数据挖掘用r还是python（数据挖掘和python）

python和r哪个难一点

1、Python和r语言相对来说，r更难一些。R语言 R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。

2、大多数深度学习研究都是用python来完成的，因此Keras和PyTorch等工具都具有python优先的开发，你可以在Keras的深度学习导论和PyTorch的深度学习导论中了解这些主题。Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言，用python编写应用程序，包含基于Python的模型的过程是无缝的。

3、如果只是想做数学计算，那么选R更容易；如果想语言的适用面更广，就选Python。R和Python是两个不同目标的语言，不好比较到底谁更难。

4、如下：Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然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。

5、Python比较好点，Python用的人比较多。ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，12％的数据科学家使用R语言。

6、适用场景不同 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。任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。

...数据分析等工作在企业中一般使用java还是Python?其他语言?

1、算法，数据挖掘之类的在企业中一般使用python，python用起来更方便。

2、Python支持多种库。大数据分析中解决问题的各个阶段都使用自定义库。解决大数据分析问题涉及数据预处理，分析，可视化，预测和数据保存。为了执行这些步骤，Python拥有专用的库，例如–Pandas，Numpy，Matplotlib，SciPy，scikit-learn等。

3、目前来看，Java的前景还是不错的。Python目前的发展趋势非常好，伴随着大数据和人工智能的发展，Python的应用将得到更广泛的普及，目前在落地应用中已经有不少Python开发的项目了。所以就目前的趋势来说，Python要较Java更具前景一些，但是以目前的应用量来说，Python还远远不及Java。

4、Python：Python可以从事数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、桌面开发、游戏开发、爬虫等工作岗位。

R和Python

r语言和python的区别：数据结构复杂程度不同、适用场景不同、数据处理能力不同、开发环境不同、任务不同。数据结构复杂程度不同 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。

在Python中，r和n通常指代不同的概念：r常常用于表示原始字符串，而n并不直接对应于Python中的一个特定功能或符号，但可能指的是换行符`\n`。首先，来谈谈r。在Python字符串前加上r或R表示原始字符串，这意味着字符串中的反斜杠被视为普通字符，而不是作为转义字符。

Python与R的区别：虽然R语言更为专业，但Python是为各种用例设计的通用编程语言。