r語言和python難嗎，一篇文章告訴你，該學R還是Python

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇r語言和python難嗎，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：Python 還是 R語言？哪種更適合機器學習，R和Python的運行速度比較，R語言 與python 在數(shù)據(jù)統(tǒng)計上 哪個更強，一篇文章告訴你，該學R還是Python??。

1.Python 還是 R語言？哪種更適合機器學習

近日，技術(shù)愛好者Manav Jain就“構(gòu)建機器學習項目時，如何選擇正確的編程語言”在其博客分享了自己的看法。作者將不僅闡述了Python和R語言的差異，還對兩種語言的優(yōu)缺點進行了分析。文章如下：R語言和Python都具有相同的功能，并且是數(shù)據(jù)科學家常用的工具。大約69%的開發(fā)人員使用Python進行機器學習，而使用R語言的開發(fā)人員只有24%。兩者都是開源、免費的。然而，Python是一種被廣泛使用的編程語言，而R語言是為統(tǒng)計分析而創(chuàng)建的。人工智能和數(shù)據(jù)分析是兩個領域，Python和R語言方言都創(chuàng)造了強大的開源設備和庫環(huán)境，可幫助任何能力水平的數(shù)據(jù)科學家有效地進行科學工作。然而，機器學習和數(shù)據(jù)分析之間的區(qū)別不是固定的。主要區(qū)別是機器學習在模型可解釋性方面有先驗的準確性，而數(shù)據(jù)分析則強調(diào)了可解釋性和事實推測。Python專注于先驗的準確性，因此在機器學習領域建立了良好的聲譽。R語言作為一種用于事實推理和靜態(tài)推理的語言，在數(shù)據(jù)分析中得到了廣泛的應用。這并不意味著要將這兩種語言歸為一類，Python可以充分地用作數(shù)據(jù)分析工具，而R語言有足夠的適應性來出色地完成機器學習中的一些工作。對于這兩種語言來說，一種語言的工具包可以復制另一種語言的有用性。Python有一些庫能夠幫助R語言進行可度量的歸納，而R語言有一些工具包能夠提高Python的預測精度。下面將詳細討論這兩種語言，希望能幫助你選擇合適自己的編程語言。編程語言創(chuàng)建于80年代后期，它承擔了驅(qū)動谷歌內(nèi)部框架的基本工作?，F(xiàn)在，Python已經(jīng)被廣泛應用于YouTube 、Instagram、Quora 和 Dropbox。Python已經(jīng)在IT業(yè)務中得到了全面的使用，并在開發(fā)團隊中提供了基本的協(xié)作能力。因此，如果您需要一種通用的編程語言，且由可擴展的AI包組成的龐大的設計支持系統(tǒng)，Python是*。Python的優(yōu)點通用語言——如果公司要求的是度量和統(tǒng)計數(shù)據(jù)以外的內(nèi)容，那么Python是一個明智的選擇。例如，設計一個功能性網(wǎng)站。平滑的學習曲線——Python并不難學，且高效可用，能使你快速找到這方面的人才。大量重要的庫——Python擁有數(shù)不勝數(shù)的庫，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)挖掘和檢查的設備，能夠幫助AI高效舒適地使用Python。另一個名為“Pandas”的組織為工程師提供了完美的架構(gòu)和信息評估工具，能幫助縮短改進時間。如果要求使用R語言的一個重要功能，那么RPy2就非常適用。更好的集成——通常，在任何設計條件下，Python的特性都優(yōu)于R語言。這樣，不管設計人員是否使用了如C、C++或Java等底層語言，它基本上都能使用Python裝飾器將各個部分連接在一起。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)研究人員通過有效地創(chuàng)建來完成。提高生產(chǎn)力——Python的標點符號特別容易理解，就像其他編程語言一樣，無論如何都可以與R語言相媲美。綜上所述，Python能夠確保開發(fā)團隊的高效運作。Python的缺點：缺少公共存儲庫和某些R語言庫的選擇。由于動態(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)的錯誤任務相關的缺點歸結(jié)為相似的因素。R語言R語言是由統(tǒng)計學家創(chuàng)建的，從根本上來說，它是為分析人員而設計的，任何工程師都可以通過熟練掌握其語法來預測。由于R語言中包含了與機器學習相關的科學計算，而機器學習是從統(tǒng)計學中衍生出來的，因此，當需要提高對基本細節(jié)的理解，并進行創(chuàng)造性地創(chuàng)建時，R語言就是正確的選擇。如果你的任務是基于洞察，那么R語言被認為縮小任務范圍的明智選擇，這需要一次性跳轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)集。例如，如果您想通過將節(jié)分解為單詞或表達式以識別其示例來檢查內(nèi)容集，則R語言是*選擇。R語言的優(yōu)點適合分析——如果數(shù)據(jù)檢查或表示是企業(yè)的核心，那么R語言是*的選擇，因為它允許fast 并且能與配置AI/機器學習模型的數(shù)據(jù)集一起工作。大量有用的庫和工具——與Python類似，R語言包含不同的包，有助于改進機器學習的表現(xiàn)。例如：CaRet支持R語言的AI能力，有助于高效創(chuàng)建先驗模型。R語言設計人員從推進的數(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，這些階段的目標是明確的任務，如模型批準或信息表示。適合于探索性工作——如果你需要在可衡量模型中進行探索性工作，那么R語言會讓此變得更簡單，只需要添加幾行代碼即可。R語言的缺點:難以學習且代碼不易編寫。弱類型輸入很危險，函數(shù)有返回異常類型對象的習慣。與其他語言(如向量索引)相比，R語言的數(shù)是從1開始索引的不是從0開始的。R語言在解決某些問題的語法問題方面不太明顯。由于有大量的庫，一些不太流行的庫的文檔不能被認為是完整的。關于機器學習，Python和R語言都各有優(yōu)勢。當你把兩種語言都學好時，多數(shù)的基本任務都可以解決。你可以將R語言用作Python的庫，也可以將Python用作R的預處理庫?，F(xiàn)在，根據(jù)Python和R語言的優(yōu)缺點，能夠決定哪種語言更適合你的項目了。原文鏈接：

