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感觉R语言比python容易学得多,为什么还有很多人说R语言学起来很难?
R语言因为一开始不涉及复杂的编程概念,主要强调统计计算,因此在初学时会让人觉得比较简单。然而,当面对复杂的数据统计处理应用时,需要借助各种编程逻辑结构和函数调用时,会发现其语法并不简便。相比之下,对Python语言的学习,一开始主要强调语法,显得更像是在学一门真正的编程语言。而Python的大数据处理则是第三方非核心的代码库,通常当你学到这部分的时候,你的语法已经很专业了。而python的这些库的函数接口又很简单,因而会有一种越学越简单的感觉。
虽然不知道从哪里听说学起来陡峭。但如果真的有这种说法的话,抱怨的多半是需要做统计工作的学生和相关人士吧。
如果要拿R和SPSS或者Excel比的话,确实有一点“陡峭”,因为R毕竟是个编程语言。其实语言也只是一个工具;用深了真正困难的还是统计、算法等知识。这时候R啊,Python啊就无所谓了
人们感觉R语言学习难度不同主要取决于他们的编程背景和经验。相对于其他编程语言,例如Python,R语言可能会有一些不同的语法和编程范式,这可能需要一些时间来适应和理解。另外,对于初学者来说,R语言中涉及的统计概念和数据处理技巧可能也会有一定的学习曲线。
但是,对于有编程经验的人来说,学习R语言可能会更容易,因为R语言可以快速处理大量的数据并进行复杂的统计分析。此外,R语言社区拥有丰富的***和工具,可以帮助初学者快速入门和解决遇到的问题。
总的来说,学习编程需要投入时间和精力,并且需要不断实践和练习。如果您是初学者,建议您找到一些系统的学习***,例如书籍、课程或者在线教程,并且多加实践和尝试。如果您已经有编程经验,可以利用R语言的优势,从事数据分析和统计领域的工作。
因为R语言语法简单(类似于matlab),函数功能强大,所以很容易上手。
真正让R无法媲美python的主要有两个原因:
1. R的有太多的包(这点和python一样,但是R更多)。但是R做的不好的地方是,很多packages有各自的逻辑,并且各不一样,导致R的学习者不仅仅要学R本身,还有学习各个packages背后的一套逻辑,并且需要花时间精力去记住每个package里面命名各异的函数。这种情况造成了学习者在短时间内无法把从一个package里获得的经验和代码流出迁移到另一个package里,经常会不断地学习新的function,这是为什么R的学习曲线陡峭。而在工业界,比较忌讳这一点。
2. R和matlab一样,每个package里面的函数集合了太多的功能(比python的还要***的多)。虽然这些函数实现起来很傻瓜,但是无法满足工业界处理大数据的需求(***的功能太多,一方面造成不必要的***消耗,另一方面给底层代码优化带来了难度,所以R和matlab的底层优化做的并不好)。因此R,在python没有兴起之前,在美国大学学术界占有统治地位。学术界所需要的data量不大,那些professor很容易用R实现自己的统计分析和可视化报告。但是在工业界,R的数据处理能力比起python就相形见绌了。