R与Python的数据科学在数据科学的r与Python之间，更有可能被数据科学家阅读的点，才是更好的。这两种编程语言在数据科学领域都发挥着其关键作用。这两种语言对数据科学的影响几乎相同。你可以在R中找到几乎所有对数据科学有用的包。你可以用R无缝地执行各种数据科学任务。这就是为什么大多数数据科学家都在使用Python进行数据科学。它还可以与Hadoop和其他数据仓库无缝连接。但微软撼动了整个世界，他们让R来满足他们的大数据需求。这就是为什么在数据科学中，R与Python之间没有明显的赢家。超实用的Python零基础入门到进阶视频源码淘宝￥2购买已下架R与Python的机器学习对比R不是一种很适合机器学习的语言。机器学习需要大量的包和模块来无缝工作。R是一种传统语言，它不能满足机器学习技术的要求。另一方面，Python非常适用于机器学习。它可以与机器学习算法无缝衔接。你可以用Python轻松创建、修改和追加机器学习算法。你喜欢用Python实现机器学习。它有一个精心设计的机器学习库。因此，在这场R与Python的机器学习之战中，Python显然是赢家。R与Python在数据分析中的运用我在前面提到，R非常适合统计分析；因此，它也是最好的数据分析选择。另一方面，用Python执行数据分析任务需要花费很多精力。在这场战争中，R是赢家。R与Python的语法对比R和Python的语法有很大的不同。下面我们来看看R的基本语法：-myString-“variable”print(myString)myString-“variable”Python的基本语法：print“variable”R与Python的普及率R不再是一种流行的语言；它甚至不在IEEESpectrum排名的前10名名单中。R的受欢迎程度正在逐年下降。另一方面，在IEEESpectrum的排名中，Python是世界上排名第一的编程语言。原因是Python在数据科学和大数据技术中的大量使用。而且它也被广泛用于机器学习和人工智能技术。R与Python的性能对比在执行各种任务时，R比Python略快。这就是大多数数据科学专业人士更倾向于使用R而不是Python的原因。与Python相比，你几乎可以用一半的时间完成大部分功能。另一方面，Python是世界上最慢的编程语言之一。它需要大量的时间来完成同样的任务，而它的竞争对手做得更快。但如果我们谈论整体性能，Python仍然是首选。R与Python的深度学习R不是很适合深度学习技术，因为深度学习需要很多模块和包才能无缝工作。另一方面，Python是机器学习的最佳选择。Python提供了最好的编程模块和软件包，可以满足深度学习的所有要求。Python在深度学习方面永远不会让你失望。R与Python的工资R开发人员的年薪在18万到20万之间。另一方面，Python开发人员的年收入超过25万元。在这种比较中，Python是明显的赢家。R与Python的可视化这两种语言都是数据可视化的最佳选择。但是，在R语言中借助ggplot2实现数据可视化技术是非常容易的。另一方面，Python提供了Matplotlib来实现数据的可视化，它的速度相当慢。但Seaborn库的使用正试图克服Python中的这个问题。R与Python的速度对比虽然这两种编程语言都是用来分析大数据的，但如果进行比较，python比R语言更好。Pandas与DataFrames的比较可能更有意义，也更重要。当一个人写一个程序，并且迭代小于次的时候，Python在速度上会是最快的。对于低于次的迭代，Python可能比R快8倍，但如果你有超过次的迭代，那么R可能比Python更好。R与Python在金融方面的对比你可能不知道R或python哪个更适合于财务工作？我们可以说，如果你有一个财务团队或在会计师事务所、银行或咨询公司工作，你可以很容易比较这些编程语言。R更适合于编写定制的函数，统计应用程序，它有标准的库，可以利用这些库进行统计工作。另一方面，python有自己的标准库，是为计算而建立的，有一些矩阵代数和自然语言的扩展。除此之外，R程序中的自然语言处理也是可能的。总的来说，经理依靠一些标准来选择R与Python，如发展潜力、团队熟悉程度、开源支持或外部社区，最后但不是最不重要的标准库的技术力量。所有这些要点都是需要考虑的，它们不仅可以使团队集中精力做事情，而且还有助于为大公司赚取利润。那么，是选择Python还是R？一般来说，使用Python更适合：·寻找开发桌面应用、视频游戏或网络应用。·要求从事依赖GPU的计算或深度学习。·倾向于编写干净、简短、可读的代码。另一方面，使用R更适合：·想制作优秀的数据可视化。·与探索性分析一起工作。·进行分析和推理统计，特别是在学术场合。让我们来总结一下R与Python的关系你可能还在想，我应该学习R还是Python？emmm，这取决于你出于何种目的想学习一种新的编程语言。R用于数据科学项目，而Python有广泛的用途，它有自己的库用于不同的用途。R有相对复杂的语法，有时不容易理解，但R有一个绘图库，很容易使用。另一方面，Python有许多可访问的资源和社区，相对来说比R编码语言更大。因此，我们可以说这两种语言都有自己的用途，根据你的要求选择其中任何一种编程语言。除此以外，你还得到了R与Python的详细比较。这两种语言都有其优势和劣势。你可以使用任何一种进行数据分析和数据科学。这两种语言在语法和方法方面都有相似之处。你可以选择其中任何一种，它们都会让你失望。现在你可能会知道这些语言的基本优势，现在你可能更有信心根据你的需要选择最好的一个。常见问题R比Python容易吗？R在某种程度上更难入门，因为它不支持其他编程语言的常用规范。同时，Python相当简单，使其成为初学者学习的第一种编程语言的良好选择。Python可以取代R吗？这个问题的答案是可以的——有不同的工具（如feather包），允许用户在Python和R之间交换数据，并将代码合并成一个项目。R还流行吗？这一点很重要，R的使用量是有略微下降。不过，人们已经看到，R被广泛用于统计分析和数据科学。在最近的一项调查中，发现几乎一半的数据科学家仍在频繁使用R。好了，这场R和Python的战争就先进行到这里，希望大家能继续
转载请注明：http://www.aierlanlan.com/grrz/7609.html
