Question

数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多

Answer 1

　　这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。

　　Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。

R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。

　　Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。

　　论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了

　　python
你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib
等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。

　　Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。

　　从
全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着
明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。
　　python是machine
learning领域的人用的较多。据我所知，做marketing research, econometrics,
statistics的人几乎没有用python的

参考自：blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631

Answer 2

关于R的介绍
R的主要优势是它有一个庞大的社区，通过邮件列表，用户贡献的文档和一个非常活跃的堆栈溢出组提供支持。还有CRAN镜像，一个用户可以很简单地创造的一个包含R包的知识库。这些包有R里面的函数和数据，各地的镜像都是R网站的备份文件，完全一样，用户可以可以选择离你最近的镜像访问最新的技术和功能，而无需从头开发。
如果你是一个有经验的程序员，你可以不会觉得使用R可以提高效率，但是，你可能会发现学习R经常会遇到瓶颈。幸运的是现在的资源很多。
关于Python的介绍
Python是由Guido van Rossem创建于1991年，并强调效率和代码的可读性。希望深入的数据分析或应用统计技术的程序员是Python的主要用户。
当你越需要在工程环境中工作，你会越喜欢Python。它是一种灵活的语言，在处理一些新东西上表现很好，并且注重可读性和简单性，它的学习曲线是比较低的。
Python也是一个大社区，但它是一个有点比较分散，因为它是一个通用的语言。然而，Python自称他们在数据科学中更占优势地位：预期的增长，更新颖的科学数据应用的起源在这里。
R和Python：数字的比较
在网上可以经常看到比较R和Python人气的数字，虽然这些数字往往就这两种语言是如何在计算机科学的整体生态系统不断发展，但是很难并列进行比较。主要的原因是，R仅在数据科学的环境中使用，而Python作为一种通用语言，被广泛应用于许多领域，如网络的发展。这往往导致排名结果偏向于Python，而且从业者工资会较低。
R和Python：数据科学行业的表现
如果你看一下最近的民意调查，在数据分析的编程语言方面，R是明显的赢家。
有越来越多的人从研发转向Python。此外，有越来越多的公司使用这两种语言来进行组合。
如果你打算从事数据行业，你用好学会这两种语言。招聘趋势显示这两个技能的需求日益增加，而工资远高于平均水平。

Answer 3

1. 从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。
   

2. 这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。

3. Python入门简单，而R则相对比较难一些。
   

4. R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能智能地帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
   

5. Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
   

6. Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。
   

7. 论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了
   

8. Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。
   

Answer 4

毫无疑问肯定是python, 用R开发学习型算法你会有种要死的感觉