1. 循環python比R快多少(2023年最新整理)
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python和r的區別知乎有人說Python和R的區別是顯而易見的，因為R是針對統計的，python是給程序員設計的，其實這話對Python多多少少有些不公平。2012年的時候我們說R是學術界的主流，但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。
Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，並不是沒有道理的。
Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效(Python的數據挖掘包Orangecanve中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果R矢量化編程做得好的話（有點小難度），會使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。
R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現在Python有了pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此，你可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了，這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用，但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是，近年來，由於Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。
做過幾個實驗：
1.用python實現了一個統計方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之後一個項目要做方法比較，又用回R，發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。（但那個包還是很慢，一下子把所有線程都用掉了，導致整個電腦使用不能，看網頁非常卡~）
2.用pythonpandas做了一些數據整理工作，類似資料庫，兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做，但估計會慢點，畢竟幾十萬行的條目了。
3.用pythonmatplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大，R是一條命令畫點東西，pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬，默認顏色比較少，之後可用html的顏色，但是名字太長了~。pyplot的legend比R好用多了，算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放，然後再保存為圖片，這點比R好用。
總的來說Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。而R是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計，前期的數據收集，數據處理，數據抽樣，數據聚類，以及比較復雜的數據挖掘演算法，數據建模等等這些任務，只要是100M以上的數據，R都很難勝任，但是Python卻基本勝任。
結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序，也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了R，現在完全不用又捨不得，所以對於想要學以致用的人來說，如果能把R和Python相結合，就更好不過了，很早看過一篇文章——讓R與Python共舞，咱們壇子里有原帖，就不多說了，看完會有更多啟發。
BTW：如果之前沒有學過R，可以先學Python然後決定是不是學R，如果學了R，學Python的時候會更快上手。
r語言和python哪個更有用
通常，我們認為Python比R在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢，而R在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。所以說，同時學會Python和R這兩把刷子才是數據科學的王道。
R語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼開發(也因此稱為R)，現在由「R開發核心團隊」負責開發。
R基於S語言的一個GNU計劃項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。R的語法是來自Scheme。
R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平台下運行，包括UNIX(也包括FreeBSD和linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。
R的功能能夠通過由用戶撰寫的包增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程介面和數據輸出/輸入功能。這些軟體包是由R語言、LaTeX、Java及最常用C語言和Fortran撰寫。
下載的可執行文件版本會連同一批核心功能的軟體包，而根據CRAN紀錄有過千種不同的軟體包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智慧。
Python與R語言的共同特點：
Python和R在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法。
Python和R兩門語言有多平台適應性，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性強。
Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具。
Python與R語言的區別：
數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化數據)、數據框(結構化數據)。
而Python則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。
Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。
Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。而R是在統計方面比較突出。
Python的pandas借鑒了R的dataframes，R中的rvest則參考了Python的BeautifulSoup，兩種語言在一定程度上存在互補性。
