首先,对于任何统计学家来说, R是最好的编程语言, 它包含了大量的统计和图形方法。而Python的功能类似于R, 但是数据分析行业的人更喜欢它, 因为它具有简单性和高性能。
⚠️入门学习层面:Python易,R难
R用于数据的统计分析,具有陡峭的学习曲线。编程经验很少的人在开始时会比较困难一些。
Python强调生产力和代码可读性, 是最简单的编程语言之一。容易学习也容易理解, 因此效果更好。
⚠️运行速度层面:Python短,R长
底层编程语言的关系,R需要较长的代码来简化过程,因此长代码需要更多的执行时间,速度也就慢了。
Python是一种高级编程语言, 是构建应用程序的首选。Python代码简单, 并且长度短, 因此运行时间相对少。
⚠️数据处理能力:可视化R比Python更强大
R便于分析,无需安装任何软件包即可将其用于基本数据分析。Numpy和Pandas软件包用于Python中的数据分析,它也适用于并行计算。
在选择数据分析软件时, 可视化很重要。在R中, 几个软件包提供了高级图形功能,这一点R比Python更强大。
如果时间有限,你的职业规划是数据分析师或者数据科学家,建议你学Python.
⚠️入门学习层面:Python易,R难
R用于数据的统计分析,具有陡峭的学习曲线。编程经验很少的人在开始时会比较困难一些。
Python强调生产力和代码可读性, 是最简单的编程语言之一。容易学习也容易理解, 因此效果更好。
⚠️运行速度层面:Python短,R长
底层编程语言的关系,R需要较长的代码来简化过程,因此长代码需要更多的执行时间,速度也就慢了。
Python是一种高级编程语言, 是构建应用程序的首选。Python代码简单, 并且长度短, 因此运行时间相对少。
⚠️数据处理能力:可视化R比Python更强大
R便于分析,无需安装任何软件包即可将其用于基本数据分析。Numpy和Pandas软件包用于Python中的数据分析,它也适用于并行计算。
在选择数据分析软件时, 可视化很重要。在R中, 几个软件包提供了高级图形功能,这一点R比Python更强大。
如果时间有限,你的职业规划是数据分析师或者数据科学家,建议你学Python.