第一段：数据结构不同
①.、r语言：r语言数据结构简单,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.
第二段：用途不同
①.、r语言：它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.
第三段：特点不同
①.、r语言：?r语言是专门为统计和数据分析开发的语言,各种功能和函数琳琅满目,其中成熟稳定的一抓一把.体积轻便,运行起来系统负担也小.
在从事数据分析行业中,我们都会从R与Python当中进行选择,但是,从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择,却是非常难以选择的.
为了让大家能选择出更适合自己的语言,我们将两种语言进行简单的对比.
Stack Overflow趋势对比
我们再从适用场景、任务、数据处理能力、开放环境来分析：
适用场景
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景.Python作为一种粘合剂语言,在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时,使用Python更好.
任务
在进行探索性统计分析时,R胜出.它非常适合初学者,统计模型仅需几行代码即可实现.Python作为一个完整而强大的编程语言,是部署用于生产使用的算法的有力工具.
数据处理能力
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持,不管是执行统计测试还是创建机器学习模型,R语言都得心应手.
Python最初在数据分析方面不是特别擅长,但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出,它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用.
开发环境
对于R语言,需要使用R Studio.对于Python,有很多Python IDE可供选择,其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的.
R 和 Python 详细对比
R和Python之间有很强的关联,并且这两种语言日益普及,很难说选对其一,事实上日常用户和数据科学家可以同时利用这两种语言.
Python比较好点,Python用的人比较多.
python与r语言区别如下：
Python的优势：
① Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制,大多数深度学习研究都是用python来完成的.
R语言的优势：
① R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具.在R中进行大量的统计建模研究,有更广泛的模型类可供选择,如果你对建模有疑问,R是最合适的.
itertools.product.
r语言combn函数是一种排列组合的函数,python中排列组合的函数是itertools.product（sequence,repeat）.
Python与R的区别和联系
①.、区别
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,所以呢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.
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.所以呢,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.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.
通过R和Python只共享文件,Python把源数据处理干净,生成格式化的文件放在预定的目录下,做个定时器让R去读文件,最终输出统计结果和图表.
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