在前面的文章中我們給大家簡單介紹了一下對于Python與R兩門語言的選擇。一般來說，數據分析中對于這兩門語言都是比較重視的，如果學會了這兩門語言那么就能夠做好數據分析工作，從而成為高級數據分析師。但是畢竟人的精力是有限的，短時間內不可能都掌握好這兩門語言，所以我們通過給大家介紹一下這兩門語言給大家一個參考，這樣方便大家選擇出一個適合自己的語言。

首先說說Python吧，Python語言是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷蘭國家數學和計算機科學研究所設計出來的。經過近三十年的發展，Python語言具有易于學習、易于閱讀、易于維護、可移植、可擴展、可嵌入等特點。尤其是隨著機器學習、人工智能的發展，Python作為一門人工智能語言備受青睞。通過大規模的調查，我們發現Python語言是十分容易上手的，不過精通Python語言不是一個很容易的事情。

然后說收R語言吧。R是一門用于統計計算和作圖的語言，受S語言影響發展而來。R語言最初由新西蘭奧克蘭大學統計系的Robert Gentleman和Ross Ihaka合作編寫。自1997年開始，R語言開始由一個核心團隊開發，團隊成員來自世界各地的大學和研究機構。R語言是針對統計的一種語言，是一個非常實用的語言。

那么這兩種語言有什么特點呢？我們通過對比了解一下。首先Python和R兩門語言有多平臺適應性，很多的系統都可以使用，并且代碼可移植性強；在數據分析和數據挖掘方面Python和R語言都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法；Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。

而R是在統計方面比較突出。Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具；在數據結構方面，由于是從科學計算的角度出發，R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量、多維數組、列表、數據框。而 Python 則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制。最重要的一點就是 Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據，但是R分析數據時需要先通過數據庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析。

以上的內容就是小編為大家整理的數據分析中的語言特點了，不要走開，我們會在下一篇文章中給大家講述一下這兩種語言的應用場景以及學習成本，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。