¿Debería utilizar el lenguaje Python o R para el análisis de datos?
Tanto Python como R tienen módulos profesionales y completos para análisis y extracción de datos, y muchas funciones comunes, como operaciones matriciales, operaciones vectoriales, etc., tienen un uso avanzado.
Python y R tienen mucha adaptabilidad de plataforma, tanto Linux como Windows están disponibles y el código es portátil.
Python y R están cerca de herramientas matemáticas comunes como MATLAB y minitab.
La diferencia entre el lenguaje Python y R;
En términos de estructura de datos, desde la perspectiva de la informática científica, la estructura de datos en R es muy simple e incluye principalmente vectores, multi- matrices dimensionales, listas y marcos de datos; Python contiene estructuras de datos más ricas para lograr un acceso a los datos y un control de la memoria más precisos, como matrices multidimensionales, tuplas, conjuntos, diccionarios, etc.
Python es más rápido que R y Python puede procesar datos G directamente. No puedo. Al analizar datos, R necesita convertir grandes datos en pequeños datos a través de la base de datos y luego entregárselos a R para su análisis. Por lo tanto, R no puede analizar directamente la lista de comportamiento, solo puede analizar los resultados estadísticos.
Python es un lenguaje equilibrado que se puede utilizar en todos los aspectos. Ya sea llamando a otros lenguajes, conectando y leyendo fuentes de datos, sistemas operativos o expresiones regulares y procesamiento de textos, Python tiene ventajas obvias, mientras que R es más destacado en estadísticas.
Los pandas de Python se basan en los marcos de datos de R, y los rvest de R se basan en la belleza de Python.
Tang, los dos lenguajes son complementarios hasta cierto punto; en general, creemos que Python tiene más ventajas que R en programación de computadoras y rastreo web. R es una herramienta de análisis de datos independiente en las universidades, por lo que Python y R tienen sus propias ventajas y es difícil elegir entre ellos.
Sin embargo, Python es más simple y fácil de aprender que R, y su sintaxis es más clara, lo que lo hace adecuado para que los principiantes aprendan desde cero. Después de dominar Python, no solo podrá dedicarse al análisis de datos, sino también a la inteligencia artificial, el desarrollo web, el desarrollo de juegos, la operación y mantenimiento, etc.