Python与R语言的简要对比

数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联网发展以及大批海量数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（data scientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。

目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有：Java、C++、C、Python、R等等

R语言作为统计界第一语言（软件），很多时候与我们号称分析界第一语言的Python老是被人拿起来对比，所以今天专门做了一个表格，简介一下R语言与Python语言的对比情况。

首先还是我Python神图压镇：

首先介绍一下R语言吧：

有个小段子，说为什么要叫R语言呢？就是因为两位创始人的名字，都是以"R"开头的，所以，干脆一拍即合，就叫R语言吧……

R语言有很多的特点……当然，看这张图，是不是觉得很眼熟啊，没错，如果看过以前那篇“Python大法好”的文章的同学，发现，R语言怎么和Python的特性这么相似捏？

其实R也有很多自己特性，下面是它最显著的几个特性：

1、就是命令模式。Python虽然也支持命令模式，但是相对来说，更偏向于流程控制语句，也就是可以写一堆语句，然后执行。R本身基本上不需要用到流程控制（当然，它也支持流程控制）。

2、就是交互性。这样是命令模式的一个特点，敲回车，出结果。但是又不像SPSS那种用鼠标扎针的交互方式（在键盘上运指如飞逼格瞬间提升很多……好莱坞大片里面，高手黑客都是不用鼠标的，当然，这样很合理，SSH或者Telent到远程服务器上，怎么鼠标？）

3、也是R语言最大的特点，统计学特性……好吧R语言与其他所有计算机语言最大的本质区别，就是它是一门统计学家发明的语言（其他语言，基本上都是码农发明的，当然，也有数学家发明的），那么就有很多神奇特点。

比如：赋值的时候，不用等号（=），用的是指向（<-），带来的问题就是要写a<-5

这种语句，就需要a<(-5)这样写。

比如对象下面的属性，不用点（.），而是用刀乐（$）。当然，点也能用，但是又带来各种问题，比如R语言的变量命名法则不用遵循匈牙利法则……可以用中文啊有木有：

最反人类（反（程序）猿类）的设计，就是它的数组下标从1开始啊有木有！！所有的程序语言都是从0开始的有木有啊！！

最后就是内存问题：R语言被要求把所有数据都加载到内存里面去进行运行……我卖噶！！现在动辄GB没事就TB就数据，作死要不要做得这么彻底？（当然，现在Spark也支持R了……这是一个好消息，大家都是内存计算，难兄难弟啊）

最后贴出我Python大法与R大法的对比图：

详细指标项如下：

Python程序猿经常说的一句话：别看我们运行慢，但是我们写得快啊……但是这个对比R就没优势了，R的代码量比Python更少……当然，是比R能够完成的任务的情况下。

实际上这种对比并没有太大的意义，比较硬要说R是一种语言，还不如说它更像是一个分析工具，是一个软件……而Python是一个支持大型软件工程项目的开发语言（不信，你用R写个web网站我看看……Python就可以。）

总结

以上就是本文关于Python与R语言的简要对比的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

python+opencv实现的简单人脸识别代码示例

Python编程实现蚁群算法详解

python实现图片处理和特征提取详解

如有不足之处，欢迎留言指出。

赞 (0)

相关推荐

  • 使用Python的PIL模块来进行图片对比

    在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项,感觉非常有意思,有人可能会想这肯定是人为的去划分的,呵呵,有这种可能,但是估计人会累死, 开个玩笑,当然是通过机器识别的,海量的图片只有机器识别才能做到. 那用python能不能实现这种功能呢?答案是:能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到,下面上代码: import colorsys def get_dominant_color(image): #颜色模式转换,以便输出rgb颜色值 image = im

  • 对比Python中__getattr__和 __getattribute__获取属性的用法

    相信大家觉得大多数时候我们并不太需要关注getattribute和getattr的一些细节(至少我自己吧:)), 一般情况下消费我们自定义的类的时候,我们对类的结构都了解,不会刻意偏离,造成一些属性访问的错误. 不过作为一个有好奇心有追求有气质的python宝宝,怎么可能不稍稍研究一下呢.好吧,其实是在github上读到一个开源项目sinaweibopy的源码才看的,代码挺有意思,正好当作一个实用的例子,来看看如何自定义实现gettattr让代码更加的动态优雅: # 例子在原来的基础上简化了一下

