Python与R语言优缺点比较——“术业有专攻”

本文对比了Python和R语言在数据分析领域的优缺点。R语言以其免费开源、丰富的统计功能和优秀的可视化能力受到青睐,但数据管理能力较弱。Python则以简单易学、速度快、强大的库和广泛的应用范围脱颖而出,但统计功能相比R略显不足。两者在数据分析领域相辅相成,各有专长。

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文章结构:

写在前面

R语言/背景/优点/缺点

Python/背景/优点/缺点

写在最后

写在前面

文章的很多信息来自于我的老师——辛勤所著(名字就叫辛勤)的《数据分析及可视化研究》,是上海大学及新西兰奥克兰大学联合培养博士,而新西兰奥克兰大学正是R语言的诞生地,所以文中介绍很多都是他书中的内容,我只是一个小小的搬运工。

本文约3500字,预计阅读8min

R语言背景

R语言是统计界老牌的计算机语言,从一出生就是为了做统计运算的。虽然在国内因为“大数据”的概念的流行才逐渐被大众熟悉,但在国际上R几乎是统计系的必修课,具有统治性的地位。它源于进行数据探索、统计分析、作图的解释性语言S,其出生具有浓烈的统计背景,但是发展却远远超过S,已经成为高校学生所选用的第二大工具语言,不仅是统计专业,R正在越来越多被其他专业的人所接受和推荐。

R的界面

 

R优点

R的优点概括起来主要有以下6个方面。

(1)免费开源

这一点非常重要。一方面直接导致了R在各行各业里的流行,相比于Tableau的收费性吓跑了一堆中小散客,SAS也因其收费性而多流行与公司内;另一方面R由于其免费开源成为其流行于研究机构和大学的最重要原因。

(2)函数功能齐全

由于本身设计就是为了数据分析&#x

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