python和r语言哪个入门容易(r语言与python哪个容易百度贴吧)

r和python哪个难

R是专门用来做数学计算的，如果自己擅长数学，那么R就会显得容易一些；

Python是一门通用的语言，功能比较全面，可以做Web、做脚本工具，也可以做数学计算，看你所需，学起来也很简单。

如果只是想做数学计算，那么选R更容易；如果想语言的适用面更广，就选Python。R和Python是两个不同目标的语言，不好比较到底谁更难。

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。

python和r语言哪个入门容易

1、语言的定义：

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。

是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

2、适用群体：

R语言在学术研究和调查工作中使用的比较多，逐渐延伸到企业商业界。使用人群不一样需要计算机背景，统计、金融、经济、核电、环境、医疗、物流管理乃至人文学科，都有R语言立足之地;Python相比R非标准的代码，Python作为出了名的语法简洁工具，对于一些稍有编程基础的人来说格外友好，可以减少在编程进程中的磕绊，没有任何基础的编程小白一样可以上手Python，适用于金融、医疗、管理等各行各业。

3、学习难度：

刚开始学习R语言的时候了解最基本知识和语言逻辑，入门不难，如果数理统计基础好的话学起来更容易，相反，如果没有数理背景，学习起来会增加难度;Python看重可读性和易用性，学习难度比较平缓，对于初级小白而言，十分友好，可就业方向也有很多。

4、就业方向：

R场景：数据探索、统计分析、数据可视化;岗位：数据分析师、数据科学家、投资分析师、税务人员、管理人员、科研人员等。

Python场景：数据分析、网络爬虫、系统编程、图形处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web编程、数据库连接、人工智能、机器学习等;岗位：数据架构师、数据分析师、数据工程师、数据科学家、程序开发员等。

r语言和python哪个好学

1、适用场景不同

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、任务不同

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。

3、开发环境不同

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语言和python哪个难

Python的优势：

大多数深度学习研究都是用python来完成的，因此Keras和PyTorch等工具都具有python优先的开发，你可以在Keras的深度学习导论和PyTorch的深度学习导论中了解这些主题。

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。

Python被称呼为具有易于理解的语法的通用语言。

R语言的优势：

在R中进行大量的统计建模研究，因此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。

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。

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。

python和r哪个难一点

Python和r语言相对来说，r更难一些。

R语言

R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。

如果你具备一些统计背景，R会令你使用各类model和复杂的公式时更加愉悦有爽感，因为你总能找到对应的package，并且几行代码就可以调用搞定。

Python

Python的创始人初衷，是为非专业程序员设计的一种开放型的语言。优雅，明确，简单，是它的标签。因此，总有人高唱「人生苦短，我用Python」。

数据分析、网络爬虫、编程开发、人工智能等，作为一门多功能的胶水语言，Python的使用目的和学习路径更加多样化。

实际上，由于不了解每个人的知识背景和学习成本，这个问题并不能做出非黑即白的绝对性答案。这也是为什么，各类论坛上R和Python的使用者关于入门难度总是各执一词。

R语言

开始学习R，了解了最基本知识和语言逻辑，入门不难。以及数理统计基础好的会越学越爽，相反，如果完全没有数理背景，会感觉到明显增幅的难度。

Python

Python看重可读性和易用性，它的学习曲线比较平缓。对于初级小白来讲，比较友好，但如果纵深学习以及拓展方向，还需要掌握大量package的知识和使用方法。

Python和r相对来说r更难一些。

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