r語(yǔ)言和python應(yīng)該選擇哪個(gè)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)r語(yǔ)言和python應(yīng)該選擇哪個(gè)，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

先簡(jiǎn)要介紹下R：

R語(yǔ)言由新西蘭奧克蘭大學(xué)的Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995設(shè)計(jì)出來(lái)(由于兩人的名字均以 ‘R’ 字母開(kāi)頭，因此命名為R語(yǔ)言)，現(xiàn)在由“R核心開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)“負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)。

雖然R主要用于數(shù)據(jù)分析、繪圖以及數(shù)據(jù)挖掘，但也有人用作矩陣計(jì)算。其計(jì)算速度可媲美專用于矩陣計(jì)算的開(kāi)源軟件GNU Octave和商業(yè)軟件MATLAB。

起初R主要在學(xué)術(shù)研究中使用，但近年來(lái)在企業(yè)界也表現(xiàn)突出，這使得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。

我們看看什么情況下選R更好。

1.1 如果你的編程水平是菜鳥(niǎo)級(jí)，選R

如果你的編程經(jīng)驗(yàn)有限，推薦先學(xué)R。

對(duì)于軟件開(kāi)發(fā)新手來(lái)說(shuō)，Python可能不錯(cuò)，但是我認(rèn)為R更適合數(shù)據(jù)科學(xué)新手。

但是數(shù)據(jù)科學(xué)和軟件開(kāi)發(fā)不是同一回事。

解釋一下為什么。

這種差異可歸結(jié)為：數(shù)據(jù)科學(xué)家使用編程語(yǔ)言的方式與軟件開(kāi)發(fā)者不一樣。對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)新手來(lái)說(shuō)，程序(programs)應(yīng)該是腳本(scripts)，而不應(yīng)該是軟件(software)。

舉個(gè)例子，我們用R語(yǔ)言處理一個(gè)叫Auto數(shù)據(jù)框(dataframe)：

library(ISLR)

data('Auto')

如果對(duì)R不熟悉，代碼的具體意義可暫時(shí)不理會(huì)。

數(shù)據(jù)框是R語(yǔ)言中最常用的數(shù)據(jù)類型之一，以行列的形式排布，有點(diǎn)類似Excel表格。

在這個(gè)Auto數(shù)據(jù)框中有個(gè)weight變量，表示汽車的重量。我們想利用它來(lái)創(chuàng)建一個(gè)以公斤為單位的新變量weight_kg。

有很多方法可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)。最容易想到的方法是：利用for循環(huán)遍歷weight變量中的值，然后計(jì)算出新變量的值。聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)麻煩。

其實(shí)我們可以利用tidyverse包中已有的mutate函數(shù)直接計(jì)算出新變量的值：

mutate(Auto, weight_kg＝weight*0.45)

再次提示，代碼的意義可先不理會(huì)。

這個(gè)方法避免使用for循環(huán)，更簡(jiǎn)單。事實(shí)上，在R中要實(shí)現(xiàn)某種功能，只要你知道要用哪個(gè)函數(shù)和哪個(gè)包，實(shí)現(xiàn)將會(huì)變得非常簡(jiǎn)單。

在R中，你應(yīng)該盡量使用已有函數(shù)和包來(lái)完成相關(guān)任務(wù)，沒(méi)必要自己創(chuàng)建工具來(lái)處理任務(wù)。這意味著你不需要知道很多傳統(tǒng)意義上的編程概念。事實(shí)上你應(yīng)該避免使用這些概念，比如：for循環(huán)、類、面向?qū)ο缶幊桃约捌渌浖_(kāi)發(fā)概念。

總之，相比Python，由于R的數(shù)據(jù)處理工具開(kāi)發(fā)得更好且更容易使用，我認(rèn)為R更適合做數(shù)據(jù)處理。

其實(shí)Python也有很多工具來(lái)直接處理數(shù)據(jù)，比如pandas包，但是Python的包和語(yǔ)法具有‘軟件開(kāi)發(fā)’的味道，依賴于一些軟件開(kāi)發(fā)概念（像for循環(huán)、類和面向?qū)ο蟮鹊龋?。比如，?dāng)瀏覽一些Python書(shū)籍的時(shí)候，你仍會(huì)看到介紹for循環(huán)、類聲明等。對(duì)于那些沒(méi)有軟件開(kāi)發(fā)或計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的新人來(lái)說(shuō)，這些概念很難被理解。

相反，很多情況下即使沒(méi)有任何編程經(jīng)驗(yàn)，你也可以很好地使用R的各種工具。

1.2 對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)，R的語(yǔ)法更直觀形象

對(duì)于數(shù)據(jù)處理任務(wù)，很多時(shí)候R的語(yǔ)法會(huì)更簡(jiǎn)單。函數(shù)和參數(shù)的命名設(shè)計(jì)也更好，很容易記住和使用。

舉個(gè)例子，我們將分別用R和Python來(lái)刪掉Iris數(shù)據(jù)框中的兩個(gè)變量（由于R和Python都有Iris數(shù)據(jù)框，因此我們使用這個(gè)數(shù)據(jù)框）。

Python的優(yōu)勢(shì)

對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者，盡管我強(qiáng)烈推薦學(xué)R，但也不是唯一的選擇。

對(duì)于某些人，Python可能是最好的選擇。下面講一下哪些情況下選擇Python更好。

2.1 如果你有軟件開(kāi)發(fā)或計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)，學(xué)Python

如果你曾經(jīng)有軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)或者你是計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的話，我認(rèn)為Python會(huì)更適合你。因?yàn)槟阋呀?jīng)有編程經(jīng)驗(yàn)了，使用Python會(huì)讓你更舒服。

2.2 想開(kāi)發(fā)軟件，學(xué)Python

我已經(jīng)說(shuō)了R更擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)。如果你想建立軟件系統(tǒng)的話，我認(rèn)為Python更合適。Python的閃光點(diǎn)就是寫軟件，效率很高。就像一些專家所說(shuō)的那樣，寫Python代碼就如同寫偽代碼。

此外，Python是一門通用語(yǔ)言，基本啥都能干。然而R比較專，只是擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)分析和可視化。

我想澄清一下，不是說(shuō)R不能寫軟件。只是更多人喜歡用Python去建立產(chǎn)品軟件。因此作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，如果你想創(chuàng)立軟件系統(tǒng)，我覺(jué)得Python比R更合適。

2.3 想搞機(jī)器學(xué)習(xí)，學(xué)Python

如果你想長(zhǎng)期從事機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究，我建議你學(xué)Python。

其實(shí)R也有機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)。特別地，R的caret 包開(kāi)發(fā)得很好，它有能力完成各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。比如：使用caret包建立回歸模型（regression model）、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)（包括回歸和分類）以及執(zhí)行交叉驗(yàn)證（cross validation）等等?？傊?，R的機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展得很好。

但是，Python在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的支持出現(xiàn)更早。為實(shí)現(xiàn)各種不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法，Python的scikit-learn庫(kù)提供了一套更加簡(jiǎn)潔和易讀的語(yǔ)法。而R中caret包的語(yǔ)法有時(shí)有點(diǎn)拙劣。尤其，caret包與Tidyverse包兼容得不是很好，輸出的結(jié)果有時(shí)也很難處理。相反，Python的scikit-learn庫(kù)與Python生態(tài)環(huán)境整合得很好。

市面上有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)籍，其算法實(shí)現(xiàn)很多都是用Python寫的。

總之，如果你想致力于機(jī)器學(xué)習(xí)，我認(rèn)為Python會(huì)更好。

關(guān)于r語(yǔ)言和python應(yīng)該選擇哪個(gè)就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。