r和i区别
r和i是两个不同的字母，它们在字母表中的位置和发音都不同。r是英语字母表中的第18个字母，发音为/r/，通常表示“r音节”或“齿龈颤音”。i是英语字母表中的第9个字母，发音为/aɪ/，通常表示“元音字母i”。
在拼音注音中，r是声母，可以单独构成一个音节，如“人”、“日”等。i是单韵母，也可以单独构成一个音节，如“衣”、“一”等。
此外，在拼音注音中，r和i还可以和其他字母组合成不同的音节，如“ri”（日）、“er”（儿）、“yi”（一）等。
总之，r和i在英语和拼音注音中都有各自的特点和作用，需要根据具体语境来理解它们的不同含义。
它们的区别是读音和含义不一样。
1.r，[ɑː(r)]，英语字母表的第18个字母。
2.i，[aɪ]，英文字母中的第九个字母;虚数的单位。它的造句如下：
I don't have much free time.
i代表的是intel，r代表的是AMD，两个厂商的CPU侧重点不一样。
r系列一般以多线程为主，适合adobe全家桶的导出和渲染，对CAD等软件也有优势。
i系列更适合打游戏，但是作为行业的老大哥，在其他方面也是不弱的。
总的来说，打游戏的话请选择intel，不打游戏的话建议选AMD，因为AMD近年发力，性价比很不错，性能也是不弱的。
python r和r+区别
有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 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。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。 Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。 相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。 做过几个实验： 1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。 之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~） 2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。 3. 用python matplotlib画图。
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