r语言和python哪个好学(r语言和python有必要都学吗)

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和python哪个容易入门

如果只想学一个语言的话，还是推荐python。从我身边人的情况来看，很多学了很多R的人最后都选择再去多学一门python，包括我自己也是，而python很厉害的人却没听说过会来学R。（推荐学习：Python视频教程）

我其实学python是冲着爬虫来的，然后顺便学了一下python的数据分析。让我感触最深的是python的规整统一，语法优雅。比如各种机器学习算法在python中使用方法完全是同一个套路，训练预测检验都是一样的方法，这极大地减少了学习的成本。在这点上R就显得很乱，R包虽然很多很全，但是重复太多，调用方法都不一样，学习成本骤然上升。

不过R也有python无法比拟的优势。总结起来就是R更方便。

第一，绘图。

python的绘图基本上都是基于matplotpb库，其他库很多都和这个关联。这个库的绘图灵活性非常强大不可否认，即想调哪里都可以做到，但是每次画一个简单的图形都要写一大堆代码就很麻烦。

第二，数据分析函数的调用。

因为数据科学只是python的一个分支，所以数据科学的数据类型不是python内置的类型，而是放在几个库里面的，每次使用都要加载库，加载要使用的函数，这在我看来是比较麻烦的。

总结起来，python语法的设计更加规范，用户可以更自由地实现自己的想法，但是它帮你实现的东西会比R少一些。因为更加灵活所以只学一个语言就推荐这个，否则学R语言的话，有时候会觉得不够用就很难受。

用一个比喻来说明就是，python好比给了你一把非常好的鱼竿，你可以钓取任何你想要吃的鱼（但是要你自己钓），R好比给了你一把没那么好用的鱼竿，还附加吃不完的鲤鱼、鲫鱼，你可以只吃这两种鱼，但是你想吃草鱼就要费比较大的功夫才能吃到。为了防止误导，加入C语言的对比，C语言就是鱼竿也要你自己造。

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python和r语言哪个好

单就数据分析对比，我认为R的优势有：

1、学习先易后难，不会把小白们吓掉；

2、数据科学的包特别多

3、可视化特别吊

R的缺点也不少：

1、R经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个R的版本，不停的切换

2、R语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。

3、R语言社区人少，遇到问题你只能自己解决

4、即使有RStudio，写代码还是不方便

下面再说下python，优点：

1、是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。

2、数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。

3、社区人数特别多，基本你遇到的问题都能找到

python的缺点：

1、学习起来，开头很难，学习曲线与R正好相反。

2、公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如R多

3、可视化不如R

综合下，建议大家学习python，语言通俗易懂，功能强大，越来越简单。

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。

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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