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python和r

發布時間: 2022-02-12 00:50:43

python和R語言的區別

如下:

Python入門簡單,而R則相對比較難一些。R做文本挖掘現在還有點弱,當然優點在於函數都給你寫好了,你只需要知道參數的形式就行了,有時候即使參數形式不對,R也能"智能地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。

Python幾乎都可以做,函數比R多,比R快。它是一門語言,R更像是一種軟體,所以python更能開發出flexible的演算法

Python適合處理大量數據,而R則在這方面有很多力不從心,當然這么說的前提是對於編程基礎比較一般的童鞋,對於大牛來說,多靈活運用矢量化編程的話,R的速度也不會太差。

介紹

Python和R本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊,很多常用的功能,比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法,所以使用起來產出比大。

這兩門語言對於平台方面適用性比較廣,linux、window都可以使用,並且代碼可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說,應該大多用過MATLAB以及mintab等工具,Python和R比較貼近這些常用的數學工具,使用起來有種親切感。

Ⅱ python和r語言的區別是什麼

在從事數據分析行業中,我們都會從R與Python當中進行選擇,但是,從這兩個異常強大、靈活好用的數據分析語中選擇,卻是非常難以選擇的。

為了讓大家能選擇出更適合自己的語言,我們將兩種語言進行簡單的對比。

Stack Overflow趨勢對比

相關推薦:《Python視頻教程》

上圖顯示了自從2008年(Stack Overflow 成立)以來,這兩種語言隨著時間的推移而發生的變化。

R和Python在數據科學領域展開激烈競爭,我們來看看他們各自的平台份額,並將2016與2017年進行比較:

我們再從適用場景、任務、數據處理能力、開放環境來分析:

適用場景

R適用於數據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,在數據分析任務中需要與Web應用程序集成或者當一條統計代碼需要插入到生產資料庫中時,使用Python更好。

任務

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

數據處理能力

有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持,不管是執行統計測試還是創建機器學習模型,R語言都得心應手。

Python最初在數據分析方面不是特別擅長,但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出,它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。

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。

R 和 Python 詳細對比

R和Python之間有很強的關聯,並且這兩種語言日益普及,很難說選對其一,事實上日常用戶和數據科學家可以同時利用這兩種語言。

Ⅲ R語言與Python是什麼

都是程序計算機語言。

Python入門簡單,而R則相對比較難一些。R做文本挖掘現在還有點弱,當然優點在於函數都給你寫好了,你只需要知道參數的形式就行了,有時候即使參數形式不對,R也能"智能地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。

Python幾乎都可以做,函數比R多,比R快。它是一門語言,R更像是一種軟體,所以python更能開發出flexible的演算法。

相關介紹

Python和R本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊,很多常用的功能,比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法,所以使用起來產出比大。

這兩門語言對於平台方面適用性比較廣,linux、window都可以使用,並且代碼可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說,應該大多用過MATLAB以及mintab等工具,Python和R比較貼近這些常用的數學工具,使用起來有種親切感。

Ⅳ r語言和python的區別是什麼

一、數據結構不同

1、r語言:r語言數據結構簡單,主要包括向量一維、多維數組二維時為矩陣、列表非結構化數據、數據框結構化數據。

2、python:python數據結構豐富,包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制,多維數組。

二、用途不同

1、r語言:它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

2、python:自Python由Guido van Rossum於1989年底發明創建以來,基於此項技術的網站和軟體項目已經有了數千個。Python 由於其獨特性,使其在各種編程語言中脫穎而出,在全世界擁有大量擁護它的程序員。

三、特點不同

1、r語言:r語言是專門為統計和數據分析開發的語言,各種功能和函數琳琅滿目,其中成熟穩定的一抓一把。體積輕便,運行起來系統負擔也小。

2、python:Python 語言是在 ABC 教學語言的基礎上發展來的;遺憾的是,ABC 語言雖然非常強大,但卻沒有普及應用,Guido 認為是它不開放導致的。

Ⅳ python和r數據分析哪個更好

2012年的時候我們說R是學術界的主流,但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行,R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析,因此R不可能直接分析行為詳單,只能分析統計結果。所以有人說:Python=R+SQL/Hive,並不是沒有道理的。

Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性,很多書里也都會提到這一點,一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效
(Python的數據挖掘包Orange canve
中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果,用R幾個小時也出不來,8G內存全部占滿)。但是,凡事都不絕對,如果R矢量化編程做得好的話(有點小難度),會
使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。

R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用,特別是在時間序列分析方面,無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下,Python之前在這方面貧乏不少。但是,現在Python有了
pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此,你可以高效處理非常大的時間序列,輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期
/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了,這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用,但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是,近
年來,由於Python有不斷改良的庫(主要是pandas),使其成為數據處理任務的一大替代方案。

做過幾個實驗:
1. 用python實現了一個統計方法,其中用到了ctypes,multiprocess。
之後一個項目要做方法比較,又用回R,發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。(但那個包還是很慢,一下子把所有線程都用掉了,導致整個電腦使用不能,看網頁非常卡~)
2. 用python pandas做了一些數據整理工作,類似資料庫,兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做,但估計會慢點,畢竟幾十萬行的條目了。
3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大,R是一條命令畫點東
西,pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬,默認顏色比較少,之後可用html的顏色,但是名字太長了~。pyplot
的legend比R 好用多了,算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放,然後再保存為圖片,這點比R好用。

