R和Python都是面向数据科学的两种最流行的开源编程语言。R是数据挖掘者和统计学家广泛使用的最新前沿技术，用于开发统计软件和数据分析。R是一种功能强大的编程语言，它正在迅速成为专业人员的事实标准，并已被应用于从科学和医学到工程和商业的所有可能的学科。然而，这项技术并非没有它应有的缺点。R不是一种特别快的编程语言，写得不好的代码可能相当慢。Python以其强大的数据集和灵活性而闻名，但它仍然赶上了R中可用的优秀统计库的数量。但是这些语言中哪一种是容易使用和最好学习的呢？

什么是“r”(“r”)？

R是一种功能强大的开源编程语言，具有函数式和面向对象（OO）编程语言的特点。R不仅仅是一个计算机程序；它是一个统计编程环境和语言的统计计算和图形。它最初是由Ross Ihaka和Robert gunter在90年代早期的一个研究项目，到1995年，这个程序已经成为开源的，这意味着任何人都可以完全免费地修改或修改代码。第一个版本是在2000年发布的，从那时起，它已经被应用于从科学到工程的所有可能的学科。从技术上讲，它既是一种统计语言，也是一种计算机科学和分析软件，在数据分析方面具有重要的实用性。特征丰富的R库使其成为统计分析的首选。

什么是python(python)？

Python是另一种在科学和数值计算中广泛使用的高级面向对象编程语言。它用于服务器端，因为它有多种编程模式，包括命令式和面向对象的函数式编程。Python允许您更快地工作，并更有效地集成系统。Python的基础可以追溯到1980年底。它最初是由Guido van Rossum在1989年提出的，1991年推出了编程语言的第一个版本，后来命名为“Python”。从那时起，它经历了几次更新，现在是社区中使用的最流行的开源编程语言之一。它也是数据科学中广泛使用的语言之一，仅次于R。

r与python的区别

1. R与Python的本质

–R和Python都是用于统计和数据分析的两种最流行的开源编程语言，而且都是免费的。然而，Python是一种通用的多范式编程语言，它为数据科学提供了一种更通用的方法。R、 另一方面，不仅仅是一个计算机程序；这是一个统计编程环境和语言的统计计算和图形，这似乎是更好的数据可视化。R中的术语environment的特征是一个完全计划和一致的系统，而不是特定的和不灵活的工具与其他数据分析软件（如Python）的增量累积。

1. 功能

–R是一种计算机程序和统计编程环境，允许使用多种分析方法，并生成具有表示质量的图形。它主要用于统计分析，让统计学家牢记在心。它处理复杂的统计方法和处理简单的方法一样容易。它不同于大多数可以处理各种各样的数学和统计任务的程序。Python几乎可以做R所做的所有事情。它以易于理解的语法而闻名，这使得编码和调试比使用其他编程语言容易得多。

1. 语言环境

–IDE集成了几个专门为软件开发设计的工具。从1.5.2b1开始，IDLE是标准Python安装包的一部分。随着时间的推移，其他IDE出现了，其中包含了一些IDLE不提供的更流行的库。一些流行的pythonide有Spyder、Atom、PyCharm、ipythonnotebook、Eclipse+PyDev等等。一些流行的R IDE包括RStudio、RKWard、R Commander、Emacs+ESS等等。流行的软件包包括Stringr、Zoo、Dpylr、Data.table等。

1. R和Python的灵活性

–R是一种用于统计计算和图形的功能性但复杂的编程语言和环境。它很容易获取，并且有大量的包，特别是处理数据分析的包。因为它是开源的，所以它提供了更多的灵活性，这实际上提供了根据组织的需要扩展和修改分析功能的能力。Python可以用来开发GUI应用程序和web应用程序，因为它是一种通用语言，所以它可以使用正确的工具和库来构建任何东西。然而，它没有R那么多的库。

r与python：比较图

总结 - r的(of r) vs. python(python)

R和Python都是高级开源编程语言，是数据科学和统计学中最流行的语言之一。然而，R更适合于传统的统计分析，而Python通常用于传统的数据科学应用。R有一个陡峭的学习曲线，没有任何经验的人会发现很难在一开始就掌握这门语言。Python相对容易学习，因为它注重简单性，而且由于它是一种通用编程语言，因此可以使用正确的工具和库来构建几乎任何东西。Python以其强大的数据集和灵活性而闻名，但它仍然赶上了R中可用的优秀统计库的数量。