r语言难吗 r语言难吗?

想学好r语言是不是真的那么难

学好任何一门编程语言都需要付出一定的时间和努力，R语言也不例外。但是，R语言并不是特别难学，而且有许多资源和社区可以帮助您学习和解决问题。以下是一些有关学习R语言的建议：

学习基础语法：学习R语言的第一步是掌握其基本语法。这包括变量赋值、数据类型、向量、列表、函数等。

初步学习数据结构：学习R语言的下一步是了解其数据结构，如数据框、矩阵、数组、因子和列表。这些是R语言中最重要的数据结构，您需要了解如何创建、操作和访问这些数据结构。

学习统计分析：R语言最大的优势是其在统计分析和数据可视化方面的能力。学习R语言还需要学习如何应用统计分析方法来解决问题，如线性回归、方差分析、聚类分析等。

实践编程：练习是学习R语言的关键。编写代码并实现自己的数据分析项目可以帮助您巩固所学知识，并让您更深入地了解R语言。

借助社区和资源：R语言有一个庞大的社区和许多资源，包括在线教程、书籍、博客、讨论组等。利用这些资源可以帮助您快速学习R语言，并解决遇到的问题。

总的来说，学习R语言需要一定的时间和努力，但是如果您有正确的学习方法和资源，就可以轻松地学习和掌握它。

是的

学习 R 语言很困难，因为它涉及经常报错，所以这个学习的过程要做好准备，识别这些错误，并最终学习如何修复。

学习 R 就是学习一门新语言，包括词汇、语法、句法，甚至可能是一种新的思维方式，打开一个新的世界。

r语言优势

R语言的优势：R语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。

R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一，如果某项统计技术已经存在，那么几乎必然存在着一款R软件包与之对应。R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析。

数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多

　　这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。　　Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。　　Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。　　论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了　　python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。　　Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。　　从全面性方面，我认为Python的确胜过R。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。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。　　python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631