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(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)“使用Python好還是R語言好”吧！

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一、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)科學(xué)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(shù)據(jù)科學(xué)的語言或軟件包都應(yīng)該具有良好的數(shù)據(jù)可視化工具。良好的數(shù)據(jù)可視化具有清晰性。無論模型有多復(fù)雜，都會用一種簡單明了的方法來說明結(jié)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(fēng)格。matplotlib庫是一個非常強(qiáng)大的可視化工具，內(nèi)置了各種功能，特別是在與其他Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫pandas和numpy很好地協(xié)作時，它可以非常容易地用于繪制簡單的plot函數(shù)。

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(diào)整plot函數(shù)的大小：如果存在很多變量，那么你可能會花費(fèi)很多功夫來試圖把它們整齊地放在一個plot函數(shù)中。另一個大問題是創(chuàng)建subplot函數(shù)，同樣，將它們都調(diào)整到一個圖中可能會變得很復(fù)雜。

現(xiàn)在，基于matplotlib的seaborn包含了更多的美學(xué)圖形和plot函數(shù)。這個庫無疑是對matplotlib陳舊風(fēng)格的改進(jìn)，但它仍然存在同樣的基本問題:創(chuàng)建圖形可能非常復(fù)雜。這也是Python未來的改進(jìn)方向。

R

有許多庫可以用于R的數(shù)據(jù)可視化，其中g(shù)gplot2在使用和廣泛度方面***。該庫使用圖形哲學(xué)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(chuàng)建非常復(fù)雜的圖。該庫允許繪制摘要函數(shù)。綜上，ggplot2比matplotlib更加靈活簡潔，因此在這個領(lǐng)域R優(yōu)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(shù)據(jù)科學(xué)需要使用許多算法。這些復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法需要穩(wěn)健的計(jì)算。重新編寫算法代碼對數(shù)據(jù)科學(xué)家而言相當(dāng)費(fèi)時，他們需要具有內(nèi)置建模支持的語言。Python和R剛好滿足這一點(diǎn)。

Python

Python擁有大量的機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)。pandas庫使處理csv或基于excel的數(shù)據(jù)變得非常容易。除此之外，Python還有很優(yōu)秀的科學(xué)軟件包，比如numpy。numpy可以幫助你瞬間完成復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，比如矩陣運(yùn)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(qiáng)大工具。

R

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

這些庫幾乎可以解決所有的數(shù)據(jù)問題。但相比之下，Python缺乏統(tǒng)計(jì)非線性回歸(除了簡單的曲線擬合)和混合效應(yīng)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(shù)據(jù)的時候。

三、易學(xué)性

市場對數(shù)據(jù)分析和處理人員的渴求度相當(dāng)高。許多人都希望加入數(shù)據(jù)科學(xué)的大潮，其中很多人幾乎沒有編程經(jīng)驗(yàn)。因此，在比較兩種語言時，需要考慮其是否簡單好學(xué)易上手。

Python

Python設(shè)計(jì)于1989年，其理念是強(qiáng)調(diào)代碼的可讀性和使編程變得簡單或簡潔，Python的設(shè)計(jì)者顯然做到了，因?yàn)檫@種語言非常容易學(xué)習(xí)。雖然Python的語法靈感來自于C，但與C不同的是，它并不復(fù)雜。因此，Python作為初學(xué)者的語言學(xué)習(xí)***，任何人都可以在相對較短的時間內(nèi)學(xué)會它。

R

R語言也并不難學(xué)。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(tǒng)計(jì)學(xué)家和科學(xué)家設(shè)計(jì)的，因此門檻較高。

四、社區(qū)支持

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，需要經(jīng)常解決一些數(shù)據(jù)難題。在難以找到相關(guān)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(qū)論壇中搜索，從而獲得良好的社區(qū)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?qū)＜以儐柦鉀Q方案)。R有在線的R文檔，可以在其中找到關(guān)于某些函數(shù)和函數(shù)輸入的信息。大多數(shù)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(chǔ)，二者都有非常活躍的支持社區(qū)。不難看出，兩者在這方面似乎是平等的。

感謝各位的閱讀，以上就是“使用Python好還是R語言好”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對使用Python好還是R語言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(shí)踐驗(yàn)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！