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「简简科技」数据科学中选择Python还是R语言？

对两种主要语言的特征、技术社区和行业地位进行比较分析 。
「简简科技」数据科学中选择Python还是R语言？
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多年来 ， Python和R的比较一直是行业界的热门话题 。 R已经存在了二十多年 ， 专门用于统计计算和图形 ， 而Python是一种通用编程语言 ， 与数据科学和统计一起具有许多用途 。 许多初学者都有一个相同的问题：数据科学入门应该选择这两种出色的语言中的哪一种？
蟒蛇Python
Python于1991年发布 ， 以成为一种非常简单的入门语言而建立了自己的良好声誉 ， 该语言使您几乎可以做任何想像得到的事情 。 它为网站 ， 后端服务 ， 本机桌面应用程序 ， 图像处理系统 ， 机器学习管道 ， 数据转换系统等提供动力 ， 并且以其简单性而闻名 ， 使其成为任何人最易访问的编程语言之一首先 。
该语言的主要优点是：
它的语法与本机英语非常相似 ， 因此相似 ， 大多数精心编写的脚本都可以大声朗读 。 它周围有一个伟大的社区 。 对于您遇到的任何问题 ， 可能有数百名其他人问了同样的问题并在线获得了答案 。 它为您可以想到的任何应用程序提供了大量的第三方模块和库 。 关于该语言 ， 有一个非常庞大的数据科学社区 ， 这意味着有许多解决数据科学问题的工具和库 。 它同时支持面向对象的编程和过程式编程范例 ， 使您可以根据需要自由选择 。由于这里具有所有这些优势 ， 因此Python成为业界最受欢迎的语言之一也就不足为奇了 。 据 ， 它还被Google ， Dropbox ， Netflix ， Stripe和Instagram等大型科技公司所使用 。
R语言
【「简简科技」数据科学中选择Python还是R语言？】RProject是一个GNU项目 ， 由R语言 ， 运行时和使用它们来构建应用程序的实用程序组成 ， R是此环境中使用的解释语言 。 该语言专门针对统计计算和图形 ， 这意味着它可以立即解决许多数据科学问题 ， 并通过其内置工具和第三方库简化了数据科学项目 。
R语言的优点是：
它具有许多专门用于数据操作的库和工具 。 语言和这些工具使您可以轻松地修改数据结构 ， 将其转换为更有效的结构或针对特定用例进行清理 。 有很多非常流行的软件包和库 ， 例如负责端到端的数据处理和可视化 。 这些库使您可以轻松地开始执行数据科学任务 ， 而无需从头开始编写所有算法 。 它具有一个经过精心设计的IDE ， 称为RStudio 。 RStudio与语言本身集成在一起 ， 提供语法突出显示 ， 代码完成 ， 集成的帮助 ， 文档 ， 数据可视化和调试器 ， 使您无需离开屏幕即可开发R项目 。 R背后的团队一直致力于确保这些工具可以在所有平台上运行 ， 并且由于这些努力 ， R可以在Windows ， macOS和类似Unix的操作系统上运行 。 它具有围绕构建基于Web的仪表板进行数据分析和可视化的工具 ， 例如 ， 它允许直接从R构建交互式Web应用程序 。 除了这些优点及其在数据科学界的广泛使用 ， R在数据科学项目中是Python的强大替代品 。比较：Python与R
由于两种语言在纸上都具有相似的优势 ， 因此其他因素可能会影响有关使用哪种语言的决定 。
人气度
两种语言在数据科学界都很流行;但是 ， 在选择一种语言以添加到您的工具链和经验中时 ， 选择一种在行业中很流行的语言可能很有意义 ， 并且可以让您过渡到专业领域内的不同位置 。
根据 ， Python在72,525个专业开发人员中排名第四 ， 是最受欢迎的编程语言 ， 甚至比Java更受欢迎 。 在同一调查中 ， R处于第16位 。
「简简科技」数据科学中选择Python还是R语言？
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专业开发人员中的StackOverflow2019开发人员调查结果
关于这些调查结果 ， 要记住的一件事是 ， 它们代表StackOverflow上的开发人员社区 ， 这些数据显然并非特定于数据科学家的 。 但是 ， 这可能有助于更好地了解该行业的当前状况 。


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