R与Python区别在哪？该如何选择？Python学习教程

       对于初学者来说，编程语言的选择是重中之重，也是最难选择的了，选择较难的编程语言，容易丧失我们的学习信心及兴趣，那什么语言入门较轻松、门槛较低呢，当然是Python了，了解过Python的小伙伴，都清除它是必不可少的数据科学编程语言，同类的还有R语言，在条件允许的情况下，当然是推荐小伙伴们两者都学习了，那这两者该先学哪个呢？请看下文：

       Python与R有什么区别？

       虽然R语言更为专业，但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，会发现Python上手更容易，应用范围也较广，如果你对编程已经有了一定的基础，或者就是以数据分析为中心的特定职业目标，R语言可能会更适合你的需求，Python和R也有很多相似之处，两者都是流行的开源编程语言，都得到了广泛的支持。

       Python是近几年增长非常快的编程语言，是面向对象的，它为项目提供了稳定性和模块化，为Web开发和数据科学提供了灵活的方法，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。

       R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部分，R遵循开发的过程模型，没有将数据和代码分组，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，这些过程使可视化操作变得更加简单。

       学习Python的三个理由：

       1、对初学者是友好的，它使用了一种逻辑和易于接近的语法，使识别代码字符串更加容易，减少了学习困难和一些挑战。

       2、Python是多用途的，并不局限于数据科学，它还能很好的处理基于web的应用程序，并且支持多种数据结构，包括使用SQL的数据结构。

       3、Python是可伸缩的，比R语言运行速度更快，可以和项目一起增长和扩展，提供了必要的有效工作流程，使工作得以实现。

       学习R的三个理由：

       1、R为统计而建，R使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，会更容易使用标准机器学习模型和数据挖掘来管理大型数据集。

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

       3、R对分析是直观的，它还提供了一个非常适合于科学家使用的数据可视化类型的强大环境。

       如何深入学习Python技术呢？自学容易半途而废，其学到的知识也太过杂乱，在这里推荐老男孩教育的Python开发课程，只需要5、6个月即可掌握Python知识，我们注重理论的同时，也注重学员们的实战技能，对我们感兴趣的小伙伴，欢迎来试听免费课程。

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