總的來說Python是一套比較平衡的語言,各方面都可以,無論是對其他語言的調用,和數據源的連接、讀取,對系統的操作,還是正則表達和文字處
理,Python都有著明顯優勢。
而R是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計,前期的數據收集,數據處理,數據抽樣,數據聚類,以及比較復雜的數據挖掘演算法,數據建模等等
這些任務,只要是100M以上的數據,R都很難勝任,但是Python卻基本勝任。

結合其在通用編程方面的強大實力,我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序,也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了R,現在完全不用又捨不得,所以對於想要學以致用的人來說,如果能把R和Python相結合,就更好不過了。

Ⅵ python 和 r 的區別 知乎

有人說Python和R的區別是顯而易見的,因為R是針對統計的,python是給程序員設計的,其實這話對Python多多少少有些不公平。2012年的時候我們說R是學術界的主流,但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行,R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析,因此R不可能直接分析行為詳單,只能分析統計結果。所以有人說:Python=R+SQL/Hive,並不是沒有道理的。

Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性,很多書里也都會提到這一點,一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效(Python的數據挖掘包Orange canve 中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果,用R幾個小時也出不來,8G內存全部占滿)。但是,凡事都不絕對,如果R矢量化編程做得好的話(有點小難度),會使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。

R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用,特別是在時間序列分析方面,無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下,Python之前在這方面貧乏不少。但是,現在Python有了pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此,你可以高效處理非常大的時間序列,輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了,這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用,但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是,近年來,由於Python有不斷改良的庫(主要是pandas),使其成為數據處理任務的一大替代方案。

做過幾個實驗:
1. 用python實現了一個統計方法,其中用到了ctypes,multiprocess。
之後一個項目要做方法比較,又用回R,發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。(但那個包還是很慢,一下子把所有線程都用掉了,導致整個電腦使用不能,看網頁非常卡~)
2. 用python pandas做了一些數據整理工作,類似資料庫,兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做,但估計會慢點,畢竟幾十萬行的條目了。
3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大,R是一條命令畫點東西,pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬,默認顏色比較少,之後可用html的顏色,但是名字太長了~。pyplot 的legend比R 好用多了,算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放,然後再保存為圖片,這點比R好用。

總的來說Python是一套比較平衡的語言,各方面都可以,無論是對其他語言的調用,和數據源的連接、讀取,對系統的操作,還是正則表達和文字處理,Python都有著明顯優勢。 而R是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計,前期的數據收集,數據處理,數據抽樣,數據聚類,以及比較復雜的數據挖掘演算法,數據建模等等這些任務,只要是100M以上的數據,R都很難勝任,但是Python卻基本勝任。

結合其在通用編程方面的強大實力,我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序,也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了R,現在完全不用又捨不得,所以對於想要學以致用的人來說,如果能把R和Python相結合,就更好不過了,很早看過一篇文章——讓R與Python共舞,咱們壇子里有原帖,就不多說了,看完會有更多啟發。

BTW: 如果之前沒有學過R,可以先學Python然後決定是不是學R,如果學了R,學Python的時候會更快上手。

Ⅶ python字元串前綴 u和r的區別是什麼

以r或R開頭的python中的字元串表示(非轉義的)原始字元串

python裡面的字元,如果開頭處有個r,比如:

(r』^time/plus/d{1,2}/$』, hours_ahead)

說明字元串r"XXX"中的XXX是普通字元。有普通字元相比,其他相對特殊的字元,其中可能包含轉義字元,即那些,反斜杠加上對應字母,表示對應的特殊含義的,比如最常見的」 "表示換行," "表示Tab等。

而如果是以r開頭,那麼說明後面的字元,都是普通的字元了,即如果是「 」那麼表示一個反斜杠字元,一個字母n,而不是表示換行了。以r開頭的字元,常用於正則表達式,對應著re模塊。

以u或U開頭的字元串表示unicode字元串

Unicode是書寫國際文本的標准方法。如果你想要用非英語寫文本,那麼你需要有一個支持Unicode的編輯器。類似地,Python允許你處理Unicode文本——你只需要在字元串前加上前綴u或U。

Ⅷ 學習量化選擇Python還是R比較好

python對於新手來說較容易入門,而且python目前國內多家量化交易平台都支持,比如優礦、掘金量化、米筐、聚寬等,反而支持R語言的平台很少,所以說python語言做量化才是主流。

Ⅸ python字元串前綴 u和r的區別

以r或R開頭的python中的字元串表示(非轉義的)原始字元串

python裡面的字元,如果開頭處有個r,比如:

(r』^time/plus/d{1,2}/$』, hours_ahead)

說明字元串r"XXX"中的XXX是普通字元。有普通字元相比,其他相對特殊的字元,其中可能包含轉義字元,即那些,反斜杠加上對應字母,表示對應的特殊含義的,比如最常見的」 "表示換行," "表示Tab等。

而如果是以r開頭,那麼說明後面的字元,都是普通的字元了,即如果是「 」那麼表示一個反斜杠字元,一個字母n,而不是表示換行了。以r開頭的字元,常用於正則表達式,對應著re模塊。

以u或U開頭的字元串表示unicode字元串

Unicode是書寫國際文本的標准方法。如果你想要用非英語寫文本,那麼你需要有一個支持Unicode的編輯器。類似地,Python允許你處理Unicode文本——你只需要在字元串前加上前綴u或U。

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