r语言和python的区别收费吗(r语言和python有必要都学吗)
python与r语言哪个好
Python比较好点，Python用的人比较多。
ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，11.2％的数据科学家使用R语言。
python与r语言区别如下：
Python的优势：
1. Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。
2. Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
3. Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言，用python编写应用程序，包含基于Python的模型的过程是无缝的。
4. Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势，尤其在计算机编程、网络爬虫上更有优势。
R语言的优势：
1. R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。在R中进行大量的统计建模研究，有更广泛的模型类可供选择，如果你对建模有疑问，R是最合适的。
2. R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘，Python也有Dash作为替代，但是不够成熟。
3. R的函数是为统计学家开发的，因此它具有特定领域优势，比如数据可视化的强大特性，由R Studio的首席科学家Hadley Wickham创建的ggplot2 如今是R历史上最受欢迎的数据可视化软件包之一。
ggplot2允许用户在更高的抽象级别自定义绘图组件。我个人非常喜欢ggplot2的各种功能和自定义。ggplot2提供的50多种图像适用于各种行业。
Python和R语言的区别
如下：
Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能"智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。
介绍
Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法，所以使用起来产出比大。
这两门语言对于平台方面适用性比较广，linux、window都可以使用，并且代码可移植性还算不错的。对于学数理统计的人来说，应该大多用过MATLAB以及mintab等工具，Python和R比较贴近这些常用的数学工具，使用起来有种亲切感。
r语言和python的区别是什么?
一、数据结构不同
1、r语言：r语言数据结构简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。
2、python：python数据结构丰富，包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。
二、用途不同
1、r语言：它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
2、python：自Python由Guido van Rossum于1989年底发明创建以来，基于此项技术的网站和软件项目已经有了数千个。Python 由于其独特性，使其在各种编程语言中脱颖而出，在全世界拥有大量拥护它的程序员。
三、特点不同
1、r语言：?r语言是专门为统计和数据分析开发的语言，各种功能和函数琳琅满目，其中成熟稳定的一抓一把。体积轻便，运行起来系统负担也小。
2、python：?Python 语言是在 ABC 教学语言的基础上发展来的；遗憾的是，ABC 语言虽然非常强大，但却没有普及应用，Guido 认为是它不开放导致的。
R语言和Python的区别是什么?
R语言和Python的区别：
1、适用场景
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
2、任务
在进行探索性统计分析时，R语言比Python更好用。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。
3、数据处理能力
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。
4、开发环境
对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。
扩展资料
R语言的特点：
1、R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后，我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。
3、 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时，它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中，随着新的统计分析方法的出现，标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。
4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示，对以前输入过的命令有记忆功能，可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。
参考资料：
百度百科-R语言
python和r语言的区别是什么
在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。
为了让大家能选择出更适合自己的语言，我们将两种语言进行简单的对比。
Stack Overflow趋势对比
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上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种语言随着时间的推移而发生的变化。
R和Python在数据科学领域展开激烈竞争，我们来看看他们各自的平台份额，并将2016与2017年进行比较：
我们再从适用场景、任务、数据处理能力、开放环境来分析：
适用场景
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
任务
在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。
数据处理能力
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。
开发环境
对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。
R 和 Python 详细对比
R和Python之间有很强的关联，并且这两种语言日益普及，很难说选对其一，事实上日常用户和数据科学家可以同时利用这两种语言。