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r和python哪个容易学，Python比R更容易上手吗

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1，Python比R更容易上手吗个人认为是python python语言简单易学，模块众多，网上的资料也很多 所以如果新手推荐python你好：python被称为一种胶水语言；简单，易用；上手快！
2，r语言和python哪个好学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?。?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 。
3 ， Python和R到底该学哪个看处理什么样的数据了，r应该是处理的比较复杂的数据吧，python处理的数据好像简单一点，个人理解都学 。R语言在数据分析方面比较有用；Python则用途比较广泛，是近几年比较流行的编程语言之一 。我买了本核心编程二在学Python 2.7，也想跟着网上的教程学R语言 。R语言学习时间不长，1个多月应该就可以入门 。【r和python哪个容易学，Python比R更容易上手吗】
4，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 。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于r和python哪个容易入门的详细内容希望对大家有所帮助 ， 更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！5，r语言和python哪个难学习python ， 难度会大一些 。python相较c语言入门要简单的多 。如果没有编程基础 ， 强烈建议培养编程思维，先学习c语言，这样在学习其他高级语言会显得比较轻松 。但这里要说的是，如果你是想学习一门语言去找一份工作，python目前可能并不是太合适 。如果你是一名资深程序员，强烈推荐你将python做为第二语言，未来，它将助你在激烈的职场竞争中拔得头筹 。比如：大数据、机器学习、数据处理、自动化运维、爬虫、数据采集与可视化、web后端等等 。所以c语言和python，是先苦后甜，亦或者是先甜后苦需要你衡量一下 。6，R和PythonPython与R的区别和联系1、区别Python与R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的 。2012年R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位 。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 。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的 。Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性 ， 很多书里也都会提到这一点 ， 一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满) 。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升 。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用 ， 特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用 。相比之下 ， Python之前在这方面贫乏不少 。但是，现在Python有了pandas 。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法 。因此，可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等 。近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案 。2、联系通过R和Python只共享文件，Python把源数据处理干净，生成格式化的文件放在预定的目录下，做个定时器让R去读文件，最终输出统计结果和图表 。让Python直接调用R的函数，R是开源项目，有rpy2之类的模块，可以实现使用python读取R的对象、调用R的方法以及Python与R数据结构转换等 。我python很熟悉（10几年），R刚学 。通常来讲用python调用R应该更方便些 。或者是两者用文件做交换 。大部分情况下python都是调用其它的语言更方便 。这是因为python是一种胶水语言，可以很方便的调用其它语言 。特别是C和C++的 。如果要通过文件交换R与C混编也是可以的 。当然直接调用更可以 。只是感觉成本太高 。不合算 。你都用C语言了 。为什么还贪图R的方便，直接自己手写工 ， 或者是调用C的库就可以了 。python入门很容易 ， 精通不太容易 。不过比basic, java, c#都要简单吧 。数据处理方面，学一学numpy就可以，它自带教程 。另外python本身最好的教程 还是python自已的帮助文档 。如果还不懂就去看代码 。即使没有学过python的人，看python代码也不吃力 。（如果有其它语言基础的话） 。head first这本书挺不错的 。我看过一些head first java的 。至于python的书太多了 。不过我自己看过的都不满意。学好语言还是要靠自己练习，还有就是看别人的代码 。R是好东西 。我最近在试着做一个分布式的计算环境。R也可以做分词，文本处理也是可以的 。并不需要python帮助做什么 。除非你象我这样，python很熟悉，而R不熟悉 。英文好的话推荐官方文档的tutorial部分,否则就推荐Python核心编程.py完全可以和c混编，而且是最好的组合，py数据处理的有以下几本《NumPy攻略》《利用Python进行数据分析》《统计思维：程序员数学之概率统计》如果你是机器学习或者数据挖掘方向此类的py中文书也有很多，这几本都有中文版卖，可以先下载pdf版看看再决定

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