r语言中的或怎么表示什么不同_数据分析和作图用python好还是R！python真有那么神吗？...

很多人无编程经验&＃xff0c;但是出于对学术的研究&＃xff0c;需要用些辅助工具用于数据分析和作图不错。很多网上有人说学R有人说学Python。

Python在很多人口中无所不能&＃xff0c;比如说编写一些自动化程序、黑别人网站、做游戏外挂之类那么&＃xff0c;Python真的那么神奇吗&＃xff1f;

首先&＃xff0c;两种语言都能做胶水语言的工作没有疑问

描述:Python事实上应用范围更为广泛&＃xff0c;而R语言一定程度上被局限在了数据处理、数据分析、数据挖掘领域。我认为可能有下列原因&＃xff1a;

首先&＃xff0c;R作为一个想要继承S语言的遗产的语言&＃xff0c;它一定程度上应该也继承了S的语法&＃xff08;不过我确实不了解S语言&＃xff09;&＃xff0c;这就导致它的许多表示对于熟悉了C/C&＃43;&＃43;/Java这一系统语言的程序员感到许多不适。比如&＃xff1a;赋值符号会是「<-」&＃xff08;虽然通常来说用「&＃61;」&＃xff09;&＃xff1b;而原本应该是属性访问的「.」居然可以作为变量名的一部分&＃xff0c;类似的功能要用「」完成&＃xff08;比如Python中的data["salary"]或data.salary到了R里面会是data」完成&＃xff08;比如Python中的data["salary"]或data.salary到了R里面会是data」完成&＃xff08;比如Python中的data["salary"]或data.salary到了R里面会是datasalary&＃xff09;&＃xff0c;还有比如数组用「c()」表示。虽然这并不是语言设计的问题&＃xff0c;但我确实很不喜欢这种不适感。

语法设计方面上&＃xff0c;还有一个因素就是各种函数名缩写的一致性上。R嘛&＃xff0c;可能也是有历史包袱的原因&＃xff0c;非常的混乱&＃xff0c;总是给人像MATLAB那样各种夸张、毫无限制的感觉。比如有的就是把单词的几个辅音拿来缩写&＃xff0c;把几个单词首字母拿来缩写&＃xff08;比如nnls这样缩写non-negativeleastsquares&＃xff09;&＃xff0c;这样无论从可读性上、函数名的猜测上基本上非常难&＃xff08;可能是科研人员偷懒的通病&＃xff0c;误&＃xff09;。这方面Python作为一个给有洁癖的人设计的语言&＃xff08;误&＃xff09;&＃xff0c;就会好很多。

另外也要看轮子的状况。Python有那个pip&＃xff08;PythonPackageIndex&＃xff09;等几个仓库&＃xff0c;R语言有它那个可怕的CRAN&＃xff08;TheComprehensiveRArchiveNetwork&＃xff09;&＃xff08;明显CRAN这个名字起得更吓人一些&＃xff0c;而且另外能自称ComprehensiveArchiveNetwork的只有Perl的CPAN和TeX的CTAN了&＃xff0c;都是什么怪兽的量级的东西了&＃xff09;&＃xff0c;但轮子的方向其实很明显&＃xff0c;Python的轮子的方向更为多样&＃xff0c;而R语言的轮子会更多得围绕数据统计分析方面。

然后从数据模型本身而言&＃xff0c;Python会是有「list」、「dict」这一类&＃xff0c;传统意义上的编程模型&＃xff0c;受经典编程训练的人就会用着比较爽吧&＃xff0c;而响应的&＃xff0c;R里面可能会强调「dataframe」数据帧这些&＃xff08;或者有时候是「datatable」&＃xff0c;这个记不清了&＃xff09;&＃xff0c;给统计人员用起来更舒服吧。

互联网疯狂发展的这十年来年&＃xff0c;Python在几家互联网公司的主推之下不可谓不是大红大紫如日中天。不过这几年来R乘着数据挖掘的东风&＃xff0c;总给人一种东山再起的感觉。君不见微软在这几年开发者大会上也有提到R方面的东西。

个人感觉R给人的感觉和Perl更像一点&＃xff0c;做某些事情非常好&＃xff0c;但是以牺牲一部分东西作为代价的前者主推统计领域&＃xff0c;后者更具备泛用性。而Python是仔细权衡了这种代价而清理过的Perl的。

R加上ggplot2以及其他绘图包能做的事情大多Python或者搭配上numpy、scipy、matplotlib也能做&＃xff0c;但做的风格如何&＃xff0c;优不优雅的话就不好说了。个人更喜欢Python因为自己整体上更熟悉。所以具体怎么选还是看自己&＃xff01;