這篇文章主要講解了“為什么Python比R更好”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)“為什么Python比R更好”吧！

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),長興企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),長興品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,長興網(wǎng)站建設(shè)報價,網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,長興網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

這就是為什么

可擴(kuò)展性

可伸縮性是在數(shù)據(jù)科學(xué)中采用的巨大好處。 由于大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家通常會與工程部門的其他員工一起工作，因此建模以及模型的總體流程可以更容易部署。  例如，典型的數(shù)據(jù)科學(xué)家可能只專注于執(zhí)行建模，甚至可能是一次性輸出。 但是，在建模之前有一個步驟很可能需要在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前要做。 該步驟是數(shù)據(jù)工程部分。  在過程的這一部分中，您可以從SQL數(shù)據(jù)庫自動讀取新數(shù)據(jù)，以便在訓(xùn)練時模型始終是最新的。 流程的另一方面是部署方面。  第一次部署模型可能會非常令人生畏，尤其是因為在學(xué)校中所講授的模型不及建模過程那么多。

由于Python，軟件工程師和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師可以與您并肩工作。

您可以創(chuàng)建氣流定向非循環(huán)圖(DAG)，當(dāng)在特定時間表上有新數(shù)據(jù)或滿足某些參數(shù)時，它可以自動訓(xùn)練模型(例如，僅當(dāng)我們獲得100條新的傳入數(shù)據(jù)記錄時才訓(xùn)練該模型)。  訓(xùn)練模型后，它可以評估新數(shù)據(jù)，然后可以通過使用Python將其輸出到SQL表中。

Jupyter筆記本

或另一個類似的數(shù)據(jù)科學(xué)可視化工具，能夠解釋Python。 您可以運(yùn)行代碼單元，注釋，創(chuàng)建標(biāo)題以及添加可改善筆記本功能的小部件。  您在此處編寫和共享的代碼是Python。 對于您的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，能夠在Jupyter Notebook中使用這種編程語言進(jìn)行編碼是一個巨大的勝利。

第三方庫

有幾個功能強(qiáng)大且常用的軟件包可以使用Python訪問。 想到的一些是sklearn(也稱為sci-kit學(xué)習(xí))和TensorFlow。

Sklearn[2]

這個功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)庫具有打包的分類模型和回歸模型，可隨時用于您的數(shù)據(jù)集。

—分類

Sklearn對分類的定義是：標(biāo)識對象所屬的類別。 一些流行的算法包括支持向量機(jī)(SVM)，最近鄰居和隨機(jī)森林。  Sklearn還概述了垃圾郵件檢測和圖像回歸作為其最受歡迎的應(yīng)用程序使用案例。

—回歸

Sklearn對回歸的定義是：預(yù)測與對象關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性。 流行的回歸算法包括支持向量回歸(SVR)和最近的鄰居，其應(yīng)用包括藥物反應(yīng)和股票價格。

TensorFlow [3]

對于深度學(xué)習(xí)，該庫是我為更復(fù)雜的情況建模的必備工具。 這個流行而強(qiáng)大的庫可以處理的一些主要項目是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通用對抗網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)機(jī)器翻譯。

整合方式

因為我在大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)項目中都使用Python，所以我成功地將模型.py文件集成到了面向?qū)ο蟮木幊谈袷街小?這些文件以模塊化方式有條不紊地開發(fā)。  用Python調(diào)用API有點(diǎn)簡單，因為網(wǎng)站上有太多文檔可以幫助獲取網(wǎng)站/公司數(shù)據(jù)。

跨功能

該原因在某種程度上是可伸縮性和集成的結(jié)合。  如果您想在本地執(zhí)行數(shù)據(jù)科學(xué)過程并將輸出交給利益相關(guān)者，那很好，但是使用Python，您可以與來自工程學(xué)的其他專家一起做更多的事情。

當(dāng)我第一次開始編碼時，它是在R中的，當(dāng)我將我的過程和代碼展示給數(shù)據(jù)工程師和軟件工程師以進(jìn)行部署時，要花一些時間才能準(zhǔn)確地描述代碼背后的數(shù)據(jù)科學(xué)。

我還將發(fā)現(xiàn)與我一起工作的大多數(shù)工程師將幫助我部署模型，而他們已經(jīng)在使用Python，因此即使他們不完全了解該模型的工作原理，他們也可以輕松轉(zhuǎn)換我的數(shù)據(jù)科學(xué)代碼。  。

感謝各位的閱讀，以上就是“為什么Python比R更好”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對為什么Python比R更好這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！