python与r语言

1.Python语言与R语言区别

数据结构方面,由于是从科学计算的角度出发,R中的数据结构非常的简单,主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。

而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制,多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(一、无序)、字典(Key-Value)等等。Python与R相比速度要快。

Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处理,Python都有着明显优势。

而R是在统计方面比较突出。Python与R语言的应用场景应用Python的场景。

2.Python与R语言的区别是什么

数据结构方面,由于是从科学计算的角度出发,R中的数据结构非常的简单,主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。

而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制,多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(一、无序)、字典(Key-Value)等等。 Python与R相比速度要快。

Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。 Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处理,Python都有着明显优势。

而R是在统计方面比较突出。 Python与R语言的应用场景 应用Python的场景。

3.R和Python

Python与R的区别和联系

1、区别

Python与R的区别是显而易见的,因为R是针对统计的,python是给程序员设计的。2012年R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。所以有人说:Python=R+SQL/Hive,并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性,很多书里也都会提到这一点,一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果,用R几个小时也出不来,8G内存全部占满)。但是,凡事都不绝对,如果R矢量化编程做得好的话(有点小难度),会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面,无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。相比之下,Python之前在这方面贫乏不少。但是,现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此,可以高效处理非常大的时间序列,轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。近年来,由于Python有不断改良的库(主要是pandas),使其成为数据处理任务的一大替代方案。

2、联系

通过R和Python只共享文件,Python把源数据处理干净,生成格式化的文件放在预定的目录下,做个定时器让R去读文件,最终输出统计结果和图表。

让Python直接调用R的函数,R是开源项目,有rpy2之类的模块,可以实现使用python读取R的对象、调用R的方法以及Python与R数据结构转换等。

python与r语言

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