對兩種主要語言的特徵、技術社區和行業地位進行比較分析。
多年來，Python和R的比較一直是行業界的熱門話題。R已經存在了二十多年，專門用於統計計算和圖形，而Python是一種通用編程語言，與數據科學和統計一起具有許多用途。許多初學者都有一個相同的問題：數據科學入門應該選擇這兩種出色的語言中的哪一種？
蟒蛇Python
Python於1991年發佈，以成為一種非常簡單的入門語言而建立了自己的良好聲譽，該語言使您幾乎可以做任何想像得到的事情。它為網站，後端服務，本機桌面應用程序，圖像處理系統，機器學習管道，數據轉換系統等提供動力，並且以其簡單性而聞名，使其成為任何人最易訪問的編程語言之一首先。
該語言的主要優點是：
- 它的語法與本機英語非常相似，因此相似，大多數精心編寫的腳本都可以大聲朗讀。
- 它周圍有一個偉大的社區。對於您遇到的任何問題，可能有數百名其他人問了同樣的問題並在線獲得了答案。
- 它為您可以想到的任何應用程序提供了大量的第三方模塊和庫。
- 關於該語言，有一個非常龐大的數據科學社區，這意味著有許多解決數據科學問題的工具和庫。
- 它同時支持面向對象的編程和過程式編程範例，使您可以根據需要自由選擇。
由於這裡具有所有這些優勢，因此Python 成為業界最受歡迎的語言之一也就不足為奇了。據，它還被Google，Dropbox，Netflix，Stripe和Instagram等大型科技公司所使用。
R語言
R Project是一個GNU項目，由R語言，運行時和使用它們來構建應用程序的實用程序組成，R是此環境中使用的解釋語言。該語言專門針對統計計算和圖形，這意味著它可以立即解決許多數據科學問題，並通過其內置工具和第三方庫簡化了數據科學項目。
R語言的優點是：
- 它具有許多專門用於數據操作的庫和工具。語言和這些工具使您可以輕鬆地修改數據結構，將其轉換為更有效的結構或針對特定用例進行清理。
- 有很多非常流行的軟件包和庫，例如負責端到端的數據處理和可視化。這些庫使您可以輕鬆地開始執行數據科學任務，而無需從頭開始編寫所有算法。
- 它具有一個經過精心設計的IDE，稱為RStudio。RStudio與語言本身集成在一起，提供 語法突出顯示，代碼完成，集成的幫助，文檔，數據可視化和調試器，使您無需離開屏幕即可開發R項目。
- R背後的團隊一直致力於確保這些工具可以在所有平臺上運行，並且由於這些努力，R可以在Windows，macOS和類似Unix的操作系統上運行。
- 它具有圍繞構建基於Web的儀表板進行數據分析和可視化的工具，例如，它允許直接從R構建交互式Web應用程序。
- 除了這些優點及其在數據科學界的廣泛使用，R在數據科學項目中是Python的強大替代品。
比較：Python與R
由於兩種語言在紙上都具有相似的優勢，因此其他因素可能會影響有關使用哪種語言的決定。
人氣度
兩種語言在數據科學界都很流行 ; 但是，在選擇一種語言以添加到您的工具鏈和經驗中時，選擇一種在行業中很流行的語言可能很有意義，並且可以讓您過渡到專業領域內的不同位置。
根據，Python在72,525個專業開發人員中排名第四，是最受歡迎的編程語言，甚至比Java更受歡迎。在同一調查中，R處於第16位。
專業開發人員中的Stack Overflow 2019開發人員調查結果
關於這些調查結果，要記住的一件事是，它們代表Stack Overflow上的開發人員社區，這些數據顯然並非特定於數據科學家的。但是，這可能有助於更好地瞭解該行業的當前狀況。
從同一項調查的全球薪資來看，Python和R似乎在55,039名參與者中處於同一點，R的平均水平略高。
除了調查結果之外，通過查看堆棧溢出趨勢可以看出，就問題數量而言，Python比R更受歡迎。
通過查看這些數據，在整個開發人員社區中，Python似乎比R更受歡迎。但是，請務必牢記，Python是通用編程語言，而R專門用於統計計算，這意味著就數據科學家之間的流行而言，這種比較並不是一字不漏。
為了更好地理解數據科學，我們可以看一下。實際上，他們在儀表板上有一個針對的特定頁面。
根據2019年Kaggle用戶調查的編程語言分佈
