1. R语言:R语言在数据分析和统计建模方面非常强大。它提供了丰富的统计操作和可视化函数,非常适合进行数据的清洗、探索和可视化。同时,R语言在统计建模方面有很多成熟的算法和模型可以直接使用,方便用户进行数据建模和预测分析。 2. Python:Python在数据分析领域也有很好的表现。尽管Python的统计分析功能相对R语言来说稍...
综上所述,如果你主要从事统计计算、数据分析和数据可视化等任务,具有统计学和数据分析背景,那么学习R语言可能更适合你。如果你希望学一门通用型的编程语言,在多个领域使用,希望具备更好的扩展性和生态系统支持,那么学习Python可能更适合。当然,最好的方式是根据个人需求和实际情况来选择学习R语言或Python,或者两者都学习。
如果有,你可能更容易适应Python的语法;如果没有,R的统计分析功能可能更具吸引力。 考察社区和资源:查看两种语言的社区活跃度、学习资源、教程和案例的丰富程度。这将有助于你更好地学习和应用这些语言。 尝试实践:通过编写一些简单的程序来感受两种语言的不同。这将帮助你更直观地了解它们的优缺点。 额外建议 不要...
选择R语言还是Python，很大程度上取决于你的具体需求和项目要求。如果你主要进行统计分析、数据挖掘和预测建模，R语言可能是更好的选择。如果你需要处理更大规模的数据、开发Web应用或进行其他类型的软件开发，Python可能更适合。总结：R语言和Python都是强大的编程语言，各有其独特优势。选择哪种语言取决于你...
总体来说,并不存在哪一个语言绝对的好。对于不同的数据科学家和不同的项目需求,适合的工具也不同。因此,评估项目需求,并选择最合适的工具,是中文文本挖掘任务中更为重要的一环。在多数情况下,混合使用R语言和Python,取二者所长,或许会是一种理想的解决方案。
答案肯定是学Python更好,当然也不是就完全否定了学习R语言的作用和意义。只是和R语言比较起来,Python的优势更加明显。首先,Python应用场景更加广泛,且上手简单,在数据处理方面有着强大的能力。因此,如果是从事数据科学的朋友,选择学习python会更好。 1、Python应用场景广泛。
答案肯定是学Python更好,当然也不是就完全否定了学习R语言的作用和意义。只是和R语言比较起来,Python的优势更加明显。首先,Python应用场景更加广泛,且上手简单,在数据处理方面有着强大的能力。因此,如果是从事数据科学的朋友,选择学习Python会更好。 1、Python应用场景广泛。
下面再说下python，优点：1、是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。2、数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。3...
和R类似,python也有包,pypi 是一个 Python 包的仓库,里面有写好的Python 库。 python拥有一个很大社区,但是相对于比较分散,因为它是一个通用语言。python在数据科学中占据非常重要地位。 什么是R语言? Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 1995 年在S语言中创造了开源语言R。目的是专注于提供更好和更人性化的方...