在数据科学方面,Python和R之间的主要区别是什么?

PythonR都拥有庞大的软件生态系统和社区,因此任何一种语言都适合几乎任何数据科学任务。尽管如此,在某些领域中,其中一个的实力比另一个强。

Python和R

Python的优势

  • 大多数深度学习研究都是用Python完成的,因此Keras和PyTorch等工具都具有“Python优先”的开发。你可以在Keras的深度学习导论和PyTorch的深度学习导论中了解这些主题。
  • 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是一种通用编程语言,所以如果您用Python编写应用程序,那么包含基于Python的模型的过程是无缝的。
  • Python经常被称赞为具有易于理解的语法的通用语言。

R语言的优势

  • 在R中进行了大量的统计建模研究,因此有更广泛的模型类型可供选择。如果您经常对建模数据的最佳方式有疑问,那么R是更好的选择。
  • R的另一个大技巧是使用Shiny轻松地创建仪表盘。这使得没有太多技术经验的人能够创建和发布仪表板,以便与同事共享。Python也有Dash作为替代,但还不够成熟。
  • R的函数是为统计学家开发的,因此它具有特定领域的优势,比如数据可视化的强大特性。

本文的对比并不是详尽无遗的,专家们没完没了地争论哪一种语言能更好地完成任务。而且,Python程序员和R程序员倾向于相互借鉴好的想法。例如,Python的plotnine数据可视化包的灵感来自于R的ggplot2包,而R的rvest web抓取包的灵感来自于Python的BeautifulSoup包。所以最终,两种语言中最好的想法会转化为另一种语言,使两种语言同样有用。有价值的。

如果你迫不及待想要进行一个选择,那么答案是Python和R都可以,因为两者都有优秀的语言之间的互操作性。也就是说,您可以从Python用rpy2包运行R代码,你可以从R使用reticulate运行Python代码。即一种语言中的所有特性都可以从另一种语言访问。例如,深度学习包Keras的R版本实际上调用Python。同样,rTorch调用PyTorch。

除了特性之外,不同的团队或个人也会根据他们的背景使用不同的语言。


Python适合什么人

Python最初是作为软件开发的编程语言开发的(数据科学工具是后来添加的),因此具有计算机科学或软件开发背景的人使用它可能会更舒服。

因此,从其他流行的编程语言(如Java或C++)到Python的转换要比从这些语言到R的转换容易。


R适合什么人

R有一组称为Tidyverse的包,它提供了用于导入、操作、可视化和报告数据的强大而易于学习的工具。使用这些工具,没有任何编程或数据科学经验(至少没有经验)的人可以比使用Python更快地提高生产率。

如果您想自己测试这一点,请尝试介绍一下Tidyverse。它可能比Python中的数据科学入门更容易掌握,但是为什么不自己看看自己喜欢什么呢?

总的来说,如果您或您的员工没有数据科学或编程背景,那么R可能更有意义。

最后,尽管很难知道是使用Python还是R进行数据分析,但两者都是很好的选择。一种语言并不比另一种好,它完全取决于你的使用和你试图解决的问题。


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