数据分析用r还是python，数据分析一定要python

r语言和python的区别

数据结构不同 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。

数据结构复杂程度不同 R中的数据结构非常的简单，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。Python 则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。

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。

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与R的区别：虽然R语言更为专业，但Python是为各种用例设计的通用编程语言。

python与r语言区别如下：Python的优势： 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。 Python与R相比速度要快。

相关问答

Q1: 数据分析用python还是r语言

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。任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。

· 探索和数据分析· 学术科研· 大量计算研究领域虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时，比起Python，R语言花的时间更少，而且使用Python还需要花时间进行安装。

以下是几种常见的编程语言：R语言：R语言是一种广泛使用的统计计算和数据分析软件，也是统计学学硕生必备的编程语言之一。它具有丰富的数据处理和可视化功能，可以进行数据整合、清洗、处理、分析和建模等。

如果只是处理（小）数据的，用R。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。

当然，即使读者没有任何的编程基础，只需要根据网上的教程，一步一步地从基础学起Python，最终不仅可以利用Python进行数据分析，更可以利用Python进行机器学习、人工智能。

Q2: 数据科学入门丨选Python还是R

1、虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时，比起Python，R语言花的时间更少，而且使用Python还需要花时间进行安装。

2、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。 Python与R相比速度要快。

3、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。

4、Python最初是作为用于软件开发的编程语言开发的（后来添加了数据分析工具），因此具有计算机科学或软件开发背景的人们可能会更舒适地使用它。

5、python的缺点：学习起来，开头很难，学习曲线与R正好相反。公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如R多 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。

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