难学的十大编程语言
十大难学的编程语言分别是：Java、C、Python、C++、.NET、JavaScript、PHP、Objective-C、Go、R。其中，Visual Basic .NET属Basic系语言，在Basic系语言中VB.NET也确实是迄今为止最强大的一门编程语言。
qpython和python的区别
1：qpython 要是用的常用库能够很方便的安装，不要pip install的时候提示缺这个缺那个，对刚入手的人来说消耗时间太厉害2：相关的下载在国内的网站和空间集中放一下，方便查找和下载3：把qpython3和qpython2的开发进度追齐一下，差别太多了！
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(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)。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，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(一、无序)、字典(Key-Value)等等。
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。
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与R语言的应用场景
应用Python的场景
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数据分析师好不好学
好学，零基础就可以入门，因为都从Excel开始讲。也不好学，如果要做高级数据分析师，后面要学R语言和Python，肯定是有一定难度的。网上可以找些视频看看体验一下，像达内、大讲台这些机构，也都有免费的试听课程。
数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
p命令与r命令有什么区别
r语言和python的区别是Python与R相比速度要快，R中的数据结构非常的简单。
1、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。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，多维数组。
2、R是一种区分大小写的解释型语言，可以在命令提示符>后每次输入并执行一条命令或者一次性执行写在脚本文件中的一组命令。R中有多种数据类型，包括向量、矩阵、数据框以及列表。
3、python的控制语句有if语句、for语句、while语句、try语句、class语句、pass语句、assert语句、with语句、yield语句，if语句当条件成立时运行语句块，经常与else, elif相当于else if配合使用，class语句用于定义类型，def语句用于定义函数和类型的方法。
到此，以上就是小编对于r语言和python哪个难学的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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