上都是碼農發明的，當然，也有數學家發明的），那麼就有很多神奇特點。

比如：賦值的時候，不用等號（=），用的是指向（<-），帶來的問題就是要寫 a < -5

這種語句，就需要 a < (-5)  這樣寫。

Python與R語言的區別

資料結構方面，由於是從科學計算的角度出發，R中的資料結構非常的簡單，主要包括向量(一維)、多維陣列(二維時為矩陣)、列表(非結

構化資料)、資料框(結構化資料)。而 Python 則包含更豐富的資料結構來實現資料更精準的訪問和記憶體控制，多維陣列(可讀寫、有序)、

元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的資料;R不行，R分析資料時需要先透過資料庫把大資料轉化為小資料(透過

groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。

Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的呼叫，和資料來源的連線、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文

字處理，Python都有著明顯優勢。 而R是在統計方面比較突出。