2.R和Python的運行速度比較

R和Python的運行速度比較 (2021-02-27)本文比較了R和Python在運行遞歸和循環(huán)時候的運行效率問題。比較平臺：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語言：R version 3.6.0 Python：Python 3.8.5以C語言作為基準，代碼結(jié)構(gòu)在三種語言中保持一致。使用hyperfine比較三種語言運行相同代碼時候的時間長短。hyperfine的參數(shù)為默認參數(shù)設置，即每個程序運行10次，計算運行時間的平均值和標準差。遞歸比較斐波那契數(shù)列最常見的一種遞歸形式了，在本部分任務是計算斐波那契數(shù)列的第40位。下面給出R語言計算第40位斐波那契數(shù)列的代碼R語言版本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進行比較hyperfine --export-markdown "recursive.md" './fibonacci.out' 'python fibonacci.py''Rscript fibonacci.R'結(jié)果如下：計算第40位斐波那契數(shù)，C語言用了0.7s，Python用了19s，R語言用了176s。這一結(jié)果還是令人十分驚訝的，C語言當然會很快，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！下圖是計算其他斐波那契數(shù)列時，三種語言耗時：循環(huán)比較此處使用尋找質(zhì)數(shù)來測試R和Python在循環(huán)中的表現(xiàn)，程序中有嵌套for循環(huán)，輸出10萬以內(nèi)的質(zhì)數(shù)。R語言版本：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語言用了1s，Python用時41s，是C語言的39倍；R語言用時49s，是C語言的46倍。此時，R的運行速度還是比Python語言慢，但是沒有像在遞歸中表現(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)所用的時間：小結(jié)同樣作為動態(tài)語言，Python和R在運行效率上比靜態(tài)語言低，Python和R之間也有一定的差異，尤其是在進行遞歸的時候，二者運行速度的差異更為明顯。整體而言，Python的運行比R快一些。這再次提示，當數(shù)據(jù)量比較大的時候，千萬不要在R中寫循環(huán)，不要寫遞歸?！靖兄x閱讀】

3.R語言 與python 在數(shù)據(jù)統(tǒng)計上 哪個更強

R語言和MATLAB一樣，用于數(shù)據(jù)分析處理的，在某些方面比較MATLAB更加強力，在計算矩陣方面PYTHON完全沒可比性，R語言還可以和Hadoop結(jié)合運行在集群上，做大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計必備。

