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這篇文章給大家分享的是有關python和r語言的區別有哪些的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。
在從事數據分析行業中，我們都會從R與Python當中進行選擇，但是，從這兩個異常強大、靈活好用的數據分析語中選擇，卻是非常難以選擇的。
為了讓大家能選擇出更適合自己的語言，我們將兩種語言進行簡單的對比。
Stack Overflow趨勢對比
上圖顯示了自從2008年(Stack Overflow 成立)以來，這兩種語言隨著時間的推移而發生的變化。
R和Python在數據科學領域展開激烈競爭，我們來看看他們各自的平臺份額，并將2016與2017年進行比較：
我們再從適用場景、任務、數據處理能力、開放環境來分析：
適用場景
R適用于數據分析任務需要獨立計算或單個服務器的應用場景。Python作為一種粘合劑語言，在數據分析任務中需要與Web應用程序集成或者當一條統計代碼需要插入到生產數據庫中時，使用Python更好。
任務
在進行探索性統計分析時，R勝出。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行代碼即可實現。Python作為一個完整而強大的編程語言，是部署用于生產使用的算法的有力工具。
數據處理能力
有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟件包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，R語言都得心應手。
Python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。
開發環境
對于R語言，需要使用R Studio。對于Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。
R 和 Python 詳細對比
R和Python之間有很強的關聯，并且這兩種語言日益普及，很難說選對其一，事實上日常用戶和數據科學家可以同時利用這兩種語言。
感謝各位的閱讀！關于python和r語言的區別有哪些就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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