光环大数据告诉你Python与R的区别与联系

　　Python与R的区别与联系。如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语言而战斗。今天，就让我们从数据科学的角度，一步步比较这两大编程语言。

1.对阵双方介绍

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LadiesandLadiesandGentlemen，让我们隆重的介绍今天的对阵双方：R和Python！

R语言当前版本是2015年12月更新的3.2.3版。Python2当前版本是2015年12月更新的2.7.11版，Python3当前的版本是2015年12月更新的3.5.1版。

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R语言是RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的，作为贝尔实验室S编程语言的一种实现，其开发环境主要由C语言，Fortran和R来完成。

Python的发布年份其实远在R之前。GuidoVanRossum于1991年开发完成了Python，并由Python软件基金会(PSF)负责其发展。其开发灵感主要来自C语言和Modula-3，部分来自ABC语言。Python的名字取自喜剧蒙提·派森的飞行马戏团（MontyPython’sFlyingCircus）。

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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。这里写图片描述

双方的用户群也有一定的差异。

R主要用于学术和研究领域，如今正在快速拓展其企业市场的运用。Python的使用者，是那些想深入钻研数据分析或者应用统计技术的程序员，以及向数据科学寻求帮护的开发者。

用一句话总结：“越接近统计研究和数据分析的人，越倾向于R；越接近工程开发和工程环境的人，越倾向于Python”。

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R和Python都得到大量的社区支持，包括邮件列表MailingLists、用户贡献的文档、以及Stackoverflow网站。此外，R还可以从研究人员、数据科学家、统计学家和数量分析专家那里得到更多的支持；而Python则从开发者和程序员那里得到的支持。

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从实用性来讲，R通过几行代码就可以写出统计模型，尽管R有样式表，但并不是每个人都使用它们，可以用若干种方式写出同样的功能。在Python中写代码和调试代码则更容易一些，主要是因为它的“优美”语法。但是代码的缩进会影响它的意思。并且，在Python中，永远只有一种方式来写同样的功能。

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在灵活性方面，在R中使用复杂的公式很容易。各种各样的统计检验和统计模型都是现成的并且容易使用；相比R，Python在完成以前没有做过的新奇的事情上，很灵活，开发人员也会用它写网站或其它应用的脚本。

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关于易学习性，开始学习R时有一个陡峭的学习曲线，一旦了解了最基本知识，就能很容易地学习更高级的知识。因此，对于有经验的程序员，R并不难。建议R的学习者查看DataCamp上的练习和教程。

由于Python看重可读性和易用性，使得它的学习曲线相对比较低并且平缓。因此，对于初级程序员，Python被认为是一个很好的编程语言。对于Python学习者的建议是，尝试用《笨办法学Python》学习的同时看视频做练习。

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