4.一篇文章告訴你，該學R還是Python

Python和R是統(tǒng)計學中兩種*的的編程語言，R的功能性主要是統(tǒng)計學家在開發(fā)時考慮的（R具有強大的可視化功能），而Python因為易于理解的語法被大家所接受。在這篇文章中，我們將重點介紹R和Python以及它們在數(shù)據(jù)科學和統(tǒng)計上地位之間的差異。關于R的介紹Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S語言中創(chuàng)造了 開源語言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)計和圖形模型的語言。起初R主要是在學術(shù)和研究使用，但近來企業(yè)界發(fā)現(xiàn)R也很不錯。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)計語言之一。R的主要優(yōu)勢是它有一個龐大的社區(qū)，通過郵件列表，用戶貢獻的文檔和一個非?；钴S的堆棧溢出組提供支持。還有CRAN鏡像，一個用戶可以很簡單地創(chuàng)造的一個包含R包的知識庫。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*的技術(shù)和功能，而無需從頭開發(fā)。如果你是一個有經(jīng)驗的程序員，你可以不會覺得使用R可以提高效率，但是，你可能會發(fā)現(xiàn)學習R經(jīng)常會遇到瓶頸。幸運的是現(xiàn)在的資源很多。關于Python的介紹Python是由Guido van Rossem創(chuàng)建于1991年，并強調(diào)效率和代碼的可讀性。希望深入的數(shù)據(jù)分析或應用統(tǒng)計技術(shù)的程序員是Python的主要用戶。當你越需要在工程環(huán)境中工作，你會越喜歡Python。它是一種靈活的語言，在處理一些新東西上表現(xiàn)很好，并且注重可讀性和簡單性，它的學習曲線是比較低的。和R類似，Python也有包，pypi是一個Python包的倉庫,里面有很多別人寫好的Python庫。Python也是一個大社區(qū)，但它是一個有點比較分散，因為它是一個通用的語言。然而，Python自稱他們在數(shù)據(jù)科學中更占優(yōu)勢地位：預期的增長，更新穎的科學數(shù)據(jù)應用的起源在這里。R和Python：數(shù)字的比較在網(wǎng)上可以經(jīng)常看到比較R和Python人氣的數(shù)字，雖然這些數(shù)字往往就這兩種語言是如何在計算機科學的整體生態(tài)系統(tǒng)不斷發(fā)展，但是很難并列進行比較。主要的原因是，R僅在數(shù)據(jù)科學的環(huán)境中使用，而Python作為一種通用語言，被廣泛應用于許多領域，如網(wǎng)絡的發(fā)展。這往往導致排名結(jié)果偏向于Python，而且從業(yè)者工資會較低。R如何使用？R主要用于當數(shù)據(jù)分析任務需要獨立的計算或分析單個服務器。這是探索性的工作，因為R有很多包和隨時可用的測試，可以提供提供必要的工具，快速啟動和運行的數(shù)量龐大幾乎任何類型的數(shù)據(jù)分析。R甚至可以是一個大數(shù)據(jù)解決方案的一部分。當開始使用R的時候，*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間序列工作?ggvis, lattice, and ggplot2 進行數(shù)據(jù)可視化?caret 機器學習Python如何使用？如果你的數(shù)據(jù)分析任務需要使用Web應用程序，或代碼的統(tǒng)計數(shù)據(jù)需要被納入生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫進行集成時你可以使用python，作為一個完全成熟的編程語言，它是實現(xiàn)算法一個偉大的工具。雖然在過去python包對于數(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。使用時需要安裝NumPy/ SciPy的（科學計算）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機器學習。不同于R，Python有沒有明確的非常好的IDE。我們建議你看看Spyder以及IPython網(wǎng)站，看看哪一個最適合你。R和Python：數(shù)據(jù)科學行業(yè)的表現(xiàn)如果你看一下最近的民意調(diào)查，在數(shù)據(jù)分析的編程語言方面，R是明顯的贏家。有越來越多的人從研發(fā)轉(zhuǎn)向Python。此外，有越來越多的公司使用這兩種語言來進行組合。如果你打算從事數(shù)據(jù)行業(yè)，你用好學會這兩種語言。招聘趨勢顯示這兩個技能的需求日益增加，而工資遠高于平均水平。R：優(yōu)點和缺點優(yōu)點可視化能力強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)和一個豐富的生態(tài)系統(tǒng)。R包在CRAN，的和Github上。您可以通過搜索所有的R包。用于數(shù)據(jù)科學R由統(tǒng)計學家開發(fā)，他們可以通過R代碼和包交流想法和概念，你不一定需要有計算機背景。此外企業(yè)界也越來越接受R。缺點R比較緩慢R使統(tǒng)計人員的更輕松，但你電腦的運行速度可能很慢。雖然R的體驗是緩慢的，但是有多個包來提高的r性能：pqR,renjin，F(xiàn)astR, Riposte 等等。R不容易深入學習R學習起來并不容易，特別是如果你要從GUI來進行統(tǒng)計分析。如果你不熟悉它，即使發(fā)現(xiàn)包可能會非常耗時。Python：優(yōu)點和缺點優(yōu)點IPython Notebook使我們更容易使用Python進行數(shù)據(jù)工作，你可以輕松地與同事共享Notebook，而無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。可以花更多的時間做實際的工作。通用語言Python是一種通用的語言，容易和直觀。在學習上會比較容易，它可以加快你寫一個程序的速度。此外，Python測試框架是一個內(nèi)置的，這樣可以保證你的代碼是可重復使用和可靠的。一個多用途的語言Python把不同背景的人集合在一起。作為一種常見的、容易理解，大部分程序員都懂的，可以很容易地和統(tǒng)計學家溝通，你可以使用一個簡單的工具就把你每一個工作伙伴都整合起來。缺點可視化可視化是選擇數(shù)據(jù)分析軟件的一個重要的標準。雖然Python有一些不錯的可視化庫，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對于R來說是一個挑戰(zhàn)者，它不提供必不可少的R包。雖然它在追趕，但是還不夠。最終你該學習什么呢：由你決定！作為一個數(shù)據(jù)工作者，你需要在工作中選擇最適合需要的語言。在學習之前問清楚這些問題可以幫助你：你想解決什么問題？什么是學習語言的凈成本？是什么在你的領域中常用的工具？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)客翻譯團隊翻譯。出處： 交流群，可以跟各位老師互相交流

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，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機構(gòu)，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。