综上所述,对于初学者来说,如果更关注统计分析和数据可视化,可以先学习R语言;如果更关注通用编程和机器学习,可以先学习Python。另外,了解R语言和Python的基本语法和常用库,并逐步掌握两种语言的应用场景和操作流程,对于提高数据分析和机器学习的能力是非常有帮助的。
有人指出这两种语言各自的传统缺陷(例如:用Python进行数据可视化,或者用R进行数据整理),幸而,近年来发行了一些扩展包,比如:用于python的Altair,或是用于R的dplyr,使这些弱点可得到有效缓解。 本文是对视频中所讨论的当前进展的总结。我们推荐网站上完整的视频(地址:https://blog.dominodatalab.com/video-huge-debate-...
显然是python。主流的库都有python版本，r语言很少见。 rust这种高性能的语言倒是很常见
显然是python。主流的库都有python版本,r语言很少见。 rust这种高性能的语言倒是很常见 0 0 0 没找到需要的内容?换个关键词再搜索试试 向你推荐 Java和python的初学者分别用哪些编程工具比较好? 学习C语言什么书比较好。 相对于MATLAB和R语言 python更适合做数据采集、挖掘、分析吗 小白比较适合哪种?随时随地...
总之R和Sas是专业性更强的统计软件,统计专业学生必备。 spss是更大众化的统计软件,完成一些诸如问卷分析,简单回归之类的小问题 ,python不是统计软件 ,而是一种可以用来做各种事情的语言 ,stata介于spss和sas之间, 编程的难度特大。 另外,只有R和python是开源,开源不仅仅是免费, 更重要的, 它是由许多人在维护开发...