数据科学界华山论剑：R与Python巅峰对决

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数据科学界华山论剑：R与Python巅峰对决

摘要: 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该 ...

Python另一个问题是它还不成熟，造成一种更受限制的方式去思考数据分析。截至目前，没有模块能够代替基本R程序包的100个。Python正在努力客服这一问题， 其中一些解决办法包括：IPython中的R扩展允许在IPython Notebook中方便使用R；现有资源和约定格局充当了一个重要角色：Matlab通常用于发布开放的研究代码，Python用于数学，R 用于统计。Mlabwrap 连接了Python和Matlab，但是有些缺点，因此你需要学会两种程序语言，并且需要有一个Matlab许可证。

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关键词：r与Python python 数据科学 华山论剑 科学界 华山论剑 编程语言 程序 领域 网络

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之前学习了R,后来果断转Python了。Python是一种语言，做出来的脚本很容易用于生产；R是一种工具，局限性太大。。。

R的优势 还是包很全 计量 统计 方法 很全面，这点python还有不小差距。
不过话又说回来了，如果专业做统计 计量 为什么不用 统计 计量软件呢

那就都学，现在学习编程的不少都建议使用Python，但是R是扩展性强，灵活；假如非要选一个那就选R吧。或者就选一个熟悉的，都很好。我是学习统计的，接触R稍微早点，感觉假如只是应用统计的方法，数据是数值型，那SPSS就方便多了，要是想把问题研究地透彻一点，那就应用R，下载car包或其他加强包，就可以逐个研究，至于研究的数据是文本型的那就应用Python吧；至于网站，不少解决问题的算法都是用Python来书写代码，虽然速度慢于C，但是加上网络传输的时间，这点零头就没有感觉了。我感觉，先学R，作为一个拿手的工具来使用，解决眼前的问题，学到一定程度，再将Python慢慢也学，逐渐掌握这两个语言。