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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，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法
Python和R两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且代码可移植性强
Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具
一、r语言和python的区别——优劣势
数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(Key-Value)等等。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，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。 而R是在统计方面比较突出。
二、r语言和python的区别——应用场景
应用Python的场景
1、网络爬虫与网页抓取
Python 的 beautifulsoup 和 Scrapy 更加成熟、功能更强大，结合django-scrapy我们可以很快的构建一个定制化的爬虫管理系统。
2、内容管理系统
Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式，一个包就解决了多种资料库连接的问题，且在生产环境中广泛使用。基于Django，Python可以快速通过ORM建立资料库、后台管理系统，而R中的 Shiny 的鉴权功能暂时还需要付费使用。
3、API的构建
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则较为复杂。
应用R语言的场景
1、统计分析
尽管 Python 里Scipy、Pandas、statsmodels提供了一系列统计工具 ,R 本身是专门为统计分析应用建立的,所以拥有更多此类工具。
2、互动式面板
R 的 shiny 和 shiny dashboard 可以较快地构建定制可视化页面。速度更快，所需代码更少。
总的来说，Python 的 pandas 借鉴了R的dataframes，R 中的 rvest 则参考了 Python的BeautifulSoup，两种语言在一定程度上存在互补性，通常，我们认为 Python 比 R 在计算机编程、网络爬虫上更有优势，而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。
以上就是有关于r语言和python的区别的全部内容，小编希望大家所学的python知识可以用在自己的工作领域中，毕竟作为一个应用类的技能，最终还是要应用在实际领域中才能发挥它的作用，环球网校的小编在这里祝大家学有所成，并彻底掌握python的使用方法。想知道更多python知识，可以点击下方资料下载链接。
