在前面的文章中我们给大家简单介绍了一下对于Python与R两门语言的选择。一般来说，数据分析中对于这两门语言都是比较重视的，如果学会了这两门语言那么就能够做好数据分析工作，从而成为高级数据分析师。但是毕竟人的精力是有限的，短时间内不可能都掌握好这两门语言，所以我们通过给大家介绍一下这两门语言给大家一个参考，这样方便大家选择出一个适合自己的语言。

首先说说Python吧，Python语言是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。经过近三十年的发展，Python语言具有易于学习、易于阅读、易于维护、可移植、可扩展、可嵌入等特点。尤其是随着机器学习、人工智能的发展，Python作为一门人工智能语言备受青睐。通过大规模的调查，我们发现Python语言是十分容易上手的，不过精通Python语言不是一个很容易的事情。

然后说收R语言吧。R是一门用于统计计算和作图的语言，受S语言影响发展而来。R语言最初由新西兰奥克兰大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka合作编写。自1997年开始，R语言开始由一个核心团队开发，团队成员来自世界各地的大学和研究机构。R语言是针对统计的一种语言，是一个非常实用的语言。

那么这两种语言有什么特点呢？我们通过对比了解一下。首先Python和R两门语言有多平台适应性，很多的系统都可以使用，并且代码可移植性强；在数据分析和数据挖掘方面Python和R语言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。Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具；在数据结构方面，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、多维数组、列表、数据框。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。最重要的一点就是 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据，但是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。

以上的内容就是小编为大家整理的数据分析中的语言特点了，不要走开，我们会在下一篇文章中给大家讲述一下这两种语言的应用场景以及学习成本，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。