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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习计算机编程开发技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，零基础学习R语言与python语言的区别。

1、关于R的一点背景

R是分析师、统计学家和研究人员用得多的工具之一，用于检索、清理、分析、可视化和呈现数据，很多行业如IT、银行、医疗、金融都使用R。

用途

数据科学家可以使用R编程语言来收集数据，进行统计分析，并产生可视化结果。

它可以用于图形化表示。

R既可用于机器学习，也可用于深度学习。

它还可以为金融业务和计算提供一个复杂的统计工具，R和它的库可以实现移动平均值、股票市场建模和金融KDD。

它还实现了线性和非线性建模等统计方法。

统计计算：在统计学家中，R是使用广泛的编程语言。它有助于统计学家进行操作、收集、清理和分析。它还拥有制图功能，并从任何记录中产生有趣的视觉效果。

机器学习：它包括了一些基本机器学习任务的库，比如线性和非线性回归、决策树等等。可以用R来创建金融、零售、营销和保健领域的机器学习算法。

2、关于Python的一点背景

它是一种著名的计算机语言，同时也是一种广泛使用的、解释性的、面向对象的程序设计语言。它可以用于除网络开发之外的各种编程和软件开发，并且可用于创建一个完整的端到端流程。

用途

它可以用于BDA的管理，也可以进行复杂的数学计算。

它可与数据库系统连接，或对文件进行读取和编辑。

它适用于软件开发、商业应用、音频、视频、后端网络、移动应用开发等。

它使分析人员能够在更短的时间内生成Excel报告。

分析：Python在分析方面非常方便。举例来说，如果数据库包含上百万的行和列，那么从这些数据中提取信息就很困难和费时。这就是Pandas、NumPy和SciPy之类库的用武之地，它们可以快速完成工作。

提取：因为数据并非总是可用的，所以我们需要从网络获取。在这种情况下，可以使用库Scrapy和BeautifulSoup来从互联网上提取信息。

图形化表示：Seaborn和Matplotlib库可以创建图表、饼图以及其他可视化的内容。

机器学习：它也有一个机器学习库。Scikit-Learn和PyBrain是这些库的一种，它们通过一个接口提供了分类、回归和聚类等一些快速机器学习和统计建模工具。

Python的优点

可用性：适用于多种系统(Windows、Mac、Linux、RaspberryPi等)。

简单易行：计算机程序工作所需要的语法或单词和符号直观而直接。它们实际上是英语术语，所以它是可读的。相对于C、Java和C#等其他技术，代码执行时间减少了，所以开发者和软件工程师的工作时间更长。

库：它们是一组预先组合的代码，可以重复使用，以减少编码时间。这使得你不必从头开始编写代码。

灵活性：与其他语言(如Java)相比，它提供了灵活性，并能解决那些本来不可能解决的问题。事实证明，它是可扩展的。

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