目前,主流的数据分析语言有3个,分别是Python、R语言、MATLAB。其中Python具有丰富且强大的库,常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块(尤其C/C﹢﹢)很轻松地连接在一起,是一门更易学、更严谨的程序设计语言。R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。它属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。MATLAB的作用是进行矩阵运算、绘制函数与数据、实现算法、创建用户界面和连接其他编程语言的程序,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析领域。

3个语言均可进行数据分析,这里简单从学习难易程度,使用场景,第三方支持等几个方面进行对比。

Python接口统一,比较容易上手,主要功能有数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、Web应用、网络爬虫和系统运维等方面,拥有大量的第三方库,能够简便地调用C、C﹢﹢、Fortran、Java等其他程序语言,在工业场景中比较多,软件属于开源免费。(www.daowen.com)

R语言接口众多,不是很容易上手,主要功能有统计分析、机器学习、科学数据可视化等,拥有大量的包,可调用C、C﹢﹢、Fortran、Java等其他语言,主要在经济领域使用,也是开源免费的。

Matlab自由度大,学习起来也比较容易,主要功能有矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、数字图像处理、数字信息处理、仿真模拟等,拥有大量专业的工具箱,在新版本中加入对C、C﹢﹢、Java的支持,主要用在学术研究方面,并且要收费的。