在数据挖掘行业，谁更多地使用 R 或 Python

关于r的介绍。

R 的主要优点是它有一个大型社区，通过邮件列表、用户贡献的文档和非常活跃的堆栈溢出组提供支持。 还有 CRAN Image，这是一个包含 R 包的知识库，用户可以轻松创建这些包。 这些包有R中的功能和数据，到处都是R**的备份文件，一模一样，用户可以选择离你最近的镜像来访问最新的技术和特性，而不必从头开始开发。

如果你是一个有经验的程序员，你不会觉得使用R可以更有效率，但是，你可能会发现学习R经常遇到瓶颈。 幸运的是，现在有很多资源。

Python 简介。

Python 由 Guido van Rossem 于 1991 年创建，强调效率和可读性。 希望进行深入数据分析或应用统计技术的程序员是 Python 的主要用户。

在工程环境中工作的时间越长，你就越喜欢 Python。 它是一种灵活的语言，可以很好地与新事物配合使用，并且注重可读性和简单性，因此它的学习曲线相对较低。

Python 也是一个大社区，但它有点去中心化，因为它是一种通用语言。 然而，Python 声称它们在数据科学中更占主导地位：预期的增长，更新颖的科学数据应用程序的起源就在这里。

R 和 Python：数字的比较。

比较 R 和 Python 流行程度的数字经常在网上看到，虽然这些数字往往在这两种语言在整个计算机科学生态系统中的发展方式并列，但它们很难并排比较。 主要原因是R只在数据科学的背景下使用，而Python作为一种通用语言，被广泛应用于许多领域，比如web的开发。 这往往会导致 python 的排名结果出现偏差，并降低从业者的薪水。

R 和 Python：数据科学行业的性能。

如果你看一下最近的民意调查，在数据分析编程语言方面，R显然是赢家。

越来越多的人正在从研发转向 Python。 此外，有越来越多的公司使用这两种语言进行组合。

如果您打算在数据行业工作，则需要学习两种语言。 招聘趋势表明，这两种技能的需求正在增加，而薪水远高于平均水平。

毫无疑问是 Python，用 R 开发学习算法会让你觉得自己快要死了。

R是统计分析的语言。 Python 是一种通用语言，具有更广泛的应用。 如果专注于数据分析，挖掘和选择几乎没有区别，如果除了数据处理之外还涉及其他开发，则只能选择Python。

k-means算法是最著名的聚类算法，思路简单，但效果很好。 聚类算法的步骤如下： 1：

初始化 k 个样本作为初始聚类中心; 2：计算每个采样点到k个中心的距离，选择最近的中心作为其分类，直到所有采样点都分类完毕; 3：分别计算K类。

Python 与 R 的共同点：

Python 和 R 在数据分析和数据挖掘方面有更专业、更全面的模块，很多常用的函数，如矩阵运算、向量运算等，都有比较高级的用法。

Python 和 R 有很多平台适配，Linux 和 Windows 都可以使用，而且它们具有高度的可移植性。

Python 和 R 更接近常用的数学工具，例如 MATLAB 和 Minitab。

Python 和 R 之间的区别：

在数据结构方面，从科学计算的角度来看，R中的数据结构非常简单，主要包括向量、多维数组、列表、数据帧等。 另一方面，Python 包含更丰富的数据结构，以实现更准确的数据访问和内存控制，例如多维数组、元组、集合、字典等。

Python 比 R 快，Python 可以直接在 G 上处理数据; R 不起作用，R 在分析数据时，需要通过数据库将大数据转换为小数据，然后才能交给 R 进行分析，因此 R 不能直接分析行为细节，而只能分析统计结果。

Python是一门比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，以及数据源的连接和读取，系统的运行，还是正则表达式和文字处理，Python都有非常明显的优势，而R在统计方面更加突出。

汤，两种语言在一定程度上相辅相成; 总的来说，我们认为 Python 在计算机编程和网络爬虫方面比 R 更有优势; 在统计分析方面，R 是面向更多高校的独立数据分析工具，因此 Python 和 R 具有不同的优势，很难选择。

但是，与R相比，Python更简单，易学，语法清晰，适合零基础入门学习，掌握Python后，不仅可以从事数据分析岗位，还可以从事人工智能、Web开发、游戏开发、运维等。

如果您只处理（小）数据，请使用 r。 结果更可靠，速度可以接受，易于上手，并且有许多现成的命令和程序可以使用。

如果你想自己做算法，处理大数据，有大量的计算，就用python吧。 开发效率高，一切尽在掌握。

使用 py、th on 或语言进行数据分析。 这种事情用语言表达起来比较方便。 你有这个，有些人看不懂。

在数据分析方面，我认为它是可以使用的，因为两者都有一些优点、优点和缺点。

无论哪种方式。 看看你的熟悉程度和偏好。

这个需要看看哪一个更适合你。

至于数据分析，那你问，其实我觉得用二进制是可以的，相对来说，它是一个比较好用的。

这几分钟的生意肯定好一点，这可不是那么好的效果。

使用 R 进行分析、数据可视化和建模

为分析提供了出色的灵活性。

r 使您在分析时更容易思考。

得益于活跃的统计和数学社区，优秀的数据可视化工具可以不断更新和增强。

优秀的数据可视化工具。

使用 Python 进行数据预处理、数据清理，使用 Tlingwood 进行非结构化数据（例如，网页、图像、文本等）。

极其灵活，能够从自由文本、**和社交**中提取信息**王昌。

促进图像挖掘和数据准备以进行分析。

与 R 相比，处理大量数据更好。

对于一个严肃的数据科学家来说，应该同时了解 R 和 J Python。 我们需要的是 r+python，而不是 r vs python。