Python vs R：数据科学领域两种编程语言的优劣势对比

python和r哪个难一点

Python和R语言有点困难。

语言

r统计开发。
因此，在R语言系统中，有许多统计原则和知识。

如果您有统计背景，则R在使用各种复杂的模型和公式时会使您更有趣，更令人耳目一新，因为您始终可以找到相应的软件包，并且可以将其称为几行代码。

python

Python的创始人是一种为非专业程序员设计的开放语言。
优雅，清晰，轻松，是其标签。
因此，总会有人唱“短暂的生活，我使用python”。

数据分析，网络爬网，编程开发，人工智能等作为多功能胶语，使用Python和更多样化的学习路径的目的。

实际上，由于每个人都不理解每个人的知识和学习成本的背景，因此这个问题不能对非黑人或白色的绝对答案。
这就是为什么RM和Python在各个论坛中总是有自己的话语的原因。

语言

开始学习R并了解语言的最基本知识和逻辑。
而且更好的数学和物理基础将学习更多更好。

python

重新阅读了python的值和易用性，并且学习曲线非常柔软。
对于主要的小岛，它更加友好，但是如果您学习和开发方向，则需要掌握大量的知识和包装使用情况。

python和r有点困难R.

更多Python的知识，请关注：Python本身是一个购买网络！ 相交

Python和R语言的区别

以下内容：

python很简单。
r非常困难。
R对于文本仍然很弱。
当然，优势在于功能是为您编写的。
有时，参数仅需要错误的格式。
帮助您适应您。
这个简单的软件适合那些希望专注于经济的人。

python关闭权，r。
它比这更快，它是一种语言，就像软件一样。
因此，Python可以开发灵活的算法。

python适合大量信息。
关于这个问题。
有很多力量。
当然，此事有很多权力。
在这方面，这是儿童的鞋子。
r速度不擅长

python。
有许多常见的活动，例如数据分析和数据提取，在向量操作中具有更高的使用水平。
因此，输出比很大。

这两种语言更关心平台。
您可以同时使用Linux和Windows。
对于具有统计数据的人，大多数人应该使用MATLAB和MINTAB等工具。
Python和R更接近这些常见的数学设备。

r语言和python哪个好

r语言和python是强大的编程语言。

详细说明：

语言的特征：

r语言在统计分析和数据可视化方面表现良好。
它具有丰富的统计数据和机器学习库，使数据分析和采矿变得容易有效。
R语言非常适合计算机研究人员，统计和科学研究人员，尤其是那些需要进行复杂统计分析的人。

python属性：

python是一种通用的编程语言，语法简单，易于阅读且功能丰富。
它广泛用于许多领域，例如计算机科学，网络开发和自然语言处理。
Python具有强大的库支持，例如Numpy，Pandas，Matplotlib等，这意味着它在数据处理，数值数据处理和图形可视化方面效果很好。
此外，Python还可以用于开发大型项目，并具有广泛的应用程序。

选择取决于目的：

选择R语言或Python，这在很大程度上取决于您的特定需求和项目需求。
如果您主要执行统计分析，数据挖掘和预测建模，则R语言可能是一个更好的选择。
如果您需要处理较大的数据，开发Web应用程序或执行其他类型的软件开发，则Python可能更合适。

摘要：

r语言和python是强大的编程语言，每种语言都有其独特的好处。
您选择哪种语言取决于您的特定需求，项目需求和技能背景。
两者都在计算机科学方面处于重要状态，理解和掌握这两种语言，并将为您打开更广泛的职业发展道路。

明明r语言比python容易学的多,为什么还有那么多人说r语言