r语言与java语言的区别和优劣

r语言与java语言的区别和优劣首先这两种语言相比较都是一种程序的计算机语言，他们一个是从简单上，一个是从准确上，其次呢，他一个对语言的一个覆盖范围上的一个简便程度和他语言的一个准确程度上它都是有区别的，优点的话，它就是比较的简洁和准确

spss相对r的优点：

*** 作上容易上手，简单易学，大部分功能都是可视化呈现的， *** 作的话点击鼠标就可以完成，常用到的功能没有多少需要编写语句。

较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量专门介绍spss的中文参考书可供参考，另外很多统计教材也附带spss *** 作方法。

汉化程度高，无论是 *** 作界面还是结果界面，都可以中文呈现

spss相对r的缺点：

 1.不是开源软件，SPSS有版权问题，使用较新版本的spss会受到限制

 2.相比于r来说，更吃内存

 3.功能的丰富性、全面性远不及r，r的功能包非常多，需要安的时候写个简单的语句就安上了，随用随安，能够做的统计分析比spss多很多，相对而言，spss的定位还是普通的大众的通常需求，而r则是更多统计专业人士的首选

 4.做很多统计分析不如r灵活，其实通常来说需要写代码语句的统计软件灵活性都高于那些只需要点击鼠标的，你想做什么分析、想呈现哪些结果，就写相应的语句就好了，不会呈现出冗余的内容。spss的结果呈现常常会包含一些多余的内容，你通常不关心也不需要报告的内容。

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，11.2％的数据科学家使用R语言。

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。

2. 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，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

3. 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。

4. 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 *** 作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势，尤其在计算机编程、网络爬虫上更有优势。

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。

2. R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘，Python也有Dash作为替代，但是不够成熟。

3. R的函数是为统计学家开发的，因此它具有特定领域优势，比如数据可视化的强大特性，由R Studio的首席科学家Hadley Wickham创建的ggplot2 如今是R历史上最受欢迎的数据可视化软件包之一。

ggplot2允许用户在更高的抽象级别自定义绘图组件。我个人非常喜欢ggplot2的各种功能和自定义。ggplot2提供的50多种图像适用于各种行业。

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