r語(yǔ)言和python難嗎，一篇文章告訴你，該學(xué)R還是Python

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇r語(yǔ)言和python難嗎，就多了一項(xiàng)技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來(lái)告訴你這個(gè)專業(yè)的優(yōu)勢(shì)到底體現(xiàn)在哪里：Python 還是 R語(yǔ)言？哪種更適合機(jī)器學(xué)習(xí)，R和Python的運(yùn)行速度比較，R語(yǔ)言 與python 在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上 哪個(gè)更強(qiáng)，一篇文章告訴你，該學(xué)R還是Python??。

1.Python 還是 R語(yǔ)言？哪種更適合機(jī)器學(xué)習(xí)

近日，技術(shù)愛(ài)好者M(jìn)anav Jain就“構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)，如何選擇正確的編程語(yǔ)言”在其博客分享了自己的看法。作者將不僅闡述了Python和R語(yǔ)言的差異，還對(duì)兩種語(yǔ)言的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。文章如下：R語(yǔ)言和Python都具有相同的功能，并且是數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的工具。大約69%的開發(fā)人員使用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，而使用R語(yǔ)言的開發(fā)人員只有24%。兩者都是開源、免費(fèi)的。然而，Python是一種被廣泛使用的編程語(yǔ)言，而R語(yǔ)言是為統(tǒng)計(jì)分析而創(chuàng)建的。人工智能和數(shù)據(jù)分析是兩個(gè)領(lǐng)域，Python和R語(yǔ)言方言都創(chuàng)造了強(qiáng)大的開源設(shè)備和庫(kù)環(huán)境，可幫助任何能力水平的數(shù)據(jù)科學(xué)家有效地進(jìn)行科學(xué)工作。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析之間的區(qū)別不是固定的。主要區(qū)別是機(jī)器學(xué)習(xí)在模型可解釋性方面有先驗(yàn)的準(zhǔn)確性，而數(shù)據(jù)分析則強(qiáng)調(diào)了可解釋性和事實(shí)推測(cè)。Python專注于先驗(yàn)的準(zhǔn)確性，因此在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域建立了良好的聲譽(yù)。R語(yǔ)言作為一種用于事實(shí)推理和靜態(tài)推理的語(yǔ)言，在數(shù)據(jù)分析中得到了廣泛的應(yīng)用。這并不意味著要將這兩種語(yǔ)言歸為一類，Python可以充分地用作數(shù)據(jù)分析工具，而R語(yǔ)言有足夠的適應(yīng)性來(lái)出色地完成機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些工作。對(duì)于這兩種語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，一種語(yǔ)言的工具包可以復(fù)制另一種語(yǔ)言的有用性。Python有一些庫(kù)能夠幫助R語(yǔ)言進(jìn)行可度量的歸納，而R語(yǔ)言有一些工具包能夠提高Python的預(yù)測(cè)精度。下面將詳細(xì)討論這兩種語(yǔ)言，希望能幫助你選擇合適自己的編程語(yǔ)言。編程語(yǔ)言創(chuàng)建于80年代后期，它承擔(dān)了驅(qū)動(dòng)谷歌內(nèi)部框架的基本工作?，F(xiàn)在，Python已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于YouTube 、Instagram、Quora 和 Dropbox。Python已經(jīng)在IT業(yè)務(wù)中得到了全面的使用，并在開發(fā)團(tuán)隊(duì)中提供了基本的協(xié)作能力。因此，如果您需要一種通用的編程語(yǔ)言，且由可擴(kuò)展的AI包組成的龐大的設(shè)計(jì)支持系統(tǒng)，Python是*。Python的優(yōu)點(diǎn)通用語(yǔ)言——如果公司要求的是度量和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以外的內(nèi)容，那么Python是一個(gè)明智的選擇。例如，設(shè)計(jì)一個(gè)功能性網(wǎng)站。平滑的學(xué)習(xí)曲線——Python并不難學(xué)，且高效可用，能使你快速找到這方面的人才。