数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多？R与python各自的优缺点

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数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多？R与python各自的优缺点

用R还是用python一直以来是一个争论，不过从近几年的发展趋势来看，python越来也受到欢迎。

这两个工具都很方便，不需要非常深厚的的编程能力，都适合用来开发算法，有大量的package可用。

但是Python入门比较简单，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)。

R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的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几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。

　　Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。

　　论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了

　　python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。

　　Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。

　　python是machine，learning领域的人用的较多。据我所知，做marketing research, econometrics,statistics的人几乎没有用python的。


综合来看，我认为Python胜过R语言。无论是调用其他语言、连接读取数据源、对系统的操作，还是文字处理和正则表达，python优势明显。毕竟诞生背景不同，python是计算机编程语言，而R语言只是来自于统计计算。所以两者的差异还是很大的。

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　python！！！！！！！！！！！

扯淡！
不同时精通PYTHON和R的永远都是三流垃圾！