学数据分析 那种语言好——Python还是R?

众所周知,R和Python都是开源的编程语言,都有庞大的社区基础,都可以用作数据分析……那么,当我们学习数据分析时,学哪种语言会更好呢?

Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言,Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。

同样,R语言也具有很多Python没有的优势。

话不多说,小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。当你对这两种语言有了基础的了解,你就可以知道学习数据分析时,学哪种语言会更好了。

学数据分析 那种语言好 Python还是R?

R语言的简介

1、R语言的起源

R语言于1995年问世,是由统计学家开发的最古老的编程语言之一。同时,R语言是专门为机器学习和数据科学设计的编程语言。

2、R语言的优点

(1)R语言拥有丰富的库,这也使其成为统计分析工作的首选之一。

(2)CRAN(R综合档案网络的简称)大约有12000个软件包,可用于执行数据挖掘以及时间序列分析。

(3)R语言由各种统计应用程序的程序包组成。因此,它非常适用于统计分析。

(4)R语言拥有很多的可视化库,可以将数据更直观地展现,例如ggplot2。

(4)运用R语言,数据分析师可以进行独立分析。

Python的简介

1. Python的起源

Python由吉多·范罗苏姆(荷兰的计算机程序员)于1991年开发。Python是世界上最流行的编程语言之一。它拥有最强大的数学、统计、人工智能和机器学习库。但是python语言有一定的局限性,无法用于计量经济学、通信等业务的分析。

2. Python的优点

(1)Python可以执行与R编程语言相同的任务。

(2)python的主要功能是数据整理、工程设计、网页抓取等。

(3)Python拥有有助于大规模实施机器学习的工具。

(4)Python是最简单的编程语言之一,并且在某些功能上比R语言更加强大。(5)Python拥有最先进的API。当我们在进行机器学习和人工智能学习时,API会起到很大的作用。

(6)大多数数据分析师一般只使用python的这五种库——Numpy、Pandas、Scipy、Scikit-learn以及Seaborn。

(6)诸如pandas、numpy和scikit-learn之类的软件包,使Python成为开展机器学习项目的绝佳选择。

R语言与Python之间的比较

1、R语言所包含的分析功能更多,Python则更偏向于面向对象的编程。

2、R语言具有很多的内置函数可供数据分析。而Python则依赖于软件包,我们必须导入statsmodel包才能使用此功能。

3、R语言中有一个内置函数dataframe可供构造。然而,我们必须将dataframe导入Python中才能运用。

4、Python语言通过它的scikit学习包进行线性回归、随机森林(Random Forest)等操作。如上所述,它还提供了用于机器学习和人工智能的API。然而,R语言并没有这两项优点。

5、R语言更适用于统计分析。尽管Python的软件包中的statsmodels为统计方法提供了一定的覆盖范围,但是R语言的生态系统要比Python大得多。

6、运用Python执行非统计性任务会更加方便。

7、Python如果通过Beautiful soup和request之类的库进行网页抓取,会比R容易得多。

8、R语言和Python语言中的很多常见任务的语法都一致。

R语言和Python是否可以同时学习?

看了R语言和Python的优缺点后,有小伙伴就要说了:“既然这两种编程语言都有很多的优点,那我都学不就行了。”

的确,多掌握一门语言就多一种技能。两种编程语言都掌握了,一定是百利而无一害的事。但是,如果同时学习两种语言,小伙伴需要注意在学习过程中加入差异化对比,这样可以避免语法和语义上的混淆。

如果你想要执行面向对象的功能,你就不能用R语言;同样的,在你进行统计分布的时候,你用Python语言就很不方便。

写在最后

怎么样,现在小伙伴们对R语言和Python语言都了解的差不多了吧。当我们学习数据分析时,大家会选择哪种语言呢?

这两种语言都有各自的优劣之处,当然,在语法上也有很多相似之处。

至于选择R语言还是Python,还是要看自己对未来自己将要从事的职业来做判别~不过,私心的小编还是推荐小白们先从Python语言学起,因为小编自己就是从Python语言开始学起的(新手上路,上Python的车更稳哦~)。

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