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Python与R的区别与联系

  • 时间:2018-02-28 14:20
  • 发布:广州达内Python培训学校
  • 来源:IT培训

广州达内Python培训的小编所知,很多学员向达内老师提问:PythonR哪个更好?PythonR有什么区别与联系?今天就跟大家来分享一下!

一、Python与R优点

【广州达内Python培训R最大的优点在于其作图能力,俗话说,一图抵千言,相比单看原始数据,可视化后的数据能被更高效、更有效的理解。利用ggplot2 可以绘制优美的图表,使用图表算法创造图层、定制图表;lattice易于展示多变量关系;rCharts从R中建立、定制和呈现交互式Java可视化;googleVis利用Google表格工具在R中可视化数据;用ggvis对一个网页浏览器进行渲染时,可以实现图像的交互式语法,例如在R中可视化Facebook好友。

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【广州达内Python培训Python的优点在于,IPython Notebook使得用Python分析数据变得容易,它可以将你的分析放在一个文件中。用Python处理数据可以简化工作流程。它是一个组合,其中包括:交互式Python数据探索、在一个环境下为文档提前写好程序、文本和公式。你可以跟同事分享笔记本,并且不用他们安装任何东西。IPython大大减少了管理代码、输出和笔记本文件的时间,这样可以有更多的时间做实际工作。达内广州Python培训班的小编整理发布!

R的生态系统是它的另一项优势,先进的界面程序包使其能与开源语言进行交流,这让你把工作流程连成一串,对数据分析尤其有用。

Python是一种通用语言,其另一个优点在于它的可读性和学习曲线;同时,Python简单直观,它对可读性的重视更放大了这一特征。这就解释了为什么Python的学习曲线相对平缓,因而很多程序员很熟悉它。

【广州达内Python培训Python的测试框架确保代码的可重复性和可靠性,一个内置低壁垒的测试框架能够支持一个很好的测试覆盖率。其测试工具分类包括:UnitTest Python(标准库中首个测试框架)、Nose (UnitTest的扩展,很多程序包使用它,如pandas)、DocTest (基于Python标准解释器的输出很容易生成测试),Pytest (当进行复杂的函数测试时,可以进行小测试)。

二、Python与R

R运行慢,而这一点是故意为之。R的设计目的是使数据分析和统计分析变得容易,而不是为了让你的电脑“活得更轻松”。它有一个不完整的非正式定义,主要通过实现工作的方式来定义。除了设计和实现,大量R代码慢的原因很简单——代码写的很差。

Python大的问题在于其可视化,选择数据分析软件时,可视化是一个重要原则。虽然Python有一些很好的可视化程序库,包括:Seaborn(基于matplotlib的程序库)、Bokeh(交互式可视化程序库)和Pygal(建立动态可伸缩向量图形(SVG))。但Python提供的可选择程序库过多,且与R对比,在Python中进行可视化有些复杂,呈现的结果也并不是很令人满意。达内广州Python培训机构的小编整理发布!

三、Python与R共同点

其一是开源,R和Python都是对任何人免费,其它统计软件(如SAS和SPSS)都是商业工具。

其二是他们都是高级工具,很多统计学的新进展会先在R和小范围的Python开源程序包中出现,这比商业平台要早。

第三是它们都提供在线社区,相对商业软件提供收费的用户支持,R和Python利用在线社区对它们相应的用户提供支持。

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