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Python和R語言之間的抉擇（三）
2018-12-24
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我們在上一篇文章中給大家講述了Python和R語言的簡介以及這兩種語言的特點，想必大家看了上一篇文章已經初步了解的這兩門語言的具體情況了吧？今天我們在這篇文章中會為大家介紹Python和R這兩門語言的應用場景以及學習的成本，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


首先給大家說說這兩種語言的應用場景我們都知道Python以及R語言都是能夠用來進行日常的數據分析任務的，然而這兩者還是有一定區別的。正如Python與R語言的官網對這兩門語言進行的介紹：Python更多的是一門編程語言，其運用場景相較于R則更為廣泛，如Python可以用于網頁開發、操作系統管理、服務器運維的自動化腳本、科學計算、桌面軟件開發、服務器軟件開發、游戲開發、機器學習等。而R語言相比起Python而言，其應用場景相對狹小，專注于統計計算、機器學習等領域。這也與R語言的歷史有關，R語言是由統計學家合作編寫的，其最初的目的是用于統計分析，為統計服務的。由此可見，Python的功能還是比較大的。


然后給大家說一說這兩種語言的學習成本吧。很多人都說，R語言入門較為簡單，對于初學者就是一個福音，不需要對編程有任何事先的了解，只需要簡單的幾行代碼，R語言就能進行常用的數據分析操作并構建絢麗的圖表；不過R語言的學到精通還是需要大家長期的學習才能夠學好這個語言。但是Python的學習曲線剛好與R語言相反，Python是作為一門編程語言存在的，大家在之前有學習過任何一門類C語言，則掌握Python也是很簡單的。當然，即使讀者沒有任何的編程基礎，只需要根據網上的教程，一步一步的從基礎學起Python，最終不僅可以利用Python進行數據分析，更可以利用Python進行機器學習、人工智能。由此可見我們可以選擇一個合適的語言進行學習。


由此可見，我們在學習數據分析的時候還是需要學習這兩門語言的，雖然這兩門語言都有自己的優點和缺點，我們在進行學習這兩門語言的時候還是需要取長補短，這樣才能夠做好數據分析工作。當然，我們不能局限于一種語言，我們學習這兩個語言的目的就是提高數據分析工作效率，同時可以未雨綢繆，以防將來需要用到的時候才可以立刻上手。


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