r和python哪个容易入门
个人认为是python
python语言简单易学,模块众多,网上的资料也很多
所以如果新手推荐python
Python的优势:
大多数深度学习研究都是用python来完成的,因此Keras和PyTorch等工具都具有python优先的开发,你可以在Keras的深度学习导论和PyTorch的深度学习导论中了解这些主题。
Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言,用python编写应用程序,包含基于Python的模型的过程是无缝的。
Python被称呼为具有易于理解的语法的通用语言。
R语言的优势:
在R中进行大量的统计建模研究,因此有更广泛的模型类可供选择,如果你对建模有疑问,R是最合适的。
R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘,Python也有Dash作为替代,但是不够成熟。
R的函数是为统计学家开发的,因此它具有特定领域优势,比如数据可视化的强大特性。
我其实学python是冲着爬虫来的,然后顺便学了一下python的数据分析。让我感触最深的是python的规整统一,语法优雅。比如各种机器学习算法在python中使用方法完全是同一个套路,训练预测检验都是一样的方法,这极大地减少了学习的成本。在这点上R就显得很乱,R包虽然很多很全,但是重复太多,调用方法都不一样,学习成本骤然上升。
不过R也有python无法比拟的优势。总结起来就是R更方便。
第一,绘图。
python的绘图基本上都是基于matplotpb库,其他库很多都和这个关联。这个库的绘图灵活性非常强大不可否认,即想调哪里都可以做到,但是每次画一个简单的图形都要写一大堆代码就很麻烦。
第二,数据分析函数的调用。
因为数据科学只是python的一个分支,所以数据科学的数据类型不是python内置的类型,而是放在几个库里面的,每次使用都要加载库,加载要使用的函数,这在我看来是比较麻烦的。
总结起来,python语法的设计更加规范,用户可以更自由地实现自己的想法,但是它帮你实现的东西会比R少一些。因为更加灵活所以只学一个语言就推荐这个,否则学R语言的话,有时候会觉得不够用就很难受。
用一个比喻来说明就是,python好比给了你一把非常好的鱼竿,你可以钓取任何你想要吃的鱼(但是要你自己钓),R好比给了你一把没那么好用的鱼竿,还附加吃不完的鲤鱼、鲫鱼,你可以只吃这两种鱼,但是你想吃草鱼就要费比较大的功夫才能吃到。为了防止误导,加入C语言的对比,C语言就是鱼竿也要你自己造。
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python,入门就是python简单一些,还是用,可以学会一门再去学别的语言
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泸溪县13176419605: Python和R到底该学哪个 - ?
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泸溪县13176419605: r语言和python哪个难 - ?
巧莫血滞: 学习python,难度会大一些.
泸溪县13176419605: 数据挖掘用r还是python - ?
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巧莫血滞: 其实,这三种语言都很多数据分析师在用,但更推荐python,主要是有以下几点:1、python易学、易读、易维护,处理速度也比R语言要快,无需把数据库切割;2、python势头猛,众多大公司需要,市场前景广阔;而MATLAB语言比较局限,专注于工程和科学计算方面,而且MATLAB价格贵,免费版或盗版都只能玩玩学习用;3、python具有丰富的扩展库,这个是其他两个不能比的;
泸溪县13176419605: R 和 Python 用于统计学分析,哪个更好 - ?
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巧莫血滞: 可以去这里看:http://blog.csdn.net/pinellina/article/details/50781531 从定位角度看,R致力于提供更好的,对用户友好的数据分析、统计分析和绘图模型;而Python则强调生产效率和代码的可读性.双方的用户群也有一定的差异.R主要用于学...