python r和r+区别？

一、python r和r+区别？

有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 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。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。 Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。 相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。 做过几个实验： 1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。 之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~） 2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。 3. 用python matplotlib画图。

二、python和r的区别？

Python和R是两种常用的编程语言，用于数据分析和统计建模。以下是它们之间的一些主要区别：

1. 语法：Python是一种通用编程语言，而R是专门为数据分析和统计建模设计的语言。Python的语法更易学易懂，更接近英语，有大量的库和工具可以用于不同的领域。R的语法更倾向于统计分析，因此在处理数据方面更为简洁和高效。

2. 生态系统：Python拥有庞大和广泛的生态系统，包含了各种领域的库和框架，如NumPy、Pandas和SciPy，可以用于数据处理、机器学习和人工智能等任务。R也拥有丰富的库和包，如dplyr、ggplot2和caret，但相对于Python来说，其库和工具的数量和多样性较少。

3. 可视化：R在数据可视化方面非常强大，拥有有名的ggplot2库，可以创建高质量的图形和图表。Python也有一些可视化库，如Matplotlib和Seaborn，但与R相比，R在这方面更为直观和易用。

4. 社区支持：Python的社区庞大且活跃，有许多开发者分享和贡献代码，有丰富的文档和教程。R的社区相对较小，但也非常活跃，有许多专门针对数据科学的论坛和博客，可以提供帮助和解决问题。

5. 集成开发环境（IDE）：Python有多种流行的IDE，如PyCharm和Jupyter Notebook，可以提供更好的开发和调试体验。R的主要IDE是RStudio，专门为R语言设计，提供了丰富的功能和集成开发环境。

综上所述，Python适用于更广泛的应用领域，具有更大的生态系统和更多的开发社区支持；而R则在统计分析和数据可视化方面更加强大和专业。选择使用哪种语言取决于具体的需求和个人偏好。

三、python和hdf 5大数据应用

Python和HDF5大数据应用

介绍

在当今日益数据化的世界中，大数据应用越来越受到关注和重视。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，以及HDF5（Hierarchical Data Format 5）作为一种灵活的数据存储格式，结合起来为大数据应用带来了许多便利。本文将探讨Python和HDF5在大数据应用中的关键作用以及它们的应用场景。

Python在大数据应用中的作用

Python作为一种高级编程语言，在大数据应用中扮演着重要的角色。其简单易懂的语法结构以及丰富的数据处理库使其成为处理大规模数据的理想选择。通过使用Python，开发人员可以快速编写数据处理和分析的代码，实现对海量数据的高效管理和处理。

HDF5在大数据应用中的作用

HDF5是一种用于存储和组织大型和复杂数据集的文件格式。它具有层次化结构，可以存储不同类型的数据，包括数值数据、文本数据、图像数据等。HDF5还支持数据压缩和并行读写操作，适用于处理大规模数据集。在大数据应用中，使用HDF5可以高效地存储和管理海量数据。

Python与HDF5的结合

Python与HDF5的结合为大数据应用提供了强大的工具和资源。Python提供了丰富的数据处理库，例如NumPy、Pandas和Matplotlib，可以与HDF5文件无缝集成，实现对大数据集的处理和分析。通过Python的接口，开发人员可以直接读取、写入和操作HDF5文件，实现数据的快速转换和处理。

大数据应用场景

Python和HDF5在大数据应用中具有广泛的应用场景。一种常见的应用是在科学领域中，用于存储实验数据、模拟结果和科研成果。另外，在工程领域中，Python和HDF5可以用于存储大型工程数据、产品设计信息等。此外，金融、医疗等行业也广泛应用Python和HDF5进行数据管理和分析。

总结

Python和HDF5作为大数据应用中的重要工具，为开发人员提供了丰富的功能和便利的操作接口。它们的结合可以实现高效的数据处理和分析，满足各种领域对大数据管理的需求。随着数据量的不断增加，Python和HDF5将在大数据应用中发挥越来越重要的作用。

四、大数据和python区别

在当今信息时代，大数据和 Python 技术都备受关注，两者在数据处理和分析领域发挥着重要作用。然而，尽管它们的应用领域有所重叠，但大数据和 Python 在本质和功能上存在一些显著区别。

