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Python或R：哪種程式語言比較適合資料科學？

WBOY轉載: 2023-04-12 08:28:051304瀏覽

關於 R 的一點背景

R 是一種程式語言和分析工具，由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 開發，並於 1993 年首次推出。同時，它也是免費的開源軟體，擁有豐富的統計和圖形化技術庫。

R 是分析師、統計學家和研究人員用得最多的工具之一，用於檢索、清理、分析、視覺化和呈現數據，許多行業如IT、銀行、醫療、金融都使用R。

用途

資料科學家可以使用 R 程式語言來收集數據，進行統計分析，並產生視覺化結果。
它可以用於圖形化表示。
R 既可用於機器學習，也可用於深度學習。
它還可以為金融業務和計算提供一個複雜的統計工具，R 和它的庫可以實現移動平均值、股票市場建模和金融 KDD。
它也實作了線性和非線性建模等統計方法。

統計計算：在統計學家中，R 是使用最廣泛的程式語言。它有助於統計學家進行操作、收集、清理和分析。它還具有製圖功能，並從任何記錄中產生有趣的視覺效果。

機器學習：它包括了一些基本機器學習任務的函式庫，例如線性和非線性迴歸、決策樹等等。可以用 R 來創建金融、零售、行銷和保健領域的機器學習演算法。

關於 Python 的一點背景

它是一種著名的電腦語言，同時也是一種廣泛使用的、解釋性的、物件導向的程式設計語言。由 Guido van Rossum 發明，並於 1991 年 2 月 20 日首次發布。它可以用於網路開發之外的各種程式設計和軟體開發，並且可用於建立完整的端到端流程。

用途

它可以用於 BDA 的管理，也可以進行複雜的數學計算。
它可與資料庫系統連接，或對檔案進行讀取和編輯。
它適用於軟體開發、商業應用、音訊、視訊、後端網路、行動應用開發等。
它使分析人員能夠在更短的時間內產生 Excel 報表。

分析：Python 在分析方面非常方便。舉例來說，如果資料庫包含上百萬的行和列，那麼從這些資料中提取資訊就很困難和耗時。這就是 Pandas、NumPy 和 SciPy 之類庫的用武之地，它們可以快速完成工作。

提取：因為資料並非總是可用的，所以我們需要從網路取得。在這種情況下，可以使用函式庫 Scrapy 和 Beautiful Soup 來從網路上提取資訊。

圖形化表示：Seaborn 和 Matplotlib 函式庫可以建立圖表、圓餅圖以及其他視覺化的內容。

機器學習：它也有一個機器學習庫。 Scikit-Learn 和 PyBrain 是這些函式庫的一種，它們透過一個介面提供了分類、回歸和聚類等一些快速機器學習和統計建模工具。

Python 的優點

可用性：適用於多種系統（Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi 等）。
簡單易行：電腦程式工作所需的語法或單字和符號直觀而直接。它們實際上是英語術語，所以它是可讀的。相對於 C、Java 和 C# 等其他技術，程式碼執行時間減少了，所以開發者和軟體工程師的工作時間更長。
函式庫：它們是一組預先組合的程式碼，可以重複使用，以減少編碼時間。這使得你不必從頭開始編寫程式碼。
靈活性：與其他語言（如 Java）相比，它提供了靈活性，並能解決那些本來不可能解決的問題。事實證明，它是可擴展的。

既然我們已經從各種角度探討了這兩種程式語言，那麼「哪種語言更適合資料科學？」這個問題就浮出水面了。

選擇 Python 還是 R？

這兩門語言最大的不同之處是它們處理情況的方式。這兩種開源語言都收到了大量社群的支持，它們不斷地擴展其函式庫和工具。

但是，你應該問自己的一個問題是，「你希望更專注於什麼？機器學習還是統計學習？」

機器學習是人工智慧的一門學科，而統計學習是統計學的一個分支。 R 是一種統計語言，所以在統計上很適合。任何人只要有正式的統計學背景，都可以使用 R 進行編程，因為它很容易理解。而 Python 則是機器學習的最佳選擇。大型應用是機器學習的重點。 Python 看起來是理想的選擇，因為它的靈活性和可擴展性適合在生產環境中使用，尤其是當分析必須連接到網路應用程式時。