從Kaggle數據中可以看出，Python在數據科學界比R具有更大的用途，儘管兩種語言在用法方面都佔有重要地位。
庫
在數據科學方面，第三方庫的可用性對於幫助您輕鬆入門非常重要。兩種語言周圍都有
非常活躍的社區，還有豐富的軟件包生態系統，值得一看。Python
- NumPy： 是一個基本程序包，它在數組數據結構的頂部實現各種數據操作操作。它包含這些數據結構的高效實現以及許多統計計算任務的通用功能，並且由於其高效的基礎，它可以加快許多複雜的任務。
- Pandas：是一個功能強大且易於使用的開源庫，用於表格數據處理任務。它包含高效的數據結構，非常適合直觀地處理帶標籤的數據。
- Matplotlib： 是一個用於創建靜態或交互式 數據可視化的庫。由於其簡單性，您可以使用幾行Python代碼創建高度詳細的圖形。
- Scikit-learn：作為Python生態系統中最受歡迎的庫之一，包含基於Numpy，Pandas和Scipy構建的工具，這些工具專注於各種機器學習任務，例如分類，迴歸和聚類。
- Tensorflow：最初開發和開源由谷歌，是開發和培訓非常流行的開放源碼庫機器學習和深刻的學習模式。
R
- Dplyr： 是一個用於輕鬆處理內存中和內存不足的表格數據的庫。
- Ggplot2： 是一個庫，專注於根據》一書以聲明方式構建數據可視化。
- data.table：與dplyr相似，是一個設計用於使用表達語法進行數據操作的包。它實現了有效的數據過濾，選擇和整形選項，使您可以在輸入模型之前以所需的形狀獲取數據。
- Tidyverse： 是為數據科學設計的R軟件包的集合。它包含了許多流行的庫，僅舉幾例：數據可視化，直觀的數據操作和從各種來源讀矩形數據。
- Shiny： 是一個軟件包，可讓您從R構建高度交互的網頁，並使構建儀表板變得輕而易舉。
- 插入符號： 是專用於預測模型和機器學習以及數據處理和預處理的工具和功能的集合。
從庫的數量和這些軟件包的功能來看，這兩種語言似乎都具有簡化了許多數據科學任務的相似軟件包。總而言之，對於許多任務來說，當一個任務在Python中可行時，它在R中也是可行的，並且工作量非常相似。
結論
儘管它們似乎提供了不同的東西，但兩種語言都有其優缺點，需要仔細瞭解其需求。
- 如果你正在尋求一般的編程知識，並且正在開發可在其他軟件開發領域（例如Web開發）中使用的程序，那麼Python似乎是一個更好的選擇。
- 如果你熟悉其他科學的編程語言 像MATLAB，你學習R可能更容易，並得到高效地使用它。這些語言之間有很多相似之處，尤其是矢量運算和關於矩陣運算而非過程方法的一般思維方式。
- 如果你需要進行臨時分析並偶爾與其他數據科學家/技術人員共享它們，那麼將Python與一起使用可能會很好。如果你正在尋找為非技術利益相關者和內部使用情況構建快速儀表板的方法，則最好將R與令人驚歎的庫一起使用。
- 如果您需要開發API來公開您的模型，或者需要其他軟件來與模型進行交互，那麼由於Python具有圍繞各種編程任務的強大工具，可能對你投資進入Python有所幫助。你可以使用帶有或的非常 簡單的API來公開模型，也可以使用構建成熟的可用於生產環境的Web應用程序。
- 如果你希望隨身攜帶所有軟件包，並且主要專注於決策分析並尋找最簡單的設置，R可能是您的首選工具。由於RStudio及其集成的特點，從原始數據去分析與可視化不離開你的窗口，是很容易的。儘管Python也很容易上手，並且默認情況下已將其安裝在許多系統中，但多年來，它已經演變成不同的版本和不同的設置，因此，在你計算機上的數據科學堆棧設置功能良好的應用程序並非易事。
就像其他任何問題一樣，解決方案主要
取決於問題的要求，除了" 取決於 " 之外，對這個問題沒有正確的答案。這兩種語言都非常強大，無論您花時間在哪一種語言上，如果您長期尋找數據科學的職業，都不會有錯誤的答案。學習這兩種語言中的任何一種都會在將來以一種或另一種方式付給您，因此，不要陷入，只需選擇一種並繼續工作即可。眾所周知，這兩種語言都能夠處理大多數數據科學問題，其餘部分歸結為方法，團隊能力和手頭資源，它們大多與語言無關。閱讀更多 AI火箭營 的文章
