R vs Python -哪个最好?

您和许多其他数据科学家一样，可能想知道应该学习哪种编程语言。无论您是否有其他编程工具的经验，您都可能会对R和Python的个别特性感到不知所措，这些特性包括范围广泛的库和包。别担心，我们是来帮忙的。

不出所料，R和Python都让广泛的用户受益，技术专业人士经常使用这两者。本文将帮助您决定哪些工具是正确的你走了。

要开始，您必须弄清楚您想要使用编程语言的原因。例如，大多数关于遗传研究的数据科学家可能更愿意使用R.它广泛地使用遗传学，并流行生物形态管理员。致力于图像分析模型的人可能会发现自己与使用Python的人员合作。这是因为其复杂的图像操作工具。

最后，这是你的选择。你可能不想做别人都在做的事。然而，能够和你未来的同龄人“说”同样的语言很重要。

谁用R ?为什么?

起初，R是统计计算的平台。R托管所有经典测试、时间序列分析、聚类等。它拥有一个庞大的数据挖掘社区。这意味着有许多可访问的包，无论是来自R开发人员还是用户。有许多用于绘制和分析图表的包和层，例如ggplot2。

在新型人工智能领域，R已经变得非常流行，它为神经网络、机器学习和贝叶斯推理提供了工具。R兼容MXNet、TensorFlow等深度学习包。你可以阅读更多关于这些一个有用的R包的快速列表。

R不仅受到数据科学家的欢迎，也受到统计学家和其他需要处理数据的领域的人的欢迎。这包括医学、金融和社会科学领域的人。对于数据科学家来说，找到一个广泛使用的程序是很重要的。我们希望能够用一种语言在尽可能多的领域进行交流。这可以使我们的发现更容易翻译和理解。

谁使用Python ?为什么?

Python是一个很棒的程序员和开发人员跨越广泛的工具。人们可以使用Python的界面和一系列功能来开发许多算法。该算法可以模拟生物分子或提供反垃圾邮件软件。

巨蟒乐队于1989年问世。从那时起，一些人将其称为最重要的通用面向对象编程语言之一。Python在包括数据科学家在内的新程序员中越来越受欢迎。这意味着它拥有一个庞大的用户和故障诊断人员社区。

Python也很受欢迎，他们在人工智能工作的人中。它具有机器学习，神经网络和Tensorflow的工具。图书馆是使用Python的另一个原因。图书馆包括Numpy用于统计分析，熊猫用于数据准备，以及生成图的海运。

我们如何比较R和Python?

那么他们是如何匹配的呢?你要仔细考虑每一个选项。我知道没有考虑到潜在的限制的挫败感。对于数据科学应用程序，需要考虑的主要事项有:

• 处理速度。你会使用大量的数据吗?
• 在线社区。某种语言有大量的在线支持。甚至可能是一些奇妙的人，为您的需求编写了一个确切的代码。其他人几乎没有在线存在，
• 难以学习。你有多少时间和耐心去专攻?你是否已经学会了编程，并准备好学习一门新的语言?
• 用户友好界面。你熟悉编程吗？你喜欢易于想象和漂亮的东西吗？
• 使用。您是否考虑过未来跨领域的连接及其编程语言?

让我们看看每种语言在这些话题上的表现。

处理速度

很多人认为R很慢，因为R需要物理内存来存储对象。这意味着它不是大数据的好选择。更快的处理器减少了这种限制。各种各样的软件包都致力于解决这个问题。Python更适合大型数据集。Python可以更快地加载大文件。

在线社区

正如我提到的，R和Python都有一个广泛支持的支持网络。你可以向这个社区寻求帮助。对于那些您似乎无法轻易排除的bug，社区是一个宝贵的帮助来源。

难以学习

这可能是使用r的问题，也可能不是。它陡峭的学习曲线是由于它对统计学家的强大能力，因为该领域的专家开发了它。这就意味着你需要更多的时间去学习。Python非常吸引新程序员，因为它易于学习和使用。

您将需要熟悉一些术语，这些术语对于R和Python来说一开始可能会令人生畏和迷惑。例如，您需要了解“包”和“库”之间的区别。

对于Python的设置比R的更容易。这也是因为统计学家构建了R并基于它在成熟的前任，S. Python将严格与语法上的用户严格。如果您尚未满足易于可疑的故障，Python将拒绝运行。但是，从长远来看，这让我们更好，男士代码作家。

R为其许多学术用户提供了更多的控制，对其图形进行了更好的设计。r允许各种可见导出和格式。两者都是基于解释器的。基于与其他语言的长期经验，如C ++，这使得发现错误更容易。

用户友好界面

Rstudio是许多人最喜欢的工作平台，归类为综合开发环境（IDE）。betwayapp下载安装RStudio包括用于直接执行代码执行的控制台，其中包含绘图，支持交互式图形，调试和工作区管理的所有功能。看RStudio IDE特性获取更详细的指南。

Python有许多ides可供选择。这样做的好处是，它为您提供了一个非常熟悉的背景感到熟悉的机会。例如，来自计算机科学背景，Spyder是一个清晰的最爱。虽然，初学者在场中找到Pycharm可访问和直观。

使用

我们已经谈到了这个话题。我要强调的是，这是你所选择的领域的主观因素。学术界、金融和医疗保健领域通常使用r，你会想要利用它。软件开发、自动化和betwayapp下载安装机器人更有可能使用Python。

R vs Python:两者的长处是什么?

R和Python都为您提供了不同的机会，以最小的努力创建智能编码。虽然它们有一些相似之处，但每一种都有自己的优势。

接待员:

• 如果您想操作数据，这是一个很好的选择。它的CRAN上有超过10,000个数据处理包。
• 您可以非常容易地制作漂亮的、具有发布质量的图表。R允许用户改变图形的美感，并使用最少的代码进行定制。这对它的竞争对手来说是一个巨大的优势。
• 也许它最强大的工具是其统计建模，为数据科学家创建统计工具。R的统计工具是该领域的先行者，并由经验丰富的程序员首选。
• 用户享受与GitHub的大型平台接口，以发现和分享更好的软件。

Python：

• 为初学者学习非常容易和直观。与R，Python是由程序员开发的，它的易用性使其成为大学的最爱。
• 它吸引了广泛的用户。这在更多学科中创造了一个不断增长的社区。这也为开源语言之间的交流提供了更多空间。
• 严格的语法会迫使你成为一个更好的程序员。Python教你写出更简洁、更清晰的代码。
• Python处理大型数据集的速度更快。它可以轻松加载文件，使其更适合大数据处理程序。

记住所有这些之后，选择开始使用哪种语言取决于您想从它获得什么。如果你专门从事统计分析或研究工作，你可能想要选择r。如果你认为自己跨越了许多学科，你可以使用Python的通用性和多样化的网络。

根据你的工作、兴趣和需要，你可能会认为最终学习这两门课程是最好的。至少，当你了解了它们各自的优点后，了解足够多的内容以能够阅读对方的语法是很有用的。这无疑会为你打开更多的大门，帮助你找到工作。

更重要的是，学习R和Python会让你更清楚地决定你想要走什么样的职业道路。不被压垮。学习第二种语言会比第一种语言容易。毫无疑问，当您成长为一名数据科学家时，您也会发现自己很高兴加入一个全新的社区。

祝你好运，编程愉快!