大量重要的庫(kù)——Python擁有數(shù)不勝數(shù)的庫(kù)，用于匯編和控制數(shù)據(jù)。以Scikit-Realize為例，其中包括用于數(shù)據(jù)挖掘和檢查的設(shè)備，能夠幫助AI高效舒適地使用Python。另一個(gè)名為“Pandas”的組織為工程師提供了完美的架構(gòu)和信息評(píng)估工具，能幫助縮短改進(jìn)時(shí)間。如果要求使用R語(yǔ)言的一個(gè)重要功能，那么RPy2就非常適用。更好的集成——通常，在任何設(shè)計(jì)條件下，Python的特性都優(yōu)于R語(yǔ)言。這樣，不管設(shè)計(jì)人員是否使用了如C、C++或Java等底層語(yǔ)言，它基本上都能使用Python裝飾器將各個(gè)部分連接在一起。此外，基于python的堆棧也不難整合其他工作，而這些工作本該需要數(shù)據(jù)研究人員通過(guò)有效地創(chuàng)建來(lái)完成。提高生產(chǎn)力——Python的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)特別容易理解，就像其他編程語(yǔ)言一樣，無(wú)論如何都可以與R語(yǔ)言相媲美。綜上所述，Python能夠確保開發(fā)團(tuán)隊(duì)的高效運(yùn)作。Python的缺點(diǎn)：缺少公共存儲(chǔ)庫(kù)和某些R語(yǔ)言庫(kù)的選擇。由于動(dòng)態(tài)組合，在某些情況下，糾纏于掃描某些容量，并將與各種數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤任務(wù)相關(guān)的缺點(diǎn)歸結(jié)為相似的因素。R語(yǔ)言R語(yǔ)言是由統(tǒng)計(jì)學(xué)家創(chuàng)建的，從根本上來(lái)說(shuō)，它是為分析人員而設(shè)計(jì)的，任何工程師都可以通過(guò)熟練掌握其語(yǔ)法來(lái)預(yù)測(cè)。由于R語(yǔ)言中包含了與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的科學(xué)計(jì)算，而機(jī)器學(xué)習(xí)是從統(tǒng)計(jì)學(xué)中衍生出來(lái)的，因此，當(dāng)需要提高對(duì)基本細(xì)節(jié)的理解，并進(jìn)行創(chuàng)造性地創(chuàng)建時(shí)，R語(yǔ)言就是正確的選擇。如果你的任務(wù)是基于洞察，那么R語(yǔ)言被認(rèn)為縮小任務(wù)范圍的明智選擇，這需要一次性跳轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)集。例如，如果您想通過(guò)將節(jié)分解為單詞或表達(dá)式以識(shí)別其示例來(lái)檢查內(nèi)容集，則R語(yǔ)言是*選擇。R語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)適合分析——如果數(shù)據(jù)檢查或表示是企業(yè)的核心，那么R語(yǔ)言是*的選擇，因?yàn)樗试Sfast 并且能與配置AI/機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)集一起工作。大量有用的庫(kù)和工具——與Python類似，R語(yǔ)言包含不同的包，有助于改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的表現(xiàn)。例如：CaRet支持R語(yǔ)言的AI能力，有助于高效創(chuàng)建先驗(yàn)?zāi)Ｐ?。R語(yǔ)言設(shè)計(jì)人員從推進(jìn)的數(shù)據(jù)分析包中受益，這些數(shù)據(jù)包分布在演示前和演示后階段，這些階段的目標(biāo)是明確的任務(wù)，如模型批準(zhǔn)或信息表示。適合于探索性工作——如果你需要在可衡量模型中進(jìn)行探索性工作，那么R語(yǔ)言會(huì)讓此變得更簡(jiǎn)單，只需要添加幾行代碼即可。R語(yǔ)言的缺點(diǎn):難以學(xué)習(xí)且代碼不易編寫。弱類型輸入很危險(xiǎn)，函數(shù)有返回異常類型對(duì)象的習(xí)慣。與其他語(yǔ)言(如向量索引)相比，R語(yǔ)言的數(shù)是從1開始索引的不是從0開始的。R語(yǔ)言在解決某些問(wèn)題的語(yǔ)法問(wèn)題方面不太明顯。由于有大量的庫(kù)，一些不太流行的庫(kù)的文檔不能被認(rèn)為是完整的。關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)，Python和R語(yǔ)言都各有優(yōu)勢(shì)。當(dāng)你把兩種語(yǔ)言都學(xué)好時(shí)，多數(shù)的基本任務(wù)都可以解決。你可以將R語(yǔ)言用作Python的庫(kù)，也可以將Python用作R的預(yù)處理庫(kù)。現(xiàn)在，根據(jù)Python和R語(yǔ)言的優(yōu)缺點(diǎn)，能夠決定哪種語(yǔ)言更適合你的項(xiàng)目了。原文鏈接：

