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Python和R在数据科学方面的主要区别是什么？

Python和R都具有广阔的软件生态系统和社区 ， 因此任何一种语言都几乎适合于任何数据科学任务 。 也就是说 ， 在某些领域中 ， 一个领域比另一个领域更强大 。
Python和R在数据科学方面的主要区别是什么？
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PythonExcel的优势
大多数深度学习研究都是使用Python完成的 ， 因此Keras和PyTorch之类的工具具有“Python优先”的开发 。 您可以在Keras的深度学习简介中了解这些主题 。 和PyTorch的深度学习简介 。
Python在R之上具有优势的另一个领域是将模型部署到其他软件中 。 Python是一种通用的编程语言 ， 因此 ， 如果您使用Python编写应用程序 ， 则包含基于Python的模型的过程将是无缝的 。 我们在Python设计机器学习工作流中介绍了部署模型和构建Python中的数据工程管道 。
Python通常被认为是一种通用语言 ， 具有易于理解的语法
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R在哪里
在R中进行了大量的统计建模研究 ， 因此有多种模型类型可供选择 。 如果您经常有关于最佳数据建模方法的疑问 ， R是更好的选择 。 DataCamp提供了大量有关R的统计课程 。
R的另一个大窍门是使用Shiny轻松创建仪表板 。 这是没有太多技术经验的人们可以创建和发布仪表板以与同事共享 。 Python确实有Dash作为替代方案 ， 但还不成熟 。 您可以在我们的R中使用Shiny构建Web应用程序的课程中了解Shiny 。。
R的功能在开发时就考虑了统计学家的问题 ， 从而赋予了特定领域的优势 ， 例如数据可视化的强大功能 。
此列表远非详尽无遗 ， 专家们不停地争论着用一种或另一种语言可以更好地完成哪些任务 。 此外 ， Python程序员和R程序员倾向于相互借鉴好主意 。 例如 ， Python的plotnine数据可视化软件包是受R的ggplot2启发的包 ， 而R的rvest网页抓取包的灵感来自Python的BeautifulSoup包 。 因此 ， 最终 ， 两种语言的最佳创意都进入了另一种语言 ， 使两种语言都同样有用和有价值 。
Python和R在数据科学方面的主要区别是什么？
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如果您急于等待选择的语言中的某个特定功能 ， 则还应注意Python和R之间具有出色的语言互操作性 。 也就是说 ， 您可以使用rpy2包从Python运行R代码 ， 并且您可以可以使用网状结构从R运行Python代码 。 这意味着可以从另一种语言访问以一种语言显示的所有功能 。 例如 ， 深度学习软件包Keras的R版本实际上调用了Python 。 同样 ， rTorch调用PyTorch 。
【Python和R在数据科学方面的主要区别是什么？】除了功能以外 ， 有时还会有不同的团队或个人根据其背景使用这些语言 。
谁使用Python
Python最初是作为用于软件开发的编程语言开发的（后来添加了数据科学工具） ， 因此具有计算机科学或软件开发背景的人们可能会更舒适地使用它 。
因此 ， 从其他流行的编程语言（例如Java或C++）到Python的过渡比从那些语言到R的过渡容易 。
谁使用R
R有一组称为Tidyverse的软件包 ， 这些软件包提供了功能强大但易于学习的工具 ， 用于导入 ， 操作 ， 可视化和报告数据 。 使用这些工具 ， 没有任何编程或数据科学经验（至少是轶事）的人可以比Python更快地提高生产力 。
如果您想自己测试一下 ， 请尝试阅读Tidyverse简介 ， 其中介绍了R的dplyr和ggplot2软件包 。 比起Python中的数据科学导论 ， 可能更容易上手 。， 但是为什么不自己看看自己喜欢什么呢？
总体而言 ， 如果您或您的员工没有数据科学或编程背景 ， R可能更有意义 。
总结一下 ， 尽管可能很难知道是使用Python还是R进行数据分析 ， 但这两个都是不错的选择 。 一种语言并不比另一种语言好 ， 这取决于您的用例和您要回答的问题 。


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