在短時(shí)間內(nèi)，Python 和 R 獲得了開(kāi)發(fā)者社區(qū)的大力支持和喜愛(ài)。然而，Python 與 R 的爭(zhēng)論仍在繼續(xù)。盡管這兩種語(yǔ)言都大量用于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目；兩者都有不同的優(yōu)勢(shì)、局限和弱點(diǎn)。

如果您對(duì)為新數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目選擇最佳開(kāi)源語(yǔ)言感到困惑，那么我們公正的 Python 與 R 比較將幫助您擺脫困境。

Python 和 R 簡(jiǎn)介

Python 和 R 在很多方面都很相似；兩者都是開(kāi)源的，可以免費(fèi)下載，并且在將數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)方面發(fā)揮著主導(dǎo)作用。哪種編程語(yǔ)言最適合數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)——這不是正確的問(wèn)題。但是如何使用 Python 或/和 R 并從中獲取價(jià)值才是正確的問(wèn)題。

什么是蟒蛇？

根據(jù) python.org 的說(shuō)法，Python 是一種高級(jí)解釋型編程語(yǔ)言。它的開(kāi)發(fā)愿景是將快速應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的持久可能性變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。它結(jié)合了動(dòng)態(tài)語(yǔ)義和動(dòng)態(tài)類型的優(yōu)點(diǎn)，因此我們可以將其用作簡(jiǎn)單的腳本語(yǔ)言并連接現(xiàn)有組件。

Python 易讀的語(yǔ)法及其廣泛的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供了一種非程序員也能輕松理解的高級(jí)編程語(yǔ)言。由于 Python 通過(guò)其模塊和包提供的擴(kuò)展支持，它實(shí)現(xiàn)了重要的代碼重用并提倡程序模塊化。作為一種開(kāi)源語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)者可以在所有平臺(tái)上免費(fèi)下載和使用它。

Python的優(yōu)點(diǎn)

• Python 是開(kāi)源的，可以免費(fèi)下載。

• 您可以更改、自定義和貢獻(xiàn) Python 庫(kù)。

• Python 用于各種任務(wù)，包括嵌入式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型、機(jī)器人技術(shù)等。

• Python 提供了尖端的 API，如 TensorFlow、PyTorch、Keras、NumPy 等，可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)。

• Python 是一種用戶友好的編程語(yǔ)言。

• Python 是完全安全的，其 Web 框架主要用于 Web 應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。

• Python 能夠處理大型數(shù)據(jù)集，確保更快的數(shù)據(jù)文件加載，并與大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)無(wú)縫協(xié)作。

缺點(diǎn)

• Python 比 C、C++ 和 Java 等其他編程語(yǔ)言慢，因?yàn)樗且环N基于解釋器的語(yǔ)言。

• 由于缺少統(tǒng)計(jì)包，Python 在統(tǒng)計(jì)分析方面的表現(xiàn)不如 R。

• 由于動(dòng)態(tài)類型的性質(zhì)，有時(shí)開(kāi)發(fā)人員可能會(huì)遇到運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤。

• Python 中靈活的數(shù)據(jù)類型會(huì)消耗大量?jī)?nèi)存，導(dǎo)致需要大量?jī)?nèi)存的任務(wù)受到影響。

什么是 R？

根據(jù) r-project.org，R 是一種編程語(yǔ)言，可為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形提供綜合環(huán)境。Bell Laboratories（現(xiàn)為 Lucent Technologies）的 John Chambers 及其同事開(kāi)發(fā)了 R 語(yǔ)言，使 GNU 項(xiàng)目與 S 語(yǔ)言保持相似。

R 配備了多種圖形和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，是為數(shù)不多的快速、靈活的編程語(yǔ)言之一。由于 R 提供了一條開(kāi)源途徑，它主要被統(tǒng)計(jì)研究人員和程序員用來(lái)以不同的方法進(jìn)行研究。