2.R和Python的運(yùn)行速度比較

R和Python的運(yùn)行速度比較 (2021-02-27)本文比較了R和Python在運(yùn)行遞歸和循環(huán)時(shí)候的運(yùn)行效率問(wèn)題。比較平臺(tái)：系統(tǒng)： Linux 7.8 (Nitrogen) CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 6242R CPU @ 3.10GHz 內(nèi)存：377GB軟件版本：R語(yǔ)言：R version 3.6.0 Python：Python 3.8.5以C語(yǔ)言作為基準(zhǔn)，代碼結(jié)構(gòu)在三種語(yǔ)言中保持一致。使用hyperfine比較三種語(yǔ)言運(yùn)行相同代碼時(shí)候的時(shí)間長(zhǎng)短。hyperfine的參數(shù)為默認(rèn)參數(shù)設(shè)置，即每個(gè)程序運(yùn)行10次，計(jì)算運(yùn)行時(shí)間的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。遞歸比較斐波那契數(shù)列最常見(jiàn)的一種遞歸形式了，在本部分任務(wù)是計(jì)算斐波那契數(shù)列的第40位。下面給出R語(yǔ)言計(jì)算第40位斐波那契數(shù)列的代碼R語(yǔ)言版本Fibonacci <- function(n){ if (n==0) return(0) if (n %in% c(1,2)) return(1) return (Fibonacci(n-1) + Fibonacci(n-2)) } print(Fibonacci(40))Python語(yǔ)言版本def Fibonacci(n): if n==0: return 0 if n in [1,2]: return 1 return Fibonacci(n-1) + Fibonacci(n-2) print(Fibonacci(40))使用hyperfine進(jìn)行比較hyperfine --export-markdown "recursive.md" './fibonacci.out' 'python fibonacci.py''Rscript fibonacci.R'結(jié)果如下：計(jì)算第40位斐波那契數(shù)，C語(yǔ)言用了0.7s，Python用了19s，R語(yǔ)言用了176s。這一結(jié)果還是令人十分驚訝的，C語(yǔ)言當(dāng)然會(huì)很快，但是Python和R的差異有些出乎意料。在這種遞歸的情況下，Python居然比R快了9倍多！下圖是計(jì)算其他斐波那契數(shù)列時(shí)，三種語(yǔ)言耗時(shí)：循環(huán)比較此處使用尋找質(zhì)數(shù)來(lái)測(cè)試R和Python在循環(huán)中的表現(xiàn)，程序中有嵌套for循環(huán)，輸出10萬(wàn)以內(nèi)的質(zhì)數(shù)。R語(yǔ)言版本：for(i in 2:100000) { prime <- TRUE for (j in 2:(i-1)) { res = i %% j if(res==0) { prime <- FALSE break } } if(prime) print(i) }Python版本for i in range(2,100000,1): prime = True for j in range(2,i,1): res = i % j if res==0: prime = False break #cnt = cnt + 1 if prime: print(i)使用hyperfine進(jìn)行比較hyperfine --export-markdown "loop.md" './loop' 'python testLoop.py' 'Rscript testLoop.R' 結(jié)果如下尋找100000以內(nèi)的質(zhì)數(shù)，C語(yǔ)言用了1s，Python用時(shí)41s，是C語(yǔ)言的39倍；R語(yǔ)言用時(shí)49s，是C語(yǔ)言的46倍。此時(shí)，R的運(yùn)行速度還是比Python語(yǔ)言慢，但是沒(méi)有像在遞歸中表現(xiàn)的那么大的差距，二者只有1.2倍的差距。下圖是在不同數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)查找質(zhì)數(shù)所用的時(shí)間：小結(jié)同樣作為動(dòng)態(tài)語(yǔ)言，Python和R在運(yùn)行效率上比靜態(tài)語(yǔ)言低，Python和R之間也有一定的差異，尤其是在進(jìn)行遞歸的時(shí)候，二者運(yùn)行速度的差異更為明顯。整體而言，Python的運(yùn)行比R快一些。這再次提示，當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大的時(shí)候，千萬(wàn)不要在R中寫循環(huán)，不要寫遞歸?！靖兄x閱讀】

3.R語(yǔ)言 與python 在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上 哪個(gè)更強(qiáng)

R語(yǔ)言和MATLAB一樣，用于數(shù)據(jù)分析處理的，在某些方面比較MATLAB更加強(qiáng)力，在計(jì)算矩陣方面PYTHON完全沒(méi)可比性，R語(yǔ)言還可以和Hadoop結(jié)合運(yùn)行在集群上，做大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)必備。