python與r語言哪個好Python比較好點，Python用的人比較多。
ython和R這2個都擁有龐大的用戶支持。2017年的調查顯示，近45％的數據科學家使用Python作為主要的編程語言，另一方面，11.2％的數據科學家使用R語言。
python與r語言區別如下：
Python的優勢：
1.Python包含比R更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，大多數深度學習研究都是用python來完成的。
2.Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。
3.Python優於R的另一個優勢是將模型部署到軟體的其他部分。Python是一種通用性語言，用python編寫應用程序，包含基於Python的模型的過程是無縫的。
4.Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢，尤其在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢。
R語言的優勢：
1.R在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。在R中進行大量的統計建模研究，有更廣泛的模型類可供選擇，如果你對建模有疑問，R是最合適的。
2.R的另外一個技巧就是使用Shiny輕松地創建儀表盤，Python也有Dash作為替代，但是不夠成熟。
3.R的函數是為統計學家開發的，因此它具有特定領域優勢，比如數據可視化的強大特性，由RStudio的首席科學家HadleyWickham創建的ggplot2如今是R歷史上最受歡迎的數據可視化軟體包之一。
ggplot2允許用戶在更高的抽象級別自定義繪圖組件。我個人非常喜歡ggplot2的各種功能和自定義。ggplot2提供的50多種圖像適用於各種行業。
Python和R的區別Python與R的區別：
雖然R語言更為專業，但Python是為各種用例設計的通用編程語言。如果你第一次學編程，會發現Python上手更容易，應用范圍也較廣，如果你對編程已經有了一定的基礎，或者就是以數據分析為中心的特定職業目標，R語言可能會更適合你的需求，Python和R也有很多相似之處，兩者都是流行的開源編程語言，都得到了廣泛的支持。
Python是近幾年增長非常快的編程語言，是面向對象的，它為項目提供了穩定性和模塊化，為Web開發和數據科學提供了靈活的方法，掌握Python是程序員在商業、數字產品、開源項目和數據科學以外的各種Web應用程序中工作所必需的技能。
R是一種特定於領域的語言，用於數據分析和統計，它使用統計學家使用的特定語法，是研究和學術數據科學世界的重要組成部分，R遵循開發的過程模型，沒有將數據和代碼分組，比如面向對象的編程，而是將編程任務分解為一系列的步驟和子程序，這些過程使可視化操作變得更加簡單。
學習Python的三個理由：
1、對初學者是友好的，它使用了一種邏輯和易於接近的語法，使識別代碼字元串更加容易，減少了學習困難和一些挑戰。
2、Python是多用途的，並不局限於數據科學，它還能很好的處理基於web的應用程序，並且支持多種數據結構，包括使用SQL的數據結構。
3、Python是可伸縮的，比R語言運行速度更快，可以和項目一起增長和擴展，提供了必要的有效工作流程，使工作得以實現。
學習R的三個理由：
1、R為統計而建，R使特定類型的程序構建和交流結果變得更加直觀，統計學家和數據分析人員用R語言，會更容易使用標准機器學習模型和數據挖掘來管理大型數據集。
2、R是學術性的：在學術界工作，R幾乎是默認的。R非常適合機器學習的一個子領域，稱為統計學習。任何有正式統計背景的人都應該識別R的語法和結構。
3、R對分析是直觀的，它還提供了一個非常適合於科學家使用的數據可視化類型的強大環境。
Python和R語言的區別如下：
Python入門簡單，而R則相對比較難一些。R做文本挖掘現在還有點弱，當然優點在於函數都給你寫好了，你只需要知道參數的形式就行了，有時候即使參數形式不對，R也能"智能地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。
Python幾乎都可以做，函數比R多，比R快。它是一門語言，R更像是一種軟體，所以python更能開發出flexible的演算法。
Python適合處理大量數據，而R則在這方面有很多力不從心，當然這么說的前提是對於編程基礎比較一般的童鞋，對於大牛來說，多靈活運用矢量化編程的話，R的速度也不會太差。
介紹
Python和R本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法，所以使用起來產出比大。
這兩門語言對於平台方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說，應該大多用過MATLAB以及mintab等工具，Python和R比較貼近這些常用的數學工具，使用起來有種親切感。
結語：以上就是首席CTO筆記為大家介紹的關於循環python比R快多少的全部內容了，希望對大家有所幫助，如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
2. 像資料庫一次性插入10w條數據，怎麼插入效率快啊！
在SQL Server 中插入一條數據使用Insert語句，但是如果想要批量插入一堆數據的話，循環使用Insert不僅效率低，而且會導致SQL一系統性能問題
下面介紹SQL Server支持的兩種批量數據插入方法：Bulk和表值參數(Table-Valued Parameters)。
bulk方法主要思想是通過在客戶端把數據都緩存在Table中，然後利用SqlBulkCopy一次性把Table中的數據插入到資料庫
代碼如下：
public static void BulkToDB(DataTable dt)
{
SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(
ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);
SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(sqlConn);
bulkCopy.DestinationTableName = "BulkTestTable";
bulkCopy.BatchSize = dt.Rows.Count;
try
{
sqlConn.Open();
if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)
bulkCopy.WriteToServer(dt);
}
catch (Exception ex)
{
throw ex;
}
finally
{
sqlConn.Close();
if (bulkCopy != null)
bulkCopy.Close();
}
}
public static DataTable GetTableSchema()
