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在從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)中，我們都會從R與Python當中進行選擇，但是，從這兩個異常強大、靈活好用的數(shù)據(jù)分析語中選擇，卻是非常難以選擇的。

為了讓大家能選擇出更適合自己的語言，我們將兩種語言進行簡單的對比。

Stack Overflow趨勢對比

上圖顯示了自從2008年(Stack Overflow 成立)以來，這兩種語言隨著時間的推移而發(fā)生的變化。

R和Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域展開激烈競爭，我們來看看他們各自的平臺份額，并將2016與2017年進行比較：

我們再從適用場景、任務(wù)、數(shù)據(jù)處理能力、開放環(huán)境來分析：

適用場景

R適用于數(shù)據(jù)分析任務(wù)需要獨立計算或單個服務(wù)器的應(yīng)用場景。Python作為一種粘合劑語言，在數(shù)據(jù)分析任務(wù)中需要與Web應(yīng)用程序集成或者當一條統(tǒng)計代碼需要插入到生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中時，使用Python更好。

任務(wù)

在進行探索性統(tǒng)計分析時，R勝出。它非常適合初學(xué)者，統(tǒng)計模型僅需幾行代碼即可實現(xiàn)。Python作為一個完整而強大的編程語言，是部署用于生產(chǎn)使用的算法的有力工具。

數(shù)據(jù)處理能力

有了大量針對專業(yè)程序員以及非專業(yè)程序員的軟件包和庫的支持，不管是執(zhí)行統(tǒng)計測試還是創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)模型，R語言都得心應(yīng)手。

Python最初在數(shù)據(jù)分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出，它已經(jīng)逐漸在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。

開發(fā)環(huán)境

對于R語言，需要使用R Studio。對于Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。

R 和 Python 詳細對比

R和Python之間有很強的關(guān)聯(lián)，并且這兩種語言日益普及，很難說選對其一，事實上日常用戶和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以同時利用這兩種語言。

感謝各位的閱讀！關(guān)于python和r語言的區(qū)別有哪些就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！