大数据与 Python 技术简介

大数据是指规模巨大、类型多样且处理速度快的数据集。大数据技术涉及存储、处理和分析这些海量数据，以发现趋势、模式和见解。大数据技术包括分布式存储系统（如 Hadoop、Spark）、数据处理框架（如 MapReduce、Hive）和数据分析工具。

Python是一种通用编程语言，被广泛用于数据科学、人工智能、Web 开发等领域。Python 提供丰富的库和工具，使开发人员能够快速高效地开发应用程序。Python 在数据分析、机器学习和人工智能方面具有强大的功能。

大数据和 Python 技术的区别

虽然大数据和 Python 技术都与数据处理和分析有关，但它们在多个方面存在显著区别。

• 语言类型：大数据技术通常使用 Java、Scala 等编程语言，而 Python 是一种高级编程语言，更易于学习和使用。
• 数据处理能力：大数据技术能够处理海量数据，具有分布式计算和存储能力，而 Python 更适用于小规模数据处理和分析。
• 生态系统：大数据技术有成熟的生态系统，包括各种数据处理工具和框架，而 Python 的生态系统包含丰富的库和工具，可满足不同领域的需求。
• 学习曲线：相对于大数据技术，Python 的学习曲线较为平缓，适合初学者和快速原型开发。
• 应用领域：大数据技术主要应用于大规模数据处理和分析，如互联网、金融、医疗等领域，而 Python 在数据科学、人工智能、Web 开发等方面应用广泛。

结论

综上所述，大数据技术和 Python 技术在数据处理和分析领域各有优势，适用于不同的场景和需求。选择合适的技术取决于具体的项目要求和目标。因此，在实际应用中，开发人员需要根据实际情况选择合适的技术方案，以实现最佳的数据处理和分析效果。

五、python处理数据和mysql处理数据的区别？

推荐题主看看如何用python进行数据分析这本书，作者是pandas的创造者。python的用处不是存储和查询数据，那是数据库干的事，python可以用来获取数据(如爬虫)，分析数据(如使用pandas)，最后将想要的结果输出(如使用matplots画图)或者存储到数据库中(有对mysql的支持)。

六、数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多？

　　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machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631

七、数据库和python哪个好？

个人认为python好，数据库的就业面太窄，python目前基本可以涉及到任何领域，可以做爬虫，抓取各类信息，可以做网站如豆瓣就是，可以处理文本有强大的正则库，可以做游戏，pygame，可以做 人工智能，目前比较流行的人工智能算法大部分是python开发的，当前最火爆方向

八、python如何采集温度和压力数据？

Python采集温度和压力数据，那就需要温度和压力传感器，这两个传感器可以先用微处理器控制，配置完参数后，微处理器采集到温度和压力的数据，然后通过串口通信传送到电脑，用python 编写控制软件接收采集数据并且来控制微处理器进行采集。

九、如何提取Python数据？

步骤/方式1

正则表达式（re库）

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

步骤/方式2

BeautifulSoup（bs4）

beautifulSoup是用python语言编写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好地处理不规范标记并将其生成剖析树(parse tree)。它提供简单而又常见的导航(navigating)，搜索及修改剖析树，此可以大大节省编程时间。

步骤/方式3

lxml

lxml是XML和HTML的解析器，其主要功能是解析和提取XML和HTML中的数据；lxml和正则一样，也是用C语言实现的，是一款高性能的python HTML、XML解析器，也可以利用XPath语法，来定位特定的元素及节点信息。

十、python 数据挖掘原理？

数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息, 并将这原理应用于分类, 推荐系统, 预测等方面的过程。

数据挖掘过程：

1. 数据选择

在分析业务需求后, 需要选择应用于需求业务相关的数据. 明确业务需求并选择好业务针对性的数据是数据挖掘的先决条件。

2. 数据预处理

选择好的数据会有噪音, 不完整等缺陷, 需要对数据进行清洗, 集成, 转换以及归纳。

3. 数据转换

根据选择的算法, 对预处理好的数据转换为特定数据挖掘算法的分析模型。

4. 数据挖掘

使用选择好的数据挖掘算法对数据进行处理后得到信息。

5. 解释与评价

对数据挖掘后的信息加以分析解释, 并应用于实际的工作领域。