4.一篇文章告訴你，該學(xué)R還是Python

Python和R是統(tǒng)計(jì)學(xué)中兩種*的的編程語(yǔ)言，R的功能性主要是統(tǒng)計(jì)學(xué)家在開發(fā)時(shí)考慮的（R具有強(qiáng)大的可視化功能），而Python因?yàn)橐子诶斫獾恼Z(yǔ)法被大家所接受。在這篇文章中，我們將重點(diǎn)介紹R和Python以及它們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)上地位之間的差異。關(guān)于R的介紹Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S語(yǔ)言中創(chuàng)造了 開源語(yǔ)言R，目的是專注于提供更好和更人性化的方式做數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)和圖形模型的語(yǔ)言。起初R主要是在學(xué)術(shù)和研究使用，但近來(lái)企業(yè)界發(fā)現(xiàn)R也很不錯(cuò)。這使得中的R成為企業(yè)中使用的全球發(fā)展最快的統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言之一。R的主要優(yōu)勢(shì)是它有一個(gè)龐大的社區(qū)，通過(guò)郵件列表，用戶貢獻(xiàn)的文檔和一個(gè)非?；钴S的堆棧溢出組提供支持。還有CRAN鏡像，一個(gè)用戶可以很簡(jiǎn)單地創(chuàng)造的一個(gè)包含R包的知識(shí)庫(kù)。這些包有R里面的函數(shù)和數(shù)據(jù)，各地的鏡像都是R網(wǎng)站的備份文件，完全一樣，用戶可以可以選擇離你最近的鏡像訪問(wèn)*的技術(shù)和功能，而無(wú)需從頭開發(fā)。如果你是一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的程序員，你可以不會(huì)覺(jué)得使用R可以提高效率，但是，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)R經(jīng)常會(huì)遇到瓶頸。幸運(yùn)的是現(xiàn)在的資源很多。關(guān)于Python的介紹Python是由Guido van Rossem創(chuàng)建于1991年，并強(qiáng)調(diào)效率和代碼的可讀性。希望深入的數(shù)據(jù)分析或應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)的程序員是Python的主要用戶。當(dāng)你越需要在工程環(huán)境中工作，你會(huì)越喜歡Python。它是一種靈活的語(yǔ)言，在處理一些新東西上表現(xiàn)很好，并且注重可讀性和簡(jiǎn)單性，它的學(xué)習(xí)曲線是比較低的。和R類似，Python也有包，pypi是一個(gè)Python包的倉(cāng)庫(kù),里面有很多別人寫好的Python庫(kù)。Python也是一個(gè)大社區(qū)，但它是一個(gè)有點(diǎn)比較分散，因?yàn)樗且粋€(gè)通用的語(yǔ)言。然而，Python自稱他們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)中更占優(yōu)勢(shì)地位：預(yù)期的增長(zhǎng)，更新穎的科學(xué)數(shù)據(jù)應(yīng)用的起源在這里。R和Python：數(shù)字的比較在網(wǎng)上可以經(jīng)?？吹奖容^R和Python人氣的數(shù)字，雖然這些數(shù)字往往就這兩種語(yǔ)言是如何在計(jì)算機(jī)科學(xué)的整體生態(tài)系統(tǒng)不斷發(fā)展，但是很難并列進(jìn)行比較。主要的原因是，R僅在數(shù)據(jù)科學(xué)的環(huán)境中使用，而Python作為一種通用語(yǔ)言，被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。這往往導(dǎo)致排名結(jié)果偏向于Python，而且從業(yè)者工資會(huì)較低。R如何使用？R主要用于當(dāng)數(shù)據(jù)分析任務(wù)需要獨(dú)立的計(jì)算或分析單個(gè)服務(wù)器。這是探索性的工作，因?yàn)镽有很多包和隨時(shí)可用的測(cè)試，可以提供提供必要的工具，快速啟動(dòng)和運(yùn)行的數(shù)量龐大幾乎任何類型的數(shù)據(jù)分析。R甚至可以是一個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案的一部分。當(dāng)開始使用R的時(shí)候，*首先安裝RStudio IDE。之后建議你看看下面的流行包：?dplyr, plyr 和 data.table 可以輕松操作包?stringr 操作字符串?zoo做定期和不定期的時(shí)間序列工作?ggvis, lattice, and ggplot2 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化?caret 機(jī)器學(xué)習(xí)Python如何使用？如果你的數(shù)據(jù)分析任務(wù)需要使用Web應(yīng)用程序，或代碼的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)需要被納入生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行集成時(shí)你可以使用python，作為一個(gè)完全成熟的編程語(yǔ)言，它是實(shí)現(xiàn)算法一個(gè)偉大的工具。