{
DataTable dt = new DataTable();
dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{
new DataColumn("Id",typeof(int)),
new DataColumn("UserName",typeof(string)),
new DataColumn("Pwd",typeof(string))});
return dt;
}
static void Main(string[] args)
{
Stopwatch sw = new Stopwatch();
for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)
{
DataTable dt = Bulk.GetTableSchema();
for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)
{
DataRow r = dt.NewRow();
r[0] = count;
r[1] = string.Format("User-{0}", count * multiply);
r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);
dt.Rows.Add(r);
}
sw.Start();
Bulk.BulkToDB(dt);
sw.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));
}
Console.ReadLine();
}
3. 離散數學：一對一函數和映上函數，求答案，詳細解答
數學是任何當代科學學科的基石。現代數據科學的幾乎所有技術，包括機器學習，都有深厚的數學基礎。
毫無疑問，想要成為一個頂級的數據科學家，需要在各個方面都具有優勢如編程能力、一定的商業智慧、以及獨特的分析能力等。但了解「引擎蓋下的機械原理」總是有好處的。對演算法背後的數學機制有一個深入的理解，將使你在同行中具有優勢。
對於從其他行業（硬體工程、零售、化學加工工業、醫葯和衛生保健、商業管理等）進入數據科學領域的新人來說，這一基本數學知識尤為重要。雖然這類領域可能需要電子表格、數值計算和投影方面的經驗，但數據科學所需的數學技能可能有很大的不同。
考慮web開發人員或業務分析人員。他們可能每天都要處理大量的數據和信息。數據科學應該是關於科學而不是數據。遵循這一思路，某些工具和技術就變得不可或缺。
通過探測底層動態來建模一個過程
形成假設
嚴格評估數據源的質量
量化數據和預測的不確定性
從信息流中識別隱藏的模式
理解模型的局限性
理解數學證明及其背後的抽象邏輯
數據科學，就其本質而言，並不局限於某一特定的學科領域，它可以處理各種各樣的現象，如癌症診斷和社會行為分析。這就產生了令人眼花繚亂的n維數學對象數組、統計分布、優化目標函數等的可能性。
函數、變數、方程和圖形
這一領域的數學涵蓋了基礎，從方程的二項式定理和一切之間：
對數，指數，多項式函數，有理數
基本幾何和定理，三角恆等式
實數和復數，基本性質
系列、金額、不平等
作圖和繪圖，笛卡爾坐標和極坐標，圓錐截面
可能用到的地方
如果您想了解在對百萬條目的資料庫進行排序之後，搜索是如何更快地運行的，那麼您將會遇到「二分查找」的概念。要理解它的機制，你需要理解對數和遞歸方程。或者，如果你想分析一個時間序列，你可能會遇到「周期函數」和「指數衰減」這樣的概念。
統計數據
掌握統計和概率的基本概念的重要性怎麼強調都不過分。該領域的許多實踐者實際上認為經典（非神經網路）機器學習只不過是統計學習。有重點的規劃對於涵蓋最基本的概念至關重要：
數據匯總和描述性統計，集中趨勢，方差，協方差，相關性
基本概率：期望，概率微積分，貝葉斯定理，條件概率
概率分布函數：均勻、正態、二項式、卡方、中心極限定理
采樣，測量，誤差，隨機數生成
假設檢驗，A/B檢驗，置信區間，p值
方差分析、t檢驗
線性回歸，正規化
如果你已經掌握了這些概念，你將很快給人留下深刻印象。作為一名數據科學家，你幾乎每天都會用到它們。
線性代數
這是數學的一個基本分支，用來理解機器學習演算法如何在數據流上工作。從QQ上的好友推薦，到酷狗上的歌曲推薦，再到用深度轉移學習將你的自拍照轉換成薩爾瓦多·達利式的肖像，所有這些都涉及到矩陣和矩陣代數。以下是需要學習的基本數學：
矩陣和向量的基本性質：標量乘法，線性變換，轉置，共軛，秩，行列式
內積和外積，矩陣乘法規則和各種演算法，矩陣逆
特殊矩陣：方陣，單位矩陣，三角矩陣，單位向量，對稱矩陣，厄米矩陣，斜厄米矩陣和酉矩陣
矩陣分解概念/LU分解，高斯/高斯-約當消去，解Ax=b線性方程組的方程
向量空間，基底，空間，正交性，正交性，線性最小二乘法
特徵值，特徵向量，對角化，奇異值分解
如果你用過降維技術（主成分分析），那麼你可能已經使用奇異值分解以更少的參數實現了數據集的緊湊維數表示。所有的神經網路演算法都使用線性代數技術來表示和處理網路結構和學習操作。
微積分
不管你在大學里喜歡還是討厭它，微積分在數據科學和機器學習中都有很多應用。這是一項極有價值的技能：
函數的單變數、極限、連續性、可微性
中值定理，不定式，洛必達法則
最大值和最小值
乘積與鏈式法則
泰勒級數，無窮級數求和/積分的概念
積分學的基本定理和中值定理，定積分和反常積分的計算
函數
多元函數，極限，連續性，偏導數
常微分方程和偏微分方程基礎
想知道邏輯回歸演算法是如何實現的嗎？它很有可能使用一種叫做「梯度下降」的方法來尋找最小損失函數。要理解它是如何工作的，您需要使用微積分的概念：梯度、導數、極限和鏈式法則。
離散數學
這一領域在數據科學中並不常見，但所有現代數據科學都是在計算系統的幫助下完成的，而離散數學是這些系統的核心。
集合，子集
計數函數，組合學，可數性
基本的證明技巧:歸納法、反證法
歸納、演繹和命題邏輯的基礎
基本數據結構：堆棧、隊列、圖形、數組、哈希表、樹
圖的性質：連接的組成部分，程度，最大流量/最小切割的概念，圖著色
遞推關系與方程
在任何社會網路分析中，你需要知道一個圖的屬性和快速演算法來搜索和遍歷網路。在任何演算法的選擇中，你都需要理解時間和空間的復雜性。
優化和運營研究課題
這些主題在理論計算機科學、控制理論或操作研究等專業領域最為相關。但是對這些強大技術的理解也可以在機器學習的實踐中取得豐碩的成果。實際上，每一種機器學習演算法的目標都是使受各種約束的某種估計誤差最小化，這是一個優化問題。以下是需要學習的數學：
優化的基礎，如何制定問題
極大值，極小值，凸函數，全局解
線性規劃，單純形演算法
整數規劃
約束規劃，背包問題
使用最小二乘損失函數的簡單線性回歸問題通常有精確的解析解，但是邏輯回歸問題沒有。要理解其中的原因，您需要熟悉優化中的「凸性」概念。這一系列的研究也將闡明為什麼我們必須對大多數機器學習問題的「近似」解決方案保持滿意。
雖然有很多東西要學習，網上有很好的資源。在復習這些主題和學習新概念之後，你將有能力在日常數據分析和機器學習項目中聽到隱藏的「音樂」。這是成為一個了不起的數據科學家的巨大飛躍。
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