R或python哪个更适合数据分析
计算机/软件
1 471
1
该提问暂无详细描述
收藏
2021-01-20 11:29 更新 han •  226
共 1 个回答
高赞 时间
0

一.语言性质 Python是一种广泛使用的通用高级编程语言,他的设计理念强调编写干净的代码,任何程序员都可以轻松阅读。代码的可读性是一个重要的功能。他的语法使程序员可以用比C + +或Java等语言更少的代码行来表达概念。该语言旨在为无论规模大小的程序提供清晰的结构。 R的软件环境主要是用C,FORTRAN和R编写的。他专注于出色的数据分析,统计解释和出色的可视化工具。尽管它的起源一直在学术和研究领域,但正在迅速扩展到商业和工业领域。 二.语言功能 Python具有非常清晰易读的语法,因此编码和调试更加容易,适当的缩进有助于加快调试速度。任何功能都以相同的方式编写,因此编码的统一性提高了语言的简洁性,但如果初学者使用,可能会使学习曲线相对缓慢且渐进。PyPi是Python包索引,是Python软件的存储库。用户可以为PyPi做贡献,但是不太容易。 CRAN代表全面的R存档网络,她是R的巨大存储库,用户可以轻松地向其贡献。包是R函数,数据和已编译代码的集合。他们可以轻松地用一根线安装在R中 三.语言性质 在数据分析任务和Web应用程序之间进行集成和当需要将统计代码合并到生产数据库中时,通常使用Python。作为一种全面完善的编程语言,Python 是实现用于生产的算法好工具。 R主要用在数据分析任务需要单个服务器上进行的情况。对于初学者来说R更易于进行探索和研究工作。统计模型可以用几行代码编写。 过去用于数据分析的Python软件包的原始性和初期性是个问题,但现在不再如此,人们可以使用“Numby”和“Pandas”等等来使用Python进行数据分析。R具有大量的软件包,易于使用的软件测试以及直接使用的公式的优点,因此可以用来数据分析,即R可用于基本的数据分析,而无需安装包。 四.语言环境 Python 具有许多可供选择的集成开发环境(IDE)。“Spyder”和“IPython Notebook”最受欢迎。流行的软件包括:Pandas(轻松地处理数据),Scipy和Numpy(用于科学计算),Scikit- le a r n(使用机器学习方法)等等。 R将RStudio作为其流行的IDE,流行的软件包括Dpylr,plyr和Data.table(用于轻松处理数据),Stringr(用于操作字符串),Zoo(用于规则和不规则时间序列),Ggvis,lattice和gggplot2(可视化数据)。 计算工程师Jan Galkowski曾说“R目前来看在数据分析方面领先于Python,但我坚信Python可以轻松快速地赶上。” 五.总结 总的来说两者不相上下,到底哪个语言适合自己,可以考虑如下问题作出决定: (1)您是纯粹基于数据分析还是基于教学,机器学习,人工智能的混合分析? (2)您所在的领域常用的工具有哪些? (3)您需要使用哪种可视化级别? (4)您可以使用许多数据分析软件来进行分配完成任务吗?

收藏
2021-01-20 12:25 更新 玩手机的豆浆 •  430