R的優(yōu)點(diǎn)

• R 是一種可以免費(fèi)使用的開(kāi)源語(yǔ)言。

• R 允許開(kāi)發(fā)人員自定義、貢獻(xiàn)和改進(jìn)其庫(kù)、源代碼和功能。

• readr 和 dplyr 等包有助于將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)縫轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

• 它可以使用 ggplot 和 plotly 輕松創(chuàng)建帶有符號(hào)和公式的吸引人的圖形。

• R 擁有多功能的包，可以使深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)變得容易。

• 它有一個(gè)活躍且引人入勝的社區(qū)和論壇，為 R 開(kāi)發(fā)人員社區(qū)提供無(wú)盡的支持和開(kāi)發(fā)幫助。

R的缺點(diǎn)

• R 對(duì)動(dòng)態(tài) 3D 圖形提供有限支持，因?yàn)樗枰?dāng)前綜合編程語(yǔ)言的關(guān)鍵現(xiàn)代功能。

• R傾向于將所有面向?qū)ο蟮木幊檀鎯?chǔ)在其物理內(nèi)存中；從而增加其內(nèi)存使用量。因此，將其用于大數(shù)據(jù)并不方便。

• 安全性在 R 中并不那么有利可圖；因此，它不能嵌入到 Web 應(yīng)用程序中或用作后端計(jì)算語(yǔ)言。

• R 的學(xué)習(xí)曲線過(guò)高且復(fù)雜。

• 與 Python 和 MATLAB 相比，R 中的大多數(shù)包可能更快

Python 與 R 比較表

Python 與 R之間的比較參數(shù)因您想要區(qū)分兩者的目的而異。您可以比較使用 R 與 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或基于面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)、用戶群、學(xué)習(xí)曲線、使用靈活性、技術(shù)限制、功能等。

為了幫助您快速得出結(jié)論，這里有一張以表格形式比較Python 和 R 的圖片。

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Python 與 R：現(xiàn)實(shí)比較

后 COVID 時(shí)代，我們正在走向以數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的新技術(shù)前沿?，F(xiàn)代技術(shù)發(fā)展的這三位前沿人物發(fā)揮了重要作用，將如此之多的事情變成了我們很少想到的現(xiàn)實(shí)。如果您了解這些技術(shù)演進(jìn)，那么您會(huì)注意到數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的 Python vs R 是許多人感興趣和不和的問(wèn)題。

兩種語(yǔ)言都有很多相同點(diǎn)和不同點(diǎn)，有很多優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，也有長(zhǎng)處和短處。但是，在它們之間進(jìn)行選擇時(shí)，您需要澄清一下。讓我們?cè)诟娴膶用嫔蠀^(qū)分 Python 和 R。

??人氣

Python：根據(jù)The Importance Of Being Earnest (TOIBE) 指數(shù)，Python 從發(fā)布之日起就擴(kuò)大了范圍。它在 2022 年 12 月排名第一，總體評(píng)分為16.36%，代表需求增加2.78%在過(guò)去的一年里。此外，根據(jù) Stack Overflow 開(kāi)發(fā)人員調(diào)查，Python 成為第三大流行語(yǔ)言。

R：根據(jù) Same TIOBE 報(bào)告，R 不如 Python 受歡迎，但它達(dá)到了第 13 名，這是它職業(yè)生涯中最好的。R收到了1.04%評(píng)分; 但需求和受歡迎程度下滑– 0.21%. 有趣的是，R 在 2020 年排在第 8 位，但它的受歡迎程度逐年下降。

?? 速度和性能

Python：作為一種高級(jí)編程語(yǔ)言，Python 是快速構(gòu)建關(guān)鍵應(yīng)用程序的完美選擇。盡管 Python 比 R 贏得了更多贊譽(yù)，但它們?cè)趫?zhí)行時(shí)間和速度上存在細(xì)微差別。

