你爱 “Python”的身材，照旧“R”的魂灵？
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数据科学界有三大宝： Python、SAS和R，不外像SAS这种高端物种，不是我们这些布衣能扶养得起的啊。 按照 IEEE Spectrum的最新排名，R和Python如故是最热点的数据科学编程说话。本文将从数据可视化、建模库、易学性和社区支持等四方面入手，较量R和Python的说话机能。
一、数据可视化 数据科学的一个重要部门是交换。说明成就必要以一种有用、易懂的方法展示出来。因此，任何用于数据科学的说话或软件包都应该具有精采的数据可视化器材。精采的数据可视化具有清楚性。无论模子有多伟大，城市用一种简朴明白的要领来声名功效，纵然是门外汉也能领略。 Python Python以其大量的库而有名。有许多库可以用于画图和可视化。最热点的库是matplotlib和seaborn。matplotlib库改编自MATLAB，具有相似的特征友善势威风凛凛。matplotlib库是一个很是强盛的可视化器材，内置了各类成果，出格是在与其他Python数据科学库pandas和numpy很好地协作时，它可以很是轻易地用于绘制简朴的plot函数。 固然matplotlib可以天生大量的图形和图表，但它缺乏简朴性。最贫困的方面是调解plot函数的巨细：假如存在许多变量，那么你也许会耗费许多工夫来试图把它们整齐地放在一个plot函数中。另一个大题目是建设subplot函数，同样，将它们都调解到一个图中也许会变得很伟大。 此刻，基于matplotlib的seaborn包括了更多的美学图形和plot函数。这个库无疑是对matplotlib陈旧气魄威风凛凛的改造，但它如故存在同样的根基题目:建设图形也许很是伟大。这也是Python将来的改造偏向。 R 有很多库可以用于R的数据可视化，个中ggplot2在行使和普及度方面压倒统统。该库行使图形哲学语法，行使图层在画图上绘制工具。层之间凡是是彼此毗连的，而且可以共享很多配合的特征。这些层让你可以用很少的代码建设很是伟大的图。该库应承绘制择要函数。综上，ggplot2比matplotlib越发机动简捷，因此在这个规模R上风更为明明。 可是，值得留意的是，Python包括了一个与R华夏始ggplot2成果相同的ggplot库。 二、建模库 数据科学必要行使很多算法。这些伟大的数学要领必要妥当的计较。从头编写算法代码对数据科学家而言相等费时，他们必要具有内置建模支持的说话。Python和R恰恰满意这一点。 Python Python拥有大量的呆板进修库，包罗scikit-learn、XGboost、TensorFlow、Keras和PyTorch等。Python也有pandas，它可以兼容表格情势的数据。pandas库使处理赏罚csv或基于excel的数据变得很是轻易。除此之外，Python尚有很优越的科学软件包，好比numpy。numpy可以辅佐你刹时完成伟大的数学计较，好比矩阵运算。全部这些包组合在一路，使Python成为一个合用于硬核建模的强盛器材。 R 和Python一样，R也有大量的库——约莫10000个。个中应用最普及的是mice,rpart, party和caret。这些包将从预建模阶段到后模子/优化阶段给以你辅佐。 这些库险些可以办理全部的数据题目。但对比之下，Python缺乏统计非线性回归(除了简朴的曲线拟合)和殽杂效应模子。另一方面，R缺乏Python所提供的速率，尤其是在处理赏罚大量数据的时辰。 三、易学性 市场对数据说明和处理赏罚职员的渴求度相等高。很多人都但愿插手数据科学的大潮，个中许多人险些没有编程履历。因此，在较量两种说话时，必要思量其是否简朴勤学易上手。 Python Python计划于1989年，其理念是夸大代码的可读性和使编程变得简朴或简捷，Python的计划者显然做到了，由于这种说话很是轻易进修。固然Python的语法灵感来自于C，但与C差异的是，它并不伟大。因此，Python作为初学者的说话进修首选，任何人都可以在相对较短的时刻内学会它。 R R说话也并不难学。它比c++或JavaScript等很多说话都要简朴。与Python一样，R的大部门语法都是基于C的，但与Python差异的是，R最初是专门为统计学家和科学家计划的，因此门槛较高。 四、社区支持 作为一名数据科学家，必要常常办理一些数据困难。在难以找到相干的库或经办理题目的环境下，可以在说话的官方文档或在线社区论坛中搜刮，从而得到精采的社区支持。 这两种说话都有活泼的Stackoverflow成员，而且都有一个活泼的邮件列表(在这个列表中，你可以轻松地向专家扣问办理方案)。R有在线的R文档，可以在个中找到关于某些函数和函数输入的信息。大大都Python库，好比pandas和scikit-learn，都有本身的官方在线文档来表明每个库。 这两种说话都有大量的用户基本，二者都有很是活泼的支持社区。不丢脸出，两者在这方面好像是划一的。 结论 R照旧Python?无疑，这两种都是很优越的说话。假如追求简朴上手，可以选择Python，假如想轻松建设视觉结果，那么R说话是首选。 【编辑保举】
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