使用Python好还是R语言好

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一、数据可视化

数据科学的一个重要部分是交流。分析成果需要以一种有效、易懂的方式展示出来。因此，任何用于数据科学的语言或软件包都应该具有良好的数据可视化工具。良好的数据可视化具有清晰性。无论模型有多复杂，都会用一种简单明了的方法来说明结果，即使是外行人也能理解。

Python

Python以其大量的库而闻名。有很多库可以用于绘图和可视化。最热门的库是matplotlib和seaborn。matplotlib库改编自MATLAB，具有相似的特性和风格。matplotlib库是一个非常强大的可视化工具，内置了各种功能，特别是在与其他Python数据科学库pandas和numpy很好地协作时，它可以非常容易地用于绘制简单的plot函数。

虽然matplotlib可以生成大量的图形和图表，但它缺乏简单性。最麻烦的方面是调整plot函数的大小：如果存在很多变量，那么你可能会花费很多功夫来试图把它们整齐地放在一个plot函数中。另一个大问题是创建subplot函数，同样，将它们都调整到一个图中可能会变得很复杂。

现在，基于matplotlib的seaborn包含了更多的美学图形和plot函数。这个库无疑是对matplotlib陈旧风格的改进，但它仍然存在同样的基本问题:创建图形可能非常复杂。这也是Python未来的改进方向。

R

有许多库可以用于R的数据可视化，其中ggplot2在使用和广泛度方面***。该库使用图形哲学语法，使用图层在绘图上绘制对象。层之间通常是相互连接的，并且可以共享许多共同的特性。这些层让你可以用很少的代码创建非常复杂的图。该库允许绘制摘要函数。综上，ggplot2比matplotlib更加灵活简洁，因此在这个领域R优势更为明显。

但是，值得注意的是，Python包含了一个与R中原始ggplot2功能类似的ggplot库。

二、建模库

数据科学需要使用许多算法。这些复杂的数学方法需要稳健的计算。重新编写算法代码对数据科学家而言相当费时，他们需要具有内置建模支持的语言。Python和R刚好满足这一点。

Python

Python拥有大量的机器学习库，包括scikit-learn、XGboost、Tensorflow、Keras和PyTorch等。Python也有pandas，它可以兼容表格形式的数据。pandas库使处理csv或基于excel的数据变得非常容易。除此之外，Python还有很优秀的科学软件包，比如numpy。numpy可以帮助你瞬间完成复杂的数学计算，比如矩阵运算。所有这些包组合在一起，使Python成为一个适用于硬核建模的强大工具。

R

和Python一样，R也有大量的库——大约10000个。其中应用最广泛的是mice,rpart,  party和caret。这些包将从预建模阶段到后模型/优化阶段给予你帮助。

这些库几乎可以解决所有的数据问题。但相比之下，Python缺乏统计非线性回归(除了简单的曲线拟合)和混合效应模型。另一方面，R缺乏Python所提供的速度，尤其是在处理大量数据的时候。

三、易学性

市场对数据分析和处理人员的渴求度相当高。许多人都希望加入数据科学的大潮，其中很多人几乎没有编程经验。因此，在比较两种语言时，需要考虑其是否简单好学易上手。

Python

Python设计于1989年，其理念是强调代码的可读性和使编程变得简单或简洁，Python的设计者显然做到了，因为这种语言非常容易学习。虽然Python的语法灵感来自于C，但与C不同的是，它并不复杂。因此，Python作为初学者的语言学习***，任何人都可以在相对较短的时间内学会它。

R

R语言也并不难学。它比c++或javascript等许多语言都要简单。与Python一样，R的大部分语法都是基于C的，但与Python不同的是，R最初是专门为统计学家和科学家设计的，因此门槛较高。

四、社区支持

作为一名数据科学家，需要经常解决一些数据难题。在难以找到相关的库或包解决问题的情况下，可以在语言的官方文档或在线社区论坛中搜索，从而获得良好的社区支持。

这两种语言都有活跃的Stackoverflow成员，并且都有一个活跃的邮件列表(在这个列表中，你可以轻松地向专家询问解决方案)。R有在线的R文档，可以在其中找到关于某些函数和函数输入的信息。大多数Python库，比如pandas和scikit-learn，都有自己的官方在线文档来解释每个库。

这两种语言都有大量的用户基础，二者都有非常活跃的支持社区。不难看出，两者在这方面似乎是平等的。

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