python和r语言有什么区别

在数据分析行业，我们都是从 R 和 Python 中选择的，但是要从这两种极其强大、灵活、易用的数据分析语言中选择是非常困难的。

为了让大家选择更适合自己的语言，我们将对两种语言做一个简单的对比。

Stack Overflow趋势对比

上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种语言随着时间的推移而发生的变化。

R 和 Python 在数据科学领域竞争激烈，我们来看看它们各自的平台份额并比较 2016 年和 2017 年：

然后我们从适用场景、任务、数据处理能力、开放环境等方面进行分析：

适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

任务

在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

开发环境

对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

R 和 Python 详细对比

R 和 Python 之间有很强的相关性，而且这两种语言的日益流行使得人们很难选择其中一种，实际上日常用户和数据科学家可以同时使用这两种语言。