使用Python好還是R語言好

這篇文章主要講解了“使用Python好還是R語言好”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“使用Python好還是R語言好”吧！

一、數據可視化

數據科學的一個重要部分是交流。分析成果需要以一種有效、易懂的方式展示出來。因此，任何用于數據科學的語言或軟件包都應該具有良好的數據可視化工具。良好的數據可視化具有清晰性。無論模型有多復雜，都會用一種簡單明了的方法來說明結果，即使是外行人也能理解。

Python

Python以其大量的庫而聞名。有很多庫可以用于繪圖和可視化。最熱門的庫是matplotlib和seaborn。matplotlib庫改編自MATLAB，具有相似的特性和風格。matplotlib庫是一個非常強大的可視化工具，內置了各種功能，特別是在與其他Python數據科學庫pandas和numpy很好地協作時，它可以非常容易地用于繪制簡單的plot函數。

雖然matplotlib可以生成大量的圖形和圖表，但它缺乏簡單性。最麻煩的方面是調整plot函數的大小：如果存在很多變量，那么你可能會花費很多功夫來試圖把它們整齊地放在一個plot函數中。另一個大問題是創建subplot函數，同樣，將它們都調整到一個圖中可能會變得很復雜。

現在，基于matplotlib的seaborn包含了更多的美學圖形和plot函數。這個庫無疑是對matplotlib陳舊風格的改進，但它仍然存在同樣的基本問題:創建圖形可能非常復雜。這也是Python未來的改進方向。

R

有許多庫可以用于R的數據可視化，其中ggplot2在使用和廣泛度方面***。該庫使用圖形哲學語法，使用圖層在繪圖上繪制對象。層之間通常是相互連接的，并且可以共享許多共同的特性。這些層讓你可以用很少的代碼創建非常復雜的圖。該庫允許繪制摘要函數。綜上，ggplot2比matplotlib更加靈活簡潔，因此在這個領域R優勢更為明顯。

但是，值得注意的是，Python包含了一個與R中原始ggplot2功能類似的ggplot庫。

二、建模庫

數據科學需要使用許多算法。這些復雜的數學方法需要穩健的計算。重新編寫算法代碼對數據科學家而言相當費時，他們需要具有內置建模支持的語言。Python和R剛好滿足這一點。

Python

Python擁有大量的機器學習庫，包括scikit-learn、XGboost、TensorFlow、Keras和PyTorch等。Python也有pandas，它可以兼容表格形式的數據。pandas庫使處理csv或基于excel的數據變得非常容易。除此之外，Python還有很優秀的科學軟件包，比如numpy。numpy可以幫助你瞬間完成復雜的數學計算，比如矩陣運算。所有這些包組合在一起，使Python成為一個適用于硬核建模的強大工具。

R

和Python一樣，R也有大量的庫——大約10000個。其中應用最廣泛的是mice,rpart,  party和caret。這些包將從預建模階段到后模型/優化階段給予你幫助。

這些庫幾乎可以解決所有的數據問題。但相比之下，Python缺乏統計非線性回歸(除了簡單的曲線擬合)和混合效應模型。另一方面，R缺乏Python所提供的速度，尤其是在處理大量數據的時候。

三、易學性

市場對數據分析和處理人員的渴求度相當高。許多人都希望加入數據科學的大潮，其中很多人幾乎沒有編程經驗。因此，在比較兩種語言時，需要考慮其是否簡單好學易上手。

Python

Python設計于1989年，其理念是強調代碼的可讀性和使編程變得簡單或簡潔，Python的設計者顯然做到了，因為這種語言非常容易學習。雖然Python的語法靈感來自于C，但與C不同的是，它并不復雜。因此，Python作為初學者的語言學習***，任何人都可以在相對較短的時間內學會它。

R

R語言也并不難學。它比c++或JavaScript等許多語言都要簡單。與Python一樣，R的大部分語法都是基于C的，但與Python不同的是，R最初是專門為統計學家和科學家設計的，因此門檻較高。

四、社區支持

作為一名數據科學家，需要經常解決一些數據難題。在難以找到相關的庫或包解決問題的情況下，可以在語言的官方文檔或在線社區論壇中搜索，從而獲得良好的社區支持。

這兩種語言都有活躍的Stackoverflow成員，并且都有一個活躍的郵件列表(在這個列表中，你可以輕松地向專家詢問解決方案)。R有在線的R文檔，可以在其中找到關于某些函數和函數輸入的信息。大多數Python庫，比如pandas和scikit-learn，都有自己的官方在線文檔來解釋每個庫。

這兩種語言都有大量的用戶基礎，二者都有非常活躍的支持社區。不難看出，兩者在這方面似乎是平等的。

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