python r语言 作图_数据分析和作图用python好还是R!python真有那么神吗?

很多人无编程经验,但是出于对学术的研究,需要用些辅助工具用于数据分析和作图不错。很多网上有人说学R有人说学Python。

Python在很多人口中无所不能,比如说编写一些自动化程序、黑别人网站、做游戏外挂之类那么,Python真的那么神奇吗?

首先,两种语言都能做胶水语言的工作没有疑问

描述:Python事实上应用范围更为广泛,而R语言一定程度上被局限在了数据处理、数据分析、数据挖掘领域。我认为可能有下列原因:

首先,R作为一个想要继承S语言的遗产的语言,它一定程度上应该也继承了S的语法(不过我确实不了解S语言),这就导致它的许多表示对于熟悉了C/C++/Java这一系统语言的程序员感到许多不适。比如:赋值符号会是「" />

语法设计方面上,还有一个因素就是各种函数名缩写的一致性上。R嘛,可能也是有历史包袱的原因,非常的混乱,总是给人像MATLAB那样各种夸张、毫无限制的感觉。比如有的就是把单词的几个辅音拿来缩写,把几个单词首字母拿来缩写(比如nnls这样缩写non-negativeleastsquares),这样无论从可读性上、函数名的猜测上基本上非常难(可能是科研人员偷懒的通病,误)。这方面Python作为一个给有洁癖的人设计的语言(误),就会好很多。

另外也要看轮子的状况。Python有那个pip(PythonPackageIndex)等几个仓库,R语言有它那个可怕的CRAN(TheComprehensiveRArchiveNetwork)(明显CRAN这个名字起得更吓人一些,而且另外能自称ComprehensiveArchiveNetwork的只有Perl的CPAN和TeX的CTAN了,都是什么怪兽的量级的东西了),但轮子的方向其实很明显,Python的轮子的方向更为多样,而R语言的轮子会更多得围绕数据统计分析方面。

然后从数据模型本身而言,Python会是有「list」、「dict」这一类,传统意义上的编程模型,受经典编程训练的人就会用着比较爽吧,而响应的,R里面可能会强调「dataframe」数据帧这些(或者有时候是「datatable」,这个记不清了),给统计人员用起来更舒服吧。

互联网疯狂发展的这十年来年,Python在几家互联网公司的主推之下不可谓不是大红大紫如日中天。不过这几年来R乘着数据挖掘的东风,总给人一种东山再起的感觉。君不见微软在这几年开发者大会上也有提到R方面的东西。

个人感觉R给人的感觉和Perl更像一点,做某些事情非常好,但是以牺牲一部分东西作为代价的前者主推统计领域,后者更具备泛用性。而Python是仔细权衡了这种代价而清理过的Perl的。

R加上ggplot2以及其他绘图包能做的事情大多Python或者搭配上numpy、scipy、matplotlib也能做,但做的风格如何,优不优雅的话就不好说了。个人更喜欢Python因为自己整体上更熟悉。所以具体怎么选还是看自己!

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