对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。我是德勤的数据科学家主管，多年来我一直在使用Python和R语言，并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。第三种选择针对这个问题，Studio的首席数据科学家Htley Wickham认为，比起在二者中选其一，更好的选择是让两种语言合作。因此，这
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2023-11-18 20:51:02
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这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。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)。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
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2023-11-21 18:43:07
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在之前我们学了很多的内容，今天我们来学习Python/R，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。如果掌握一门优秀的编程语言，那将会使得数据分析工作效率得到提高。正如标题所说，数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。为什么是这两种语言呢？
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2024-06-14 11:28:48
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除了编程语言之外，要想找一份计算机相关的工作，还需要很多其他方面的技能。最近，来自美国求职公司 Indeed 的一份报告显示：在全美工作技能需求中，Linux/Shell技能仅次于SQL、Java、Python，是排名第四的计算机关键技能，力压JavaScript。相对于SQL、Java、Python而言，Linux/Shell可谓是即简单又复杂。记住一个命令就能上手操作，看起来Shell很简单；
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2023-10-30 14:09:36
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MATLAB个人入坑读取与保存大数据文件调整图像大小使用深度预训练模型 最近因各种原因使用了matlab，与python相比，我个人认为matlab的代码在数学公式方面可读性更高，明白数学公式和原理后，阅读起代码便很轻松。而python各种各样的转化运算容易让人混淆。但python的优势在于有各种各样的库文件，在做一些可视化分析等多样化、多元化的工作时，使用python的库文件便能够很简洁的完
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2023-12-31 16:21:48
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时间精力要是允许的话，最好是两种都学一下，统计用R语言，数据处理用Python，简直是最佳的配合。不过楼主已经说明了自己精力不允许，那么根据楼主统计学的背景，R语言已经学了一半了，以后想去劵商工作的前提条件下，感觉还是R语言更适合楼主。确定没有精力学习两门语言了吗？Python也是特别好学好上手的，感觉事实上三天就能了解个大概，持续学习的话，最快一个月可以简单入个门，功能也很强大，学了它，绝对会对
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2023-09-18 21:17:27
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到底学哪个呢？
原创
2022-03-15 11:30:57
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学C语言好还是Python好？
编程语言 发展进程 学哪一门编程语言，我们不妨先梳理一下语言的发展过程… 我们甚至可以再用 C 语言写一个 C 语言的编译器，再用之前写好的 C 语言学会了C和C++，那么其他的命令式语言基本上，最多一个月你就能自学会。而学会了python，你啥也不是。 必选C!如果C学学C, 对你没用，C的难点在于要对计算机基础了解才能用起来。C语言本身很简单。Python学习如
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2023-09-06 22:30:28
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# Shell和Python学哪个？
在计算机编程领域，Shell和Python都是非常流行的编程语言。但是对于初学者来说，往往会面临选择哪个语言作为起点的困惑。那么到底应该选择学习Shell还是Python呢？让我们来看一下它们各自的特点和用途。
## Shell
Shell是一种脚本语言，主要用于命令行操作。它可以方便地调用系统命令和执行各种操作。Shell脚本通常用于自动化一些重复性的
原创
2024-03-06 04:16:23
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相对于而言，java比较难一些，python比较简单，上手容易，也是比较火的语言，适合零基础人员学习，当然具体还是需要结合您的实际情况来决定。不过因为java比较普及，相对于就业机会少一点，而python是近几年比较流行的语言，也是人工智能、数据分析、爬虫等领域中首选语言，市场需求量比较高，就业机会多一点，待遇也是不错的。以下是Python和Java的对比：1、Python比Java简单，学习成本
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2023-06-30 21:15:59
