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一、用法不同
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1、S语言：S语言用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。
2、R语言：R是自由软件，是一种可编程的语言。
二、开发人员不同
1、S语言：语言是由ATT贝尔实验室开发的。
2、R语言：后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。
扩展资料：
R语言的特点
1、R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。
3、所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中，随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。
4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示，对以前输入过的命令有记忆功能，可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。
5、如果加入R的帮助邮件列表一，每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题。
参考资料来源：百度百科-S语言
参考资料来源：百度百科-R语言
1、数据结构复杂程度不同
R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。
Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。
2、适用场景不同
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。
Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
3、数据处理能力不同
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。
4、开发环境不同
对于R语言，需要使用R Studio。
对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。
第十名、R语言
R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。
提名词
R语言作者，George Ross Ihaka：在奥克兰大学统计系任副教授，是R语言的最初作者。
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第九名、Python
颁奖词
Python是一种广泛使用的高级编程语言，属于通用型编程语言。作为一种解释型语言，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。
提名词
Python语言作者，Guido van Rossum：生于荷兰哈勒姆，计算机程序员，为Python程序设计语言的最初设计者及主要架构师。
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第八名、C语言
颁奖词
C是一种通用的编程语言，广泛用于系统软件与应用软件的开发。C语言具有高效、灵活、功能丰富、表达力强和较高的可移植性等特点。C语言编译器普遍存在于各种不同的操作系统中，例如Microsoft Windows、macOS、Linux、Unix等。C语言的设计影响了众多后来的编程语言，例如C++、Objective-C、Java、C#等。
提名词
C语言作者，Dennis MacAlistair Ritchie：美国计算机科学家。黑客圈子通常称他为“dmr”。他是C语言的创造者、Unix操作系统的关键开发者，对计算机领域产生了深远影响，并与肯·汤普逊同为1983年图灵奖得主。
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第七名、Go
颁奖词
Go（又称Golang）是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。
提名词
Go语言作者，Robert C. Pike：来自加拿大的程序员，曾经加入贝尔实验室，为 UNIX小组的成员。他与肯·汤普逊共同开发了UTF-8。目前为 google的工程师，参与编程语言 Go与Sawzall的研发工作。
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第六名、JavaScript
颁奖词
JavaScript，通常缩写为JS，是一种高级的，解释执行的编程语言。JavaScript是一门基于原型、函数先行的语言，是一门多范式的语言，它支持面向对象编程，命令式编程，以及函数式编程。它已经由ECMA（欧洲计算机制造商协会）通过ECMAScript实现语言的标准化。它被世界上的绝大多数网站所使用，也被世界主流浏览器（Chrome、IE、Firefox、Safari、Opera）支持。
提名词
JavaScript语言作者，Brendan Eich：美国程序员与企业家，JavaScript主要创造者与架构师，曾任Mozilla公司的首席技术官，并曾短暂担任首席执行官。
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第五名、Objective-C
颁奖词
Objective-C是一种通用、高级、面向对象的编程语言。它扩展了标准的ANSI C编程语言，将Smalltalk式的消息传递机制加入到ANSI C中。目前主要支持的编译器有GCC和Clang（采用LLVM作为后端）。
提名词
Objective-C作者，Brad Cox：美国计算机科学家。于傅尔曼大学主修化学与数学，于芝加哥大学取得数学生物学博士学位。Objective-C主要作者。
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第四名、PHP
颁奖词
PHP（全称：PHP：Hypertext Preprocessor，即“PHP：超文本预处理器”）是开源的通用计算机脚本语言，尤其适用于网络开发并可嵌入HTML中使用。PHP的语法借鉴吸收C语言、Java和Perl等流行计算机语言的特点，易于一般程序员学习。PHP的主要目标是允许网络开发人员快速编写动态页面，但PHP也被用于其他很多领域。
提名词
PHP语言作者，Rasmus Lerdorf：出生于格陵兰岛凯凯塔苏瓦克，是一个丹麦程序员，他拥有加拿大国籍。他也是编程语言PHP的创始人，其中PHP的头两个版本是由他编写的，后来他也参与PHP后续版本的开发。
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第三名、Java
颁奖词
Java是一种广泛使用的计算机编程语言，拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。Java编程语言是个简单、面向对象、分布式、解释性、健壮、安全与系统无关、可移植、高性能、多线程和动态的语言。
提名词
Java语言作者，James Gosling：出生于加拿大，软件专家，Java编程语言的共同创始人之一，一般公认他为“Java之父”。
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第二名、C++
颁奖词
C++是一种使用广泛的计算机程序设计语言。它是一种通用程序设计语言，支持多重编程模式，例如过程化程序设计、数据抽象、面向对象程序设计、泛型程序设计和设计模式等。
提名词
C++语言作者，Bjarne Stroustrup：生于丹麦奥胡斯郡，计算机科学家。他以创造C++编程语言而闻名，被称为“C++之父”。
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第一名、Visual Basic .NET
颁奖词
Visual Basic .NET（VB.NET）是.NET Framework框架下的一种多重编程范式高级语言。Visual Basic .NET属Basic系语言，其语法特点是以极具亲和力的英文单词为基础标识，以及与自然语言极其相近的逻辑表达，有时候你会觉得写VB.NET代码就好像在写英文句子一样，从这个角度来说，VB.NET似乎是最高级的一门编程语言，当然在Basic系语言中VB.NET也确实是迄今为止最强大的一门编程语言。
提名词
Visual Basic .NET作者，Alan Cooper：交互设计的提倡者。库珀有些时候被叫做 Visual Basic 之父，虽然大多数的工作是由微软的内部开发团队完成的，但是对于Windows可视化设计工具的创意是来源于库珀的。
Python比较好点，Python用的人比较多。
ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，11.2％的数据科学家使用R语言。
python与r语言区别如下：
Python的优势：
1. Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。
2. 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。
3. Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言，用python编写应用程序，包含基于Python的模型的过程是无缝的。
4. Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，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，尤其在计算机编程、网络爬虫上更有优势。
R语言的优势：
1. R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。在R中进行大量的统计建模研究，有更广泛的模型类可供选择，如果你对建模有疑问，R是最合适的。
2. R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘，Python也有Dash作为替代，但是不够成熟。
3. R的函数是为统计学家开发的，因此它具有特定领域优势，比如数据可视化的强大特性，由R Studio的首席科学家Hadley Wickham创建的ggplot2 如今是R历史上最受欢迎的数据可视化软件包之一。
ggplot2允许用户在更高的抽象级别自定义绘图组件。我个人非常喜欢ggplot2的各种功能和自定义。ggplot2提供的50多种图像适用于各种行业。
