Python與R語言的共同特點

1.Python和R在數據分析和數據挖掘方面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

2.Python和R兩門語言有多平臺適應性，linux、window都可以使用，并且代碼可移植性強

3.Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具

其實R也有很多自己特性，下面是它最顯著的幾個特性：

1、就是命令模式。Python雖然也支持命令模式，但是相對來說，更偏向于流程控制語句，也就是可以寫一堆語句，然后執行。R本身基本上不需要用到流程控制(當然，它也支持流程控制)。

2、就是交互性。這樣是命令模式的一個特點，敲回車，出結果。但是又不像SPSS那種用鼠標扎針的交互方式(在鍵盤上運指如飛逼格瞬間提升很多……好萊塢大片里面，高手黑客都是不用鼠標的，當然，這樣很合理，SSH或者Telent到遠程服務器上，怎么鼠標?)

3、也是R語言特點，統計學特性……好吧R語言與其他所有計算機語言本質區別，就是它是一門統計學家發明的語言(其他語言，基本上都是碼農發明的，當然，也有數學家發明的)，那么就有很多神奇特點。

比如：賦值的時候，不用等號(=)，用的是指向(<-)，帶來的問題就是要寫a<-5

這種語句，就需要a<(-5)這樣寫。

Python與R語言的區別

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(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化數據)、數據框(結構化數據)。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，多維數組(可讀寫、有序)、

元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，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，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。

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。

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