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1、Fortran语言Fortran语言是为了满足数值计算的需求而发展出来的一种编程语言。 Fortran语言的最大特性是接近数学公式的自然描述，在计算机里具有很高的执行效率。它可以直接对矩阵和复数进行运算，自诞生以来广泛地应用于数值计算领域，积累了大量高效而可靠的源程序。 许多科学计算库的底层实现都是采用的Fortran语言，下面介绍的BLAS和LAPACK也不例外。 2、BLAS和LAPAC
数据分析工作离不开很多的工具，如果我们要想搜集数据的话，有些工具是不能够做好这一项工作的。当然，数据在数据分析中是一个十分重要的内容，可以说，没有数据就不存在数据分析这一项工作，那么这就需要提出两种工具，那就是Python和R。一般来说，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、商业智能、爬虫、可视化报
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2023-12-08 19:36:52
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一，Spark优势特点作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。1，高效性不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。2，易用性不同于MapRed
Python和R语言有各自的困难。对于有编程基础的人来说，学习Python更容易，统计基础的人更容易学习R语言。相对而言，R语言的门槛较低，但学习R语言并不容易。如果你想从事数据分析，你应该学习Python和r。哪种语言适合初学者，python还是RR语言的介绍比较简单，初学者不需要事先对编程有任何的了解，只要几行代码，R语言就可以进行常见的数据分析操作，构建华丽的图表；但是R语言的学习曲线比较陡
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2023-09-07 11:29:10
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浅谈Python与R概述对于社会科学对于数据科学对于计算机科学总结 菜鸟小白的第一篇小博文 概述关于R和Py到底应该学哪一个，这个问题经常被刚入手统计or数据科学的同学们热切讨论。其实，很多大佬已经对R与Py做了很深刻的对比，不比他们，我单从一个初学者的角度，谈谈R和Py。 本人公共管理专业出身，属于社会科学类（管理学），在代码的世界摸爬滚打全靠自己，练就了一身自学的本领，不怕苦不怕累。我的第
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2024-06-24 01:00:11
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Python和Java是两种截然不同的编程语言，但两者对于现在的程序员来说都是十分有用的工具。经常有同学在学习之处就问，Python和Java到底学哪个才好，今天，小编就为大家简单分析一下。就学习强度来说，Python相对于Java来说更加简单易懂，学习起来也非常容易；而从应用范围来看，Java的应用虽然比较广泛，但随着近两年来人工智能、大数据、云计算的兴起，Python的应用领域正在逐渐扩大，甚
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2023-08-06 00:26:00
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在生物信息学中经常用到的脚本语言主要是python和perl，他们被用来处理文本，大量统计，流程控制等等，其自身也是各有优势。比如说perl天生就为了处理文本而生，但是python确是有名的胶水语言，特别在整合C代码时显示出巨大的优势，其语法简洁易懂，易于维护更让其成为仅次于C和JAVA的第三大语言，但其糟糕的性能在处理大量循环时会让人忍不住抓狂。因此，Julia语言应运而生，其控制了python
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2023-11-30 23:08:14
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最近有很多人在问初学者学python好还是c，今天给大家分析一下各自的优点，希望对你有帮助。有人觉得应该从C语言开始入门，原因如下：1、C语言是你上大学第一门接触的编程语言，可见它的重要性。2、C语言是一种面向过程的语言，而Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。而你需要先了解什么是面向过程，然后去了解什么是面向对象。3、C语言是基础，可以这样说，如果你把C语言学透彻了，那你学其他的
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2023-08-18 22:21:38
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从事数据科学Python和R语言学哪个好？答案肯定是学Python更好，当然也不是就完全否定了学习R语言的作用和意义。只是和R语言比较起来，Python的优势更加明显。首先，Python应用场景更加广泛，且上手简单，在数据处理方面有着强大的能力。因此，如果是从事数据科学的朋友，选择学习python会更好。1、Python应用场景广泛。选择学习Python的一个重要理由就是，在从事数据科学的工作中，
原创
2020-07-30 20:56:48
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前言是的，Python 和 R 都是数据科学的不错选择，但它们各有利弊。 如果你是数据科学的新手，也许其中有一个更适合你，即使你已经掌握了其中一个，那么学习另一个语言可能仍然是值得的。使用 Python 和 R，你都可以完成你能想象到的大部分数据科学任务，所以它们本身的能力是没有争议的，但其他细节的因素才是你选择的关键。这些因素有可能是，一种工具对于某些特定任务可能更方便，或者对于某些用户来说更容
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2023-09-11 11:52:26
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