  • Python获取当前页面内所有链接的四种方法对比分析

    本文实例讲述了Python获取当前页面内所有链接的四种方法.分享给大家供大家参考,具体如下: ''' 得到当前页面所有连接 ''' import requests import re from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree from selenium import webdriver url = 'http://www.testweb.com' r = requests.get(url) r.encoding = 'gb2312'

  • Python编程实现两个文件夹里文件的对比功能示例【包含内容的对比】

    本文实例讲述了Python编程实现两个文件夹里文件的对比功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #-*-coding:utf-8-*- #=============================================================================== # 目录对比工具(包含子目录 ),并列出 # 1.A比B多了哪些文件 # 2.B比A多了哪些文件 # 3.二者相同的文件:文件大小相同 VS 文件大小不同 (Size相同文件不打印:与Size不同文件显

  • 举例讲解Python中字典的合并值相加与异或对比

    字典合并值相加 在统计汇总游戏数据的时候,有些数据是是每天用字典存的,当我要对多天汇总的时候,就需要合并字典了. 如果key相同的话它们的值就相加. 不能用update方法,因为用update方法则相同的key的值会覆盖,而不是相加. 千言不如一码. def union_dict(*objs): _keys = set(sum([obj.keys() for obj in objs],[])) _total = {} for _key in _keys: _total[_key] = sum([

  • 浅谈Python中chr、unichr、ord字符函数之间的对比

    ord是unicode ordinal的缩写,即编号 chr是character的缩写,即字符 ord和chr是互相对应转换的. 但是由于chr局限于ascii,长度只有256,于是又多了个unichr. >>c = u'康' >>c u'\u5eb7' >>ord(c) 24747 >>chr(24247) ValueError: chr() arg not in range(256) >>unichr(24247) u'\u5eb7' chr

  • Python 多线程抓取图片效率对比

    目的: 是学习python 多线程的工作原理,及通过抓取400张图片这种IO密集型应用来查看多线程效率对比 import requests import urlparse import os import time import threading import Queue path = '/home/lidongwei/scrapy/owan_img_urls.txt' #path = '/home/lidongwei/scrapy/cc.txt' fetch_img_save_path =

  • 横向对比分析Python解析XML的四种方式

    横向对比分析Python解析XML的四种方式

    在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.ET_iter四种方式进行横向对比,通过处理相

  • Python与R语言的简要对比

    Python与R语言的简要对比

    数据挖掘技术日趋成熟和复杂,随着互联网发展以及大批海量数据的到来,之前传统的依靠spss.SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求,依据美国对数据科学家(data scientist)的要求,想成为一名真正的数据科学家,编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件:目前很多从事数据挖掘工作的人,大多都是出身非计算机专业,本身对编程基础比较低,所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的,好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果. 目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有

  • Python调用R语言实例讲解

    Python调用R语言实例讲解

    网络上经常看到有人问数据分析是学习Python好还是R语言好,还有一些争论Python好还是R好的文章.每次看到这样的文章我都会想到李舰和肖凯的<数据科学中的R语言>,书中一直强调,工具不分好坏,重要的是解决问题的思路,就算是简单的excel,也能应付数据分析中的大部分问题.再者Python和R本来就没有什么好对比的,一门是计算机工程语言,一门是统计语言,只有将两者结合起来,才能发挥更大的威力,不是吗,对于数据分析的人来说,难道不是两样都要掌握的吗? rpy2是Python调用R程序的模块,旨

  • 简述：我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

    简述：我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

    做数据分析.科学计算等离不开工具.语言的使用,目前最流行的数据语言,无非是MATLAB,R语言,Python这三种语言,但今天小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等. 为什么Python比MATLAB.R语言好呢? 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

