r语言中有哪些取整运算_python和r语言的区别对比_python与r语言哪个好
r语言中有的一些取整运算
在编程实现的时候有时会碰到对数值取整的需求，而取整的方式却多种多样，依赖于具体问题，不过在r中已经配备了种类齐全的相关函数。
主要包括以下五种：floor（）：向下取整；ceiling（）： 向上取整；round（）： 四舍五入取整；turnc（）： 向0取整；signif（）： 保留给定位数的精度。
python与r语言哪个好—总概括： r主要在学术界流行，python（numpy scipy）在工程方便比较实用。 r是s（splus）的开源版本，或者下一代。发源地在新西兰奥克兰。这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是，如果你不熟习统计知识（历史）的话，r的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。r的维护组叫cran-r。在生物信息方便，有个叫bioconductor的组织，里面有很多生物信息方面可以用的软件包，他们有一套自己维护package系统。
python是个综合语言（这里特指指cpython解释器），numpy scipy是数值计算的扩展包，pandas是主要用来做数据处理（numpy依赖），sympy做符号计算（类似mathematica？）此外还有一些不太成熟的包如sciki learn，statistical models。成熟度不如r。但是已经到了可用的水平了。是读计算机的人写的统计包。ipython 更新到1.0以后，功能基本完善，其notebook非常强大（感觉就像mathematica）而且还是基于web，在合作分享方面非常好用。
性能：
大家都说r慢，特别是cs的人。其实这里主要是两点：一个r里面数组的调用都是用复制的，二是rscript慢。三是处理大数据慢。如果r用的好的话，r是不太慢的。具体来说就是rscript用的少，多用命令，跑点小数据。这样的话，实际在跑的都是背后的fortran和c库。他们都有快二三十年历史了。可谓异常可靠，优化得不能再优化了（指单线程，如果去看源代码挥发先许多莫名的常数，永用了以后精度高速度快！）。比如一个自己编写一个r脚本，loop套loop的那种，那真是想死的心都会有。外加一点，r处理文本文件很慢！
python归根揭底还是个有解释器的脚本语言，而且有致命伤——gil，但python最难能可贵的就是它很容易变得更快。比如pypy，cython，或者直接ctypes挂c库。纯python写个原型，然后就开是不断的profiling和加速吧。很轻易可以达到和c一个数量级的速度，但是写程序、调试的时间少了很多。
并行计算：
r v15 之后有了自带的parallel包，用挺轻松的。不过其实就是不停的fork，或者mpi，内存消耗挺厉害的。parsapply，parapply什么的，真是很好用。
python虽然有gil——并行计算的死敌，但是有multiprocessing（fork依赖） ，是可以共享数据的什么的，估计内存消耗方面比r好点，数据零散的话overhead很多。到了mpi的话，mpi4py还是挺好用的。用cython的话结合openmp可以打破gil，但是过程中不能调用python的对象。
学习曲线：假设什么编程都不会的同学。
r一开始还是很容易上手的，查到基本的命令，包，直接print一下就有结果了。但是如果要自己写算法、优化性能的时候，学习难度陡增。
python么，挺好学的，绝大多数的帮助文档都比r好了许多。有些包用起来没r方便。总的来说深入吼r陡。
扩展资源：
基本上新的统计方法都会有r的package，安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。所以效能上可能有问好。比较出名的有两个包的管理网站，cran-r 和bioconductor。 所以搞生化的估计r用起来很方便。
python的统计计算包们比r少，多很年轻，还在不断的开发中。优于是计算机人写的统计包，用起来的时候要多涨个心眼。
画图：
r自带的那些工具就挺好用了，然后还有ggplot这种非常优美的得力工具。
python 有matplotlib，画出来效果感觉比r自带的好一些些，而且界面基于qt，跨平台支持。可能是r用得多了，pyplot用起来还是不太顺手，觉得其各个组建的统一性不高。
ide：
rstudio非常不错，提供类matlab环境。（用过vim-r-plugin，用过emacs + ess现在用vim。）
windows 下有python（x，y） 还有许多商业的工具。（本人现在的emacs环境还不是很顺手~）
建议：
如果只是处理（小）数据的，用r。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。
要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。
ps：盲目地用r的包比盲目的地用python的包要更安全。起码r会把你指向一篇论文，而python只是指向一堆代码。r出问题了还有论文作者、审稿人陪葬。
python和r语言的区别对比 网上有很多关于数据科学到底该用哪个，哪个到底好，谁更有前途的文章，一搜一大把。但我还是要写一下我的观点：
分析比较这两种语言到底哪个好，得看你的用途。比如我只需要分析数据，即导入数据，分析数据，可视化，那按理说r语言确实很占优势。如果想在学习工作之外再将编程语言应用的话，毫无疑问python更占优势，有句话是这么说的“人生苦短，请用python”。
单就数据分析对比，我认为r的优势有： 1、学习先易后难，不会把小白们吓掉；
2、数据科学的包特别多
3、可视化特别吊
r的缺点也不少：
1、r经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个r的版本，不停的切换
2、r语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。
3、r语言社区人少，遇到问题你只能自己解决
4、即使有rstudio，写代码还是不方便
下面再说下python，优点： 1、是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。
2、数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。
3、社区人数特别多，基本你遇到的问题都能找到
python的缺点：
1、学习起来，开头很难，学习曲线与r正好相反。