R：相反，R 是一種復(fù)雜的語(yǔ)言，即使是更簡(jiǎn)單的過(guò)程，您也需要編寫(xiě)冗長(zhǎng)的代碼，從而增加了開(kāi)發(fā)時(shí)間。與 Python 類似，甚至 R 也能夠處理更大、更健壯的數(shù)據(jù)操作。

這兩種語(yǔ)言都比 C 或 C++ 等編譯編程語(yǔ)言慢。然而，他們通過(guò)允許特定的基于 C 或 C++ 的擴(kuò)展來(lái)實(shí)現(xiàn)與 C 語(yǔ)言匹配的速度來(lái)克服這個(gè)問(wèn)題。

?? 庫(kù)和包

Python： Python 庫(kù)和包是不同程序重復(fù)使用的相關(guān)代碼模塊的集合。Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等Python 庫(kù)用于繪制數(shù)值數(shù)據(jù)（可視化）。Pandas 庫(kù)提供靈活的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具，可用于數(shù)據(jù)分析、清理和操作。NumPy 庫(kù)兼作支持多維數(shù)據(jù)和大型矩陣的 ML 工具。它具有用于計(jì)算的內(nèi)置數(shù)學(xué)函數(shù)。

R：相反，R 還配備了各種庫(kù)和包，例如常用于數(shù)據(jù)可視化的 ggplot2 庫(kù)，以及廣泛用于構(gòu)建交互式 Web 應(yīng)用程序的 shiny 包。此外，RCrawler 包以網(wǎng)絡(luò)抓取和基于域的網(wǎng)絡(luò)爬行而聞名，而 tidyverse 非常適合數(shù)據(jù)操作。CRAN 是 R 的另一個(gè)替代包，它的標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，API 和用法各不相同，因此很難學(xué)習(xí)和結(jié)合。

用于數(shù)據(jù)科學(xué)的 R vs Python 不是爭(zhēng)論的主題，因?yàn)樗鼈兌继峁┝藬?shù)以千計(jì)的包和庫(kù)，你可以在你的項(xiàng)目中免費(fèi)使用。Python 是構(gòu)建成熟應(yīng)用程序的絕佳選擇，如果您想操作流行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)，R 將是更好的選擇。假設(shè)您可以創(chuàng)建、使用、銷毀和操縱安裝了多個(gè)或不同包的各種環(huán)境。在那種情況下，由于 R 包的限制，從 R 中歸檔類似的性能是一個(gè)挑戰(zhàn)。

?? 圖形和可視化

Python：最近提供了幾個(gè) Python 庫(kù)來(lái)創(chuàng)建漂亮、令人驚嘆且引人入勝的數(shù)據(jù)可視化和圖形。Matplotlib、Plotly、Seaborn、GGplot、Altair、Bokeh 等庫(kù)具有創(chuàng)建令人驚嘆的圖形和可視化效果的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。您可以使用這些庫(kù)來(lái)創(chuàng)建折線圖、條形圖、散點(diǎn)圖、熱圖和類似的可視化效果。

R：您必須在 R 中編寫(xiě)幾行代碼才能創(chuàng)建美觀且視覺(jué)上令人驚嘆的圖形和可視化。R 中有一系列可用的包，如 Plotly、ggplot2、tidyquant、taucharts、ggiraph、geofacet，以及更多用于數(shù)據(jù)可視化的包。

有些人認(rèn)為 R 中的可視化比 Python 中的大量庫(kù)更直接，而不是幫助使數(shù)據(jù)可視化成為一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。然而，Seaborn 和 Matplotlib 已經(jīng)揭穿了這個(gè)神話，Seaborn 使您能夠通過(guò)編寫(xiě)比在 ggplot2 中編寫(xiě)的代碼少的代碼行來(lái)創(chuàng)建令人驚嘆的可視化效果。