雖然在過(guò)去python包對(duì)于數(shù)據(jù)分析還處于早期階段，但是這些年已經(jīng)有了顯著改善。使用時(shí)需要安裝NumPy/ SciPy的（科學(xué)計(jì)算）和pandas（數(shù)據(jù)處理），以使Python可用于數(shù)據(jù)分析。也看看，使圖形和scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)。不同于R，Python有沒(méi)有明確的非常好的IDE。我們建議你看看Spyder以及IPython網(wǎng)站，看看哪一個(gè)最適合你。R和Python：數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)的表現(xiàn)如果你看一下最近的民意調(diào)查，在數(shù)據(jù)分析的編程語(yǔ)言方面，R是明顯的贏家。有越來(lái)越多的人從研發(fā)轉(zhuǎn)向Python。此外，有越來(lái)越多的公司使用這兩種語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行組合。如果你打算從事數(shù)據(jù)行業(yè)，你用好學(xué)會(huì)這兩種語(yǔ)言。招聘趨勢(shì)顯示這兩個(gè)技能的需求日益增加，而工資遠(yuǎn)高于平均水平。R：優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)可視化能力強(qiáng)可視化通常讓我們更有效地理解數(shù)字本身。R和可視化是絕配。一些必看的可視化軟件包是ggplot2，ggvis，googleVis和rCharts。完善的生態(tài)系統(tǒng)R具有活躍的社區(qū)和一個(gè)豐富的生態(tài)系統(tǒng)。R包在CRAN，的和Github上。您可以通過(guò)搜索所有的R包。用于數(shù)據(jù)科學(xué)R由統(tǒng)計(jì)學(xué)家開發(fā)，他們可以通過(guò)R代碼和包交流想法和概念，你不一定需要有計(jì)算機(jī)背景。此外企業(yè)界也越來(lái)越接受R。缺點(diǎn)R比較緩慢R使統(tǒng)計(jì)人員的更輕松，但你電腦的運(yùn)行速度可能很慢。雖然R的體驗(yàn)是緩慢的，但是有多個(gè)包來(lái)提高的r性能：pqR,renjin，F(xiàn)astR, Riposte 等等。R不容易深入學(xué)習(xí)R學(xué)習(xí)起來(lái)并不容易，特別是如果你要從GUI來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。如果你不熟悉它，即使發(fā)現(xiàn)包可能會(huì)非常耗時(shí)。Python：優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)IPython Notebook使我們更容易使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)工作，你可以輕松地與同事共享Notebook，而無(wú)需他們安裝任何東西。這大大減少了組織代碼，輸出和注釋文件的開銷?？梢曰ǜ嗟臅r(shí)間做實(shí)際的工作。通用語(yǔ)言Python是一種通用的語(yǔ)言，容易和直觀。在學(xué)習(xí)上會(huì)比較容易，它可以加快你寫一個(gè)程序的速度。此外，Python測(cè)試框架是一個(gè)內(nèi)置的，這樣可以保證你的代碼是可重復(fù)使用和可靠的。一個(gè)多用途的語(yǔ)言Python把不同背景的人集合在一起。作為一種常見(jiàn)的、容易理解，大部分程序員都懂的，可以很容易地和統(tǒng)計(jì)學(xué)家溝通，你可以使用一個(gè)簡(jiǎn)單的工具就把你每一個(gè)工作伙伴都整合起來(lái)。缺點(diǎn)可視化可視化是選擇數(shù)據(jù)分析軟件的一個(gè)重要的標(biāo)準(zhǔn)。雖然Python有一些不錯(cuò)的可視化庫(kù)，如Seaborn，Bokeh和Pygal。但相比于R，呈現(xiàn)的結(jié)果并不總是那么順眼。Python是挑戰(zhàn)者Python對(duì)于R來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰(zhàn)者，它不提供必不可少的R包。雖然它在追趕，但是還不夠。最終你該學(xué)習(xí)什么呢：由你決定！作為一個(gè)數(shù)據(jù)工作者，你需要在工作中選擇最適合需要的語(yǔ)言。在學(xué)習(xí)之前問(wèn)清楚這些問(wèn)題可以幫助你：你想解決什么問(wèn)題？什么是學(xué)習(xí)語(yǔ)言的凈成本？是什么在你的領(lǐng)域中常用的工具？什么是其他可用工具以及如何做這些涉及到的常用工具？----------------------------------------------作者：由數(shù)據(jù)客翻譯團(tuán)隊(duì)翻譯。出處： 交流群，可以跟各位老師互相交流

就拿大數(shù)據(jù)說(shuō)話，優(yōu)勢(shì)一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。