R语言和Python的区别

1、适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。

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。

2、任务

在进行探索性统计分析时,R胜出。它非常适合初学者,统计模型仅需几行代码即可实现。

Python作为一个完整而强大的编程语言,是部署用于生产使用的算法的有力工具。

3、数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持,不管是执行统计测试还是创建机器学习模型,R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长,但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出,它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

4、开发环境

对于R语言,需要使用R Studio。

对于Python,有很多Python IDE可供选择,其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

5、存在问题

内存问题:R语言被要求把所有数据都加载到内存里面去进行运行……

R语言和Python的区别