?? 學(xué)習(xí)曲線

Python：由于語(yǔ)法簡(jiǎn)單，與英語(yǔ)相似，Python 的學(xué)習(xí)曲線更平滑。由于編寫(xiě)代碼時(shí)的領(lǐng)帶消耗較少，許多程序員發(fā)現(xiàn)使用 Python 編寫(xiě)代碼更容易。

R：很多人覺(jué)得 R 的學(xué)習(xí)曲線更長(zhǎng)或更復(fù)雜。由于代碼不規(guī)范，R 掌握起來(lái)有點(diǎn)困難。甚至一些有經(jīng)驗(yàn)的程序員也認(rèn)為 R 可以更方便，這常常讓他們感到尷尬。

盡管 R 對(duì)于初學(xué)者和入門級(jí)開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)很難，但統(tǒng)計(jì)學(xué)家和有統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)的人會(huì)發(fā)現(xiàn)它更容易理解。R 開(kāi)發(fā)人員常常覺(jué)得 Python 專注于不太重要的事情。然而，如果您正在尋找一種易于閱讀且省時(shí)的編程語(yǔ)言，請(qǐng)選擇 R。

??人氣指數(shù)

Python

• 根據(jù) 2019 年 Stack Overflow 開(kāi)發(fā)者調(diào)查，41.7% 的受訪者認(rèn)為 Python 已成為他們中最常用的語(yǔ)言。

• 2018 年 Kaggle 調(diào)查顯示，使用 Python 的百分比從 2017 年的 51% 增加到 2018 年的 75%。

• 90% 的 Python 開(kāi)發(fā)人員仍然忠于該語(yǔ)言，只有 5% 從 Python 切換到 R。

R

• 在一項(xiàng)類似的調(diào)查中，5.8% 的受訪者表示使用 R 而不是 Python。

• 2018 年 Kaggle 的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，同期使用 R 的數(shù)據(jù)科學(xué)家的比例從 21% 下降到 16%。

• 74% 的 R 用戶仍然忠于該語(yǔ)言，約 10% 的用戶從 R 切換到 Python。

Python 或 R：用于數(shù)據(jù)科學(xué)

數(shù)據(jù)科學(xué)幾年前就出現(xiàn)了，并且在不斷發(fā)展。數(shù)據(jù)科學(xué)的許多方面，如數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)收集，每天都是自動(dòng)化的。隨著新技術(shù)和精細(xì)調(diào)整的要求，許多熟練的專業(yè)人員發(fā)現(xiàn)為他們的下一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目選擇正確的編程語(yǔ)言具有挑戰(zhàn)性。我們計(jì)劃在我們關(guān)于 Python 與 R 的熱門博客上幫助他們擺脫這種困境。

繼續(xù)閱讀以找到適合您下一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的最佳編程語(yǔ)言。

數(shù)據(jù)采集

Python：它提供了數(shù)據(jù)收集的多功能性。您可以使用 Python 收集所有形式的數(shù)據(jù)，包括 CSV 和 JASON 文件。此外，程序員可以使用它將 SQL 表導(dǎo)入代碼，并使用 Python 請(qǐng)求庫(kù)從 Web 收集數(shù)據(jù)，以在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。

R： R 編程語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)是為了讓數(shù)據(jù)分析師能夠從各種數(shù)據(jù)源（包括 Excel、文本和 CSV 文件）導(dǎo)入數(shù)據(jù)。R 在數(shù)據(jù)收集方面有一些限制，因?yàn)樗饕菫榛镜木W(wǎng)絡(luò)抓取而設(shè)計(jì)的。程序員可以通過(guò)轉(zhuǎn)換以 SPSS 或 Minitab 格式構(gòu)建的文件在 R 中創(chuàng)建數(shù)據(jù)框。