  • R语言 vs Python对比：数据分析哪家强？

    R语言 vs Python对比：数据分析哪家强？

    什么是R语言? R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R),现在由"R开发核心团队"负责开发.R基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行.R的语法是来自Scheme. R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux).W

  • Python/R语言分别实现斐波那契数列的示例详解

    Python/R语言分别实现斐波那契数列的示例详解

    目录 前言 1.年龄计算 1.1 图解问题 1.2 代码解决 1.3 实验小结 2.斐波那契数列 2.1 图解问题 2.2 代码实现 2.3 实验小结 总结 前言 此专栏为python与R语言对比学习的文章:以通俗易懂的小实验,带领大家深入浅出的理解两种语言的基本语法,并用以实际场景!感谢大家的关注,希望对大家有所帮助. “博观而约取,厚积而薄发!”谨以此言,望诸君共勉 本文将前两个小实验整理拼凑再了一起 :分别是“年龄计算”.“斐波那契数列”.具体的项目介绍见下文. 1.年龄计算 有 5 个人

  • 利用Python/R语言分别解决金字塔数求和问题

    利用Python/R语言分别解决金字塔数求和问题

    目录 前言 1.前N阶乘求和 1.1 图解问题 1.2 算法流程 1.3 代码实现 1.4实验小结 2.金字塔数求和运算 2.1 图解问题 2.2 算法流程 2.3 代码实现 2.4 实验小结 总结 前言 此专栏为python与R语言对比学习的文章:以通俗易懂的小实验,带领大家深入浅出的理解两种语言的基本语法,并用以实际场景!感谢大家的关注,希望对大家有所帮助. “博观而约取,厚积而薄发!”谨以此言,望诸君共勉 本文将前两个小实验整理拼凑再了一起 :分别是“前N阶乘求和.金字塔数求和”.具体的项

  • 利用python/R语言绘制圣诞树实例代码

    利用python/R语言绘制圣诞树实例代码

    目录 Python R语言 总结 圣诞节快到了,想着用python.r来画画圣诞树玩,就在网络上各种找方法,不喜勿喷哈~~ Python 1. import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle() circle.shape('circle') circle.color('red') circle.speed('fastest') circle.up() square = turt

  • R语言RCode与RStudio使用对比体验分析总结

    目录 RCode 优势部分 1.外观 2.界面布局 3.其它优势 RCode 的硬伤: 1.中文不支持 2.绘图体验不好 3.功能设置极其不完全 结论 本周体验了R的一个新的 IDE(Integrated Development Environment,开发环境)-- RCode. 官方网址:https://www.pgm-solutions.com/rcode,目前已经支持Windows,Linux与MacOS. 说到R中的IDE,一定会与 RStudio 进行对比,本文着重就两者之间的不同,

  • 关于Python与Golang语言的对比分析

    目录 一:前言 二:特点 1.Python ①解释型语言 ②动态数据类型 ③完全面向对象的语言 ④拥有强大的标准库 ⑤社区提供了大量第三方库 2.Golang ①静态强类型.编译型.并发型 ②垃圾回收机制 ③支持面向对象编程 ④丰富的标准库 ⑤内嵌C支持 三:应用 1.Python 2.Golang 一:前言 刚看了一篇软文,说什么“才华是改变人生最有效的途径”,反正呢,大体就是科技进步,要想一直在车上,就得不断的学习,刚好最近也准备学习Golang,最近火的不能在火了吧,刚好也有些Python

  • python八大排序算法速度实例对比

    这篇文章并不是介绍排序算法原理的,纯粹是想比较一下各种排序算法在真实场景下的运行速度. 算法由 Python 实现,可能会和其他语言有些区别,仅当参考就好. 测试的数据是自动生成的,以数组形式保存到文件中,保证数据源的一致性. 排序算法 直接插入排序 时间复杂度:O(n²) 空间复杂度:O(1) 稳定性:稳定 def insert_sort(array): for i in range(len(array)): for j in range(i): if array[i] < array[j]:

随机推荐