R与Python有什么区别，应该学哪个？

大千中华科技网 2021-09-12 2

Python和R被认为是必不可少的数据科学编程语言。理想情况下，涉及到个人隐私安全，应该掌握这两门语言，尤其一些手机APP要求人脸识别，但如果你是数据科学初学者，但在安全性上没有达到必要的技术门槛，哪里是好的起点？

Python和R有什么区别？

虽然R语言更专业，很容易造成人脸信息泄露，但是Python是为各种用例设计的通用编程语言。

如果你第一次学编程，带来安全隐患。而人脸识别终端作为硬件产品，你可能会发现Python更容易学，比起人脸识别app来说，应用更广泛。如果你已经对编程语言有一定的了解，在技术层面上安全性可以做到更高，或者有以数据分析为中心的特定职业目标，使用场景也更为广泛。在《法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》中也指出，R语言可能会更适合你的需求。

Python和R语言也有很多相似之处。例如，在一些特殊场景下，Python和R都是流行的开源编程语言，例如：1、为应对突发公共卫生事件，得到了广泛支持。

Python：通用编程语言

Python是近几年增长非常快的编程语言。是一种面向对象的编程语言，像Javascript或C++一样，它为项目提供了稳定性和模块化。它为Web和数据科学提供了一种灵活的方法，即使你以前从未学过编程语言，但这是一种直观的方法。

掌握Python，是程序员在商业、数字产品、开源项目和数据科学以外的各种web应用程序中工作所必需的技能。该语言是Python生态系统的一小分；流行的库包括：

数值分析、科学知识-学(预测分析)、深度学和人工智能、科学计算、统计数据可视化、地理空间数据可视化、熊猫(数据分析)、Matplotlib(用于嵌入图形的面向对象API)、PyCharm(Python的集成环境[IDE])

学Python用于数据科学的理由

1.Python对初学者是友好的：Python使用了一种逻辑和易于接近的语法，它使识别代码字符串的目的变得更加容易，并且减少了对过去语言形式方法的依赖。这种对代码可读性的关注减少了学困难和一些挑战。

2.Python是多用途的：Python并不限于数据科学界的工作。人员使用Python构建各种应用程序，因此，如果你打算专注于计算机科学领域中的各种任务，那么使用Python是一种有用的语言。Python还能很好地处理基于web的应用程序，并且支持多种数据结构，包括那些使用SQL的数据结构。此外，在Python生态系统中很容易为你正在进行的任何项目找到不同的数据集，或者使用你自己的产品创建自己的数据集。

3.Python是可伸缩的：Python比R运行得更快，可以和项目一起增长和扩展。对于那些在生产中工作、建造管道或进行规模生产的人来说，它提供了必要的有效工作流程，使这些工作得以实现。这个速度是Python生产准备的基础。此外，语言的模块化确保了你可以构建一些灵活的东西。

R：数据分析软件

R规划是一种特定于领域的语言，用于数据分析和统计。它使用统计学家使用的特定语法，是研究和学术数据科学世界的重要组成分。

R遵循的过程模型。它没有将数据和代码分组成组，比如面向对象的编程，而是将编程任务分解为一系列的步骤和子程序。这些过程使得可视化操作将发生多复杂变得更加简单。

与Python一样，R有一个强的社区，但专门关注分析。R不提供像Python那样的通用软件，但是它更好地处理这些专门的数据科学项目，因为这是唯一的焦点。

R生态系统包括：

RStudio(基于R的IDE)、综合R档案网络、TidyVerse，一个受欢迎的R包集合、Dplyr(一组启用数据帧操作的函数)、R包、可复制的R码和函数、Ggplot 2，一个源码的数据可视化包。

简而言之，R为分析数据提供了专门化，但无法用于通用Web。

学数据科学R编程的3个原因

R不是一种通用语言，但取决于你在哪里或如何工作，它可以提供许多通用语言无法提供的额外好处。

1.R是为统计而建的：使用Python可以进行量的统计分析，但是你不会像使用R那样获得特定于语法的库和函数。这种语言使这些特定类型的程序构建和交流结果变得更加直观。统计学家和数据分析人员用R语言，可以更容易使用标准机器学模型和数据挖掘来管理型数据集。

2.R是学术性的：在学术界工作，R几乎是默认的。R非常适合机器学的一个子领域，称为统计学。任何有正式统计背景的人都应该识别R的语法和结构。