數(shù)據(jù)探索

Python： Python 中有許多庫(kù)，高效且能夠在任何程度上操作和探索數(shù)據(jù)。程序員可以快速過(guò)濾、排序和顯示數(shù)據(jù)。您可以使用一些選定的 Python 庫(kù)來(lái)合并和連接數(shù)據(jù)集；有助于數(shù)據(jù)操作的索引和子集數(shù)據(jù)。

R：專為更大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)分析而構(gòu)建，R 具有多種解決方案，您可以輕松將其用于數(shù)據(jù)探索和操作。程序員可以利用 dplyr 包來(lái)選擇、過(guò)濾、變異、分組、匯總和連接數(shù)據(jù)。此外，R 允許創(chuàng)建概率分布統(tǒng)計(jì)測(cè)試和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)建模

Python：Python以一種現(xiàn)代且專注的方法提供了多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，Python 開(kāi)發(fā)人員廣泛使用這些庫(kù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。例如，使用 NumPy 進(jìn)行數(shù)值建模分析，SciPy 是科學(xué)計(jì)算和計(jì)算的絕佳選擇，而 sci-kit-learn 是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的絕佳選擇。

R： Tidyverse 是 R 中的一個(gè)包，足以導(dǎo)入、操作、可視化和報(bào)告數(shù)據(jù)。然而，有時(shí)程序員必須依賴外部或第三方包才能在 R 中執(zhí)行特定的數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)可視化

Python：我們中的許多人都覺(jué)得，與 R 和一些外部數(shù)據(jù)可視化工具相比，Python 需要提高性能，并且在創(chuàng)建引人入勝、有吸引力和吸引力的數(shù)據(jù)可視化方面存在局限性。Matplotlib 和 Seaborn 等特定庫(kù)被廣泛用于通過(guò)生成基本圖形和圖表來(lái)可視化數(shù)據(jù)。

R：以可視化統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的愿景創(chuàng)建，R 可以以驚人的可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。盡管 R 中的數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表和圖形的基本圖形模塊來(lái)完成，但 ggplot 和 ggplot2 工具可以繪制帶有回歸線的復(fù)雜散點(diǎn)圖，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

Python vs R：哪個(gè)適合你？

什么時(shí)候使用 Python？

• 當(dāng)你想深入研究數(shù)據(jù)分析或想應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)時(shí)，更喜歡使用 Python。

• 當(dāng)你想創(chuàng)造一些獨(dú)特和創(chuàng)新的東西時(shí)，Python 是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。您可以將其用于編寫(xiě)網(wǎng)站和其他應(yīng)用程序的腳本。

• Python 適用于需要將統(tǒng)計(jì)代碼合并到生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的項(xiàng)目，或者需要將數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目與 Web 應(yīng)用程序集成的項(xiàng)目。

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什么時(shí)候使用 R？

• 當(dāng)您專注于學(xué)術(shù)和研究時(shí)，請(qǐng)使用 R。您還可以將其用于探索性數(shù)據(jù)分析。

• 創(chuàng)建復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)函數(shù)時(shí)，使用 R。利用多功能的統(tǒng)計(jì)測(cè)試和模型來(lái)創(chuàng)建復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析。

• 當(dāng)您的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要獨(dú)立的計(jì)算分析或單獨(dú)的服務(wù)器時(shí)，請(qǐng)使用 R。

R 與 Python 用例

Python用例



R用例



關(guān)鍵要點(diǎn)

Python 和 R 成為數(shù)據(jù)科學(xué)、ML 和 AI 領(lǐng)域開(kāi)發(fā)人員和程序員的首選語(yǔ)言。這兩種語(yǔ)言都建立了一個(gè)龐大的學(xué)習(xí)、討論和創(chuàng)新社區(qū)。R 和 Python 各有優(yōu)缺點(diǎn)，這使得它們之間的選擇更具挑戰(zhàn)性。這篇名為 Python vs R 的博客幫助您理解了關(guān)于這兩種語(yǔ)言的許多未言之明的事情。然而，Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)家中更為流行。

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