【解惑】一文告诉你,该学R还是Python!
来源:互联网 发布:2017淘宝摇一摇在哪里 编辑:程序博客网 时间:2024/05/08 04:46
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言,R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的(R具有强大的可视化功能),而Python因为易于理解的语法被大家所接受。在这篇文章中,我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。
R:优点和缺点优点 可视化能力强可视化通常让我们更有效地理解数字本身。R和可视化是绝配。一些必看的可视化软件包是ggplot2,ggvis,googleVis和rCharts。完善的生态系统R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。R包在CRAN,Bioconductor的和Github上。您可以通过Rdocumentation搜索所有的R包。用于数据科学R由统计学家开发,他们可以通过R代码和包交流想法和概念,你不一定需要有计算机背景。此外企业界也越来越接受R。缺点 R比较缓慢R使统计人员的更轻松,但你电脑的运行速度可能很慢。虽然R的体验是缓慢的,但是有多个包来提高的r性能:pqR,renjin,FastR, Riposte 等等。R不容易深入学习R学习起来并不容易,特别是如果你要从GUI来进行统计分析。如果你不熟悉它,即使发现包可能会非常耗时。Python:优点和缺点优点 IPython NotebookIPython Notebook使我们更容易使用Python进行数据工作,你可以轻松地与同事共享Notebook,而无需他们安装任何东西。这大大减少了组织代码,输出和注释文件的开销。可以花更多的时间做实际的工作。通用语言Python是一种通用的语言,容易和直观。在学习上会比较容易,它可以加快你写一个程序的速度。此外,Python测试框架是一个内置的,这样可以保证你的代码是可重复使用和可靠的。一个多用途的语言Python把不同背景的人集合在一起。作为一种常见的、容易理解,大部分程序员都懂的,可以很容易地和统计学家沟通,你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴都整合起来。缺点 可视化可视化是选择数据分析软件的一个重要的标准。虽然Python有一些不错的可视化库,如Seaborn,Bokeh和Pygal。但相比于R,呈现的结果并不总是那么顺眼。Python是挑战者Python对于R来说是一个挑战者,它不提供必不可少的R包。虽然它在追赶,但是还不够。
最终你该学习什么呢:由你决定!作为一个数据工作者,你需要在工作中选择最适合需要的语言。在学习之前问清楚这些问题可以帮助你:
Python如何使用?
如果你的数据分析任务需要使用Web应用程序,或代码的统计数据需要被纳入生产数据库进行集成时你可以使用python,作为一个完全成熟的编程语言,它是实现算法一个伟大的工具。
R:优点和缺点优点 可视化能力强可视化通常让我们更有效地理解数字本身。R和可视化是绝配。一些必看的可视化软件包是ggplot2,ggvis,googleVis和rCharts。完善的生态系统R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。R包在CRAN,Bioconductor的和Github上。您可以通过Rdocumentation搜索所有的R包。用于数据科学R由统计学家开发,他们可以通过R代码和包交流想法和概念,你不一定需要有计算机背景。此外企业界也越来越接受R。缺点 R比较缓慢R使统计人员的更轻松,但你电脑的运行速度可能很慢。虽然R的体验是缓慢的,但是有多个包来提高的r性能:pqR,renjin,FastR, Riposte 等等。R不容易深入学习R学习起来并不容易,特别是如果你要从GUI来进行统计分析。如果你不熟悉它,即使发现包可能会非常耗时。Python:优点和缺点优点 IPython NotebookIPython Notebook使我们更容易使用Python进行数据工作,你可以轻松地与同事共享Notebook,而无需他们安装任何东西。这大大减少了组织代码,输出和注释文件的开销。可以花更多的时间做实际的工作。通用语言Python是一种通用的语言,容易和直观。在学习上会比较容易,它可以加快你写一个程序的速度。此外,Python测试框架是一个内置的,这样可以保证你的代码是可重复使用和可靠的。一个多用途的语言Python把不同背景的人集合在一起。作为一种常见的、容易理解,大部分程序员都懂的,可以很容易地和统计学家沟通,你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴都整合起来。缺点 可视化可视化是选择数据分析软件的一个重要的标准。虽然Python有一些不错的可视化库,如Seaborn,Bokeh和Pygal。但相比于R,呈现的结果并不总是那么顺眼。Python是挑战者Python对于R来说是一个挑战者,它不提供必不可少的R包。虽然它在追赶,但是还不够。
最终你该学习什么呢:由你决定!作为一个数据工作者,你需要在工作中选择最适合需要的语言。在学习之前问清楚这些问题可以帮助你:
你想解决什么问题?
什么是学习语言的净成本?
是什么在你的领域中常用的工具?
什么是其他可用工具以及如何做这些涉及到的常用工具?
祝你们都能成功!
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