在这个数据至上的时代，越来越多的人开始选择学习编程软件，所以大家最先选择的编程软件就是python，它也被各行各业所使用，被大家所熟知，但是其中，R语言也越来越好，那么r语言和python有什么区别呢？今天小编就和大家聊一聊r语言和python的区别。

　　Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块。许多常用的函数，例如矩阵运算和向量运算，都有更高级的用法。

　　Python和R多平台适配，linux和window都可以用，代码可移植性强

　　Python和R更接近于MATLAB、minitab等常用的数学工具

　　一、优缺点

　　在数据结构方面，由于是从科学计算的角度来看，R中的数据结构非常简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维中的矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。而Python包含更丰富的数据结构以实现更精确的数据访问和内存控制，多维数组(可读，有序)，元组(只读，有序)，集合(唯一，无序)，字典(Key-Value ) 等等。

　　Python比R快，Python可以直接处理G的数据；R 不能。在分析数据时，R需要通过数据库(通过groupby)将大数据转化为小数据，然后交给R进行分析。因此，R 不可能直接分析详细的行为列表。分析统计结果。

　　Python是一门比较均衡的语言，各方面都可以用。无论是调用其他语言，连接和读取数据源，操作系统，还是正则表达式和文字处理，Python都具有明显的优势。而R在统计学上更为突出。

　　二、应用场景

　　Python应用场景

　　1、网络爬虫与网页爬取

　　Python的beautifulsoup和Scrapy更加成熟和强大。结合django-scrapy，我们可以快速搭建定制化的爬虫管理系统。

　　2. 内容管理系统

　　Python只是通过ORM使用sqlachemy，一个包解决了连接多个数据库的问题，在生产环境中被广泛使用。基于Django，Python可以通过ORM快速建立数据库和后台管理系统，而R中Shiny的认证功能暂时还是需要付费的。

　　3.API建设

　　通过Flask、Tornado等标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API，而R则更为复杂。

　　R语言应用场景

　　1.统计分析

　　虽然 Python 中的 Scipy、Pandas 和 statsmodels 提供了一系列统计工具，但 R 本身是专门为统计分析应用程序而构建的，因此它有更多这样的工具。

　　2.互动面板

　　R 闪亮闪亮的仪表板允许相对快速地构建自定义可视化。它更快并且需要更少的代码。

　　一般来说，Python的pandas借鉴了R的dataframes，R的rvest参考了Python的BeautifulSoup。这两种语言在一定程度上是互补的。通常，我们认为 Python 在计算机编程和网络爬虫方面优于 R。它具有更多优势，R在统计分析中是一种更高效的独立数据分析工具。所以，同时学习Python和R这把两把刷子，才是数据科学的王道。

　　以上就是r语言和python的区别。小编希望大家所学的python知识能够用在自己的工作领域中。毕竟作为一个应用技能，最终还是要应用到实际的领域中才能发挥作用。小编在此祝大家学业有成，彻底掌握python的使用方法。

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