本篇文章给大家谈谈python和r的学习曲线，以及r和Python哪个难对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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R语言与Python是什么?
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。
Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。而R是在统计方面比较突出。
r语言：它是一个用于统计和统计制图的优秀工具。python：自Python由Guido van Rossum于1989年底发明创建以来，基于此项技术的网站和软件项目已经有了数千个。
Python是可伸缩的，比R语言运行速度更快，可以和项目一起增长和扩展，提供了必要的有效工作流程，使工作得以实现。
按任务类型划分，做探索性研究时，R语言很适合初学者。几行代码便可写出统计模型；而作为一个完整成熟的程序语言，Python是为产品使用进行算法执行的一个工具。
数据分析好学吗?
1、不好学。说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。
2、好学，入门相对简单。数据分析不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。薪资待遇高。1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。
3、数据分析好学。编程的课程比较抽象，需要很好的思路，而数据分析则只需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等即可学习。
数据挖掘工业界,R和Python到底谁用的比较多
1、Python比较好点，Python用的人比较多。ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，12％的数据科学家使用R语言。
2、Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
3、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[_a***_]，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。
4、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。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。
r语言和python哪个好学
Python的优势：大多数深度学习研究都是用python来完成的，因此Keras和PyTorch等工具都具有python优先的开发，你可以在Keras的深度学习导论和PyTorch的深度学习导论中了解这些主题。
Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python比较好点，Python用的人比较多。ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，12％的数据科学家使用R语言。
在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。开发环境不同 对于R语言，需要使用R Studio。
python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。
python和r哪个难一点
1、R语言开始学习R，了解了最基本知识和语言逻辑，入门不难。以及数理统计基础好的会越学越爽，相反，如果完全没有数理背景，会感觉到明显增幅的难度。PythonPython看重可读性和易用性，它的学习曲线比较平缓。
2、Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
3、Python入门简单，而R则相对比较难一些（纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验）。
4、任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。开发环境不同 对于R语言，需要使用R Studio。
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