python r和r+区别？

一、python r和r+区别？

有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。 Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。 相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。 做过几个实验： 1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。 之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~） 2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。 3. 用python matplotlib画图。

二、python和r的区别？

Python和R是两种常用的编程语言，用于数据分析和统计建模。以下是它们之间的一些主要区别：

1. 语法：Python是一种通用编程语言，而R是专门为数据分析和统计建模设计的语言。Python的语法更易学易懂，更接近英语，有大量的库和工具可以用于不同的领域。R的语法更倾向于统计分析，因此在处理数据方面更为简洁和高效。

2. 生态系统：Python拥有庞大和广泛的生态系统，包含了各种领域的库和框架，如NumPy、Pandas和SciPy，可以用于数据处理、机器学习和人工智能等任务。R也拥有丰富的库和包，如dplyr、ggplot2和caret，但相对于Python来说，其库和工具的数量和多样性较少。

3. 可视化：R在数据可视化方面非常强大，拥有有名的ggplot2库，可以创建高质量的图形和图表。Python也有一些可视化库，如Matplotlib和Seaborn，但与R相比，R在这方面更为直观和易用。

4. 社区支持：Python的社区庞大且活跃，有许多开发者分享和贡献代码，有丰富的文档和教程。R的社区相对较小，但也非常活跃，有许多专门针对数据科学的论坛和博客，可以提供帮助和解决问题。

5. 集成开发环境（IDE）：Python有多种流行的IDE，如PyCharm和Jupyter Notebook，可以提供更好的开发和调试体验。R的主要IDE是RStudio，专门为R语言设计，提供了丰富的功能和集成开发环境。

综上所述，Python适用于更广泛的应用领域，具有更大的生态系统和更多的开发社区支持；而R则在统计分析和数据可视化方面更加强大和专业。选择使用哪种语言取决于具体的需求和个人偏好。

三、python读取文件 r可以省略吗？

可以省略，最好是加上读取方式。

四、python打开文件 r需要写吗？

在python中，以r形式打开文件，文件是只读的，不需要写，也不能写入

五、r语言和python语言相似么？

不相似。R分析数据时需要先通过数据如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。 R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家，新出现的理论很快就被社区开发出相应的库，以供调用。

python的工程化应用强于R。 Python的优势在于其胶水语言的特性，由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。 如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。 些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台！

python的应用场景大于R。 Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计、数据分析方面比较突出。 但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。

python处理大数据的速度快于R。 一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高。

六、R语言和python哪个爬虫更简单？

R语言和Python用来爬虫，python会更简单。

python语言本身易学易用，其次，有丰富的三方库可以调用。在python爬虫上去，请求可以用requests库即可，简洁明了。

同时python在爬虫的领域内也有比较成熟的一套，比如等scrapy这种爬虫的话用起来也比较顺手。

七、python模式前为什么要加r？

python字符串前面加“r”是为了防止字符转义。如果字符串中出现“\t”，不加“r”的话“\t”就会被转义，而加了“r”之后“\t”就能保留原有的样子。

其实r 的作用和\\的作用一样，都是为了防止程序将\当作是转义字符，所以r和\\在写的时候使用一种方法就可以，当然如果路径是/，那么就不需要涉及这些了！

八、python和r语言哪个更适合医学研究？

Python和R语言都可以用于医学研究，但选择哪种更适合，需要考虑以下因素：

研究目标和方向：如果研究方向更偏向于生物统计学和医学研究，R语言可能更合适；如果研究方向是生物信息学、医学人工智能和机器学习等领域，Python可能更适合。

资源和熟悉程度：如果已经有一定的编程基础，可以选择自己更熟悉的编程语言；如果对编程不太熟悉，可以选择资源更丰富、学习曲线更平缓的Python。

总之，Python和R语言各有千秋，选择哪种更适合，需结合自身情况而定。

九、联想拯救者r7000p怎么下载python？

联想拯救者r7000p下载python方法如下

首先需要到python的官网上下载安装包,然后点击安装,选择默认安装路径,然后一直下一步下一步即可。

2.单击左下角的开始菜单,然后右键点击【计算机】,选择【属性】这个选项。

3.点击【属性】进入后选择【高级系统设置】,然后会出现一个系统属性的弹框,在弹框中选择【环境变量】。

4.在【环境变量】页面中的【系统变量(S)】里面找到Path,然后选中Path点击编辑。

十、markdown里面python和r的变量可以互相调用吗？

Markdown本身是一种纯文本标记语言，不支持变量定义和调用。Python和R是编程语言，可以定义和操作变量。如果要在Markdown中调用Python或R的变量，需要借助其他工具或库，如Jupyter Notebook或R Markdown。

这些工具提供了交互式的编程环境，可以在Markdown中嵌入Python或R代码块，并将代码块的输出插入到Markdown文档中。

因此，在Jupyter Notebook或R Markdown中，Python和R的变量可以互相调用。