2、公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如r多
3、可视化不如r
最关键的是r的收集数据这方面，网上特别少，搜有关r爬虫的也很少。
于是我五月份开始转头学python，而且我是一开始就学python3，坚持选择有前途的版本，坚持。目前我已经可以用python爬数据了。
综合下，建议大家学习python，语言通俗易懂，功能强大，越来越简单。
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python是个综合语言（这里特指指cpython解释器），numpy scipy是数值计算的扩展包，pandas是主要用来做数据处理（numpy依赖），sympy做符号计算（类似mathematica？）此外还有一些不太成熟的包如sciki learn，statistical models。成熟度不如r。但是已经到了可用的水平了。是读计算机的人写的统计包。ipython 更新到1.0以后，功能基本完善，其notebook非常强大（感觉就像mathematica）而且还是基于web，在合作分享方面非常好用。
性能：
大家都说r慢，特别是cs的人。其实这里主要是两点：一个r里面数组的调用都是用复制的，二是rscript慢。三是处理大数据慢。如果r用的好的话，r是不太慢的。具体来说就是rscript用的少，多用命令，跑点小数据。这样的话，实际在跑的都是背后的fortran和c库。他们都有快二三十年历史了。可谓异常可靠，优化得不能再优化了（指单线程，如果去看源代码挥发先许多莫名的常数，永用了以后精度高速度快！）。比如一个自己编写一个r脚本，loop套loop的那种，那真是想死的心都会有。外加一点，r处理文本文件很慢！
python归根揭底还是个有解释器的脚本语言，而且有致命伤——gil，但python最难能可贵的就是它很容易变得更快。比如pypy，cython，或者直接ctypes挂c库。纯python写个原型，然后就开是不断的profiling和加速吧。很轻易可以达到和c一个数量级的速度，但是写程序、调试的时间少了很多。
并行计算：
r v15 之后有了自带的parallel包，用挺轻松的。不过其实就是不停的fork，或者mpi，内存消耗挺厉害的。parsapply，parapply什么的，真是很好用。
python虽然有gil——并行计算的死敌，但是有multiprocessing（fork依赖） ，是可以共享数据的什么的，估计内存消耗方面比r好点，数据零散的话overhead很多。到了mpi的话，mpi4py还是挺好用的。用cython的话结合openmp可以打破gil，但是过程中不能调用python的对象。
学习曲线：假设什么编程都不会的同学。
r一开始还是很容易上手的，查到基本的命令，包，直接print一下就有结果了。但是如果要自己写算法、优化性能的时候，学习难度陡增。
python么，挺好学的，绝大多数的帮助文档都比r好了许多。有些包用起来没r方便。总的来说深入吼r陡。
扩展资源：
基本上新的统计方法都会有r的package，安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。所以效能上可能有问好。比较出名的有两个包的管理网站，cran-r 和bioconductor。 所以搞生化的估计r用起来很方便。
python的统计计算包们比r少，多很年轻，还在不断的开发中。优于是计算机人写的统计包，用起来的时候要多涨个心眼。
画图：
r自带的那些工具就挺好用了，然后还有ggplot这种非常优美的得力工具。
python 有matplotlib，画出来效果感觉比r自带的好一些些，而且界面基于qt，跨平台支持。可能是r用得多了，pyplot用起来还是不太顺手，觉得其各个组建的统一性不高。
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rstudio非常不错，提供类matlab环境。（用过vim-r-plugin，用过emacs + ess现在用vim。）
windows 下有python（x，y） 还有许多商业的工具。（本人现在的emacs环境还不是很顺手~）
建议：
如果只是处理（小）数据的，用r。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。
要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。
ps：盲目地用r的包比盲目的地用python的包要更安全。起码r会把你指向一篇论文，而python只是指向一堆代码。r出问题了还有论文作者、审稿人陪葬。
python和r语言的区别对比 网上有很多关于数据科学到底该用哪个，哪个到底好，谁更有前途的文章，一搜一大把。但我还是要写一下我的观点：
分析比较这两种语言到底哪个好，得看你的用途。比如我只需要分析数据，即导入数据，分析数据，可视化，那按理说r语言确实很占优势。如果想在学习工作之外再将编程语言应用的话，毫无疑问python更占优势，有句话是这么说的“人生苦短，请用python”。
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2、数据科学的包特别多
3、可视化特别吊
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1、r经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个r的版本，不停的切换
2、r语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。
3、r语言社区人少，遇到问题你只能自己解决
4、即使有rstudio，写代码还是不方便
下面再说下python，优点： 1、是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。
2、数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。
3、社区人数特别多，基本你遇到的问题都能找到
python的缺点：
1、学习起来，开头很难，学习曲线与r正好相反。
2、公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如r多
3、可视化不如r
最关键的是r的收集数据这方面，网上特别少，搜有关r爬虫的也很少。
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