R語言的特點是什麼？和Python有何區別？

1、R是自由軟體。這意味著它是完全免費，開放原始碼的。可以在它的網站及其映象中下載任何有關的安裝程式、原始碼、程式包及其原始碼、文件資料。標準的安裝檔案身自身就帶有許多模組和內嵌統計函式，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。

 

2、R是一種可程式設計的語言。作為一個開放的統計程式設計環境，語法通俗易懂，很容易學會和掌握語言的語法。而且學會之後，我們可以編制自己的函式來擴充套件現有的語言。

 

3、所有R的函式和資料集是儲存在程式包裡面的。只有當一個包被載入時，它的內容才可以被訪問。一些常用、基本的程式包已經被收入了標準安裝檔案中，隨著新的統計分析方法的出現，標準安裝檔案中所包含的程式包也隨著版本的更新而不斷變化。

 

4、 R具有很強的互動性。除了圖形輸出是在另外的視窗處，它的輸入輸出視窗都是在同一個視窗進行的，輸入語法中如果出現錯誤會馬上在視窗中得到提示，對以前輸入過的命令有記憶功能，可以隨時再現、編輯修改以滿足使用者的需要。

 

R語言 和 Python有何區別？

1、適用場景

R適用於資料分析任務需要獨立計算或單個伺服器的應用場景。Python作為一種粘合劑語言，在資料分析任務中需要與Web應用程式整合或者當一條統計程式碼需要插入到生產資料庫中時，使用Python更好。

 

2、任務

在進行探索性統計分析時，R語言比Python更好用。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行程式碼即可實現。Python作為一個完整而強大的程式語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。

 

3、資料處理能力

有了大量針對專業程式設計師以及非專業程式設計師的軟體包和庫的支援，不管是執行統計測試還是建立機器學習模型，R語言都得心應手。gendan5.com/zs/diniw.html

Python最初在資料分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴充套件庫的推出，它已經逐漸在資料分析領域獲得了廣泛的應用。

 

4、開發環境

對於R語言，需要使用R Studio。對於Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。