什么是R語言?

R語言，一種自由軟件編程語言與操作環境，主要用于統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自新西蘭奧克蘭大學的羅斯?伊哈卡和羅伯特?杰特曼開發(也因此稱為R)，現在由“R開發核心團隊”負責開發。R基于S語言的一個GNU計劃項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。R的語法是來自Scheme。

R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平臺下運行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。

R的功能能夠通過由用戶撰寫的包增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程接口和數據輸出/輸入功能。這些軟件包是由R語言、LaTeX、Java及最常用C語言和Fortran撰寫。下載的可執行文件版本會連同一批核心功能的軟件包，而根據CRAN紀錄有過千種不同的軟件包。其中有幾款較為常用，例如用于經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智能。

Python與R語言的共同特點

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

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

Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具

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。

Python的pandas借鑒了R的dataframes，R中的rvest則參考了Python的BeautifulSoup，兩種語言在一定程度上存在互補性，通常，我們認為Python比R在計算機編程、網絡爬蟲上更有優勢，而 R 在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。所以說，同時學會Python和R這兩把刷子才是數據科學的王道。

要趕上這趟快車不容易，尤其是對于非專業出身的小白來說，面對一堆代碼就已經萬臉懵逼了，還怎么可能成為Python大牛?

今天就為您精心推薦幾本R語言與python入門及數據分析的書籍，只要開始，就不怕晚!

開始之前，為想學習python的朋友推薦下之前的兩期書單，反響不錯，需要的朋友可以看一看：

• Python書單，不將就
• 你眼中的Python大牛必備書單

一、R語言實戰（第二版）

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推薦理由： 注重實用性，是一本全面而細致的R指南，高度概括了該軟件和它的強大功能，展示了使用的統計示例，且對于難以用傳統方法處理的凌亂、不完整和非正態的數據給出了優雅的處理方法。

二、Python編程：從入門到實踐

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推薦理由： 上到有編程基礎的程序員，下到10歲少年，想入門Python并達到可以開發實際項目的水平，本書是讀者優選！

三、數據科學實戰手冊 R+Python

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推薦理由： 本書涵蓋R和Python兩種主流語言，其優點在于其結構，每一章的每一節內容都是按照“準備工作―處理流程―工作原理”的方式組織，這種組織形式非常適合一邊實踐一邊學習（learn-by-doing）。

四、Python金融大數據分析

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推薦理由： 唯一一本詳細講解使用Python分析處理金融大數據的專業圖書；金融應用開發領域從業人員必讀。

五、Python數據科學指南

推薦理由： 本書從講解如何在數據科學中應用Python開始，陸續介紹了Python的工作環境，如何用Python分析數據，以及數據挖掘的概念，然后又擴展到機器學習。本書還涵蓋了縮減原則、集成方法、隨機森林、旋轉森林和超樹等方面的內容，這些都是一個成功的數據科學專家所必需掌握的。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。