Python vs R : 在机器学习和数据分析领域中的对比

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为了鼓励新工具的出现，机器学习和数据分析似乎已经成为一个“开源”的世界。Python和R语言有一个健全的生态系统，包括许多开源工具和资源库，可以帮助任何级别的数据科学家展示他们的分析工作。

机器学习和数据分析之间的区别有些难以解释，但两者之间的主要区别在于机器学习更强调预测的准确性而不是模型的可解释性；数据分析更注重模型的可解释性和统计推断。Python更注重预测结果的准确性，因此成为机器学习的利器。r语言作为一种面向统计推理的编程语言，也广泛应用于数据分析中。

当然，这并不意味着它们只能应用于一个领域。Python也能有效地进行数据分析，而R在机器学习中有一定的灵活性。他们都有相当多的资源库来实现彼此的特定功能。例如，python有许多资源库来提高其统计推断能力，而R有许多软件包来提高预测精度。

关于机器学习和数据分析的python软件包

尽管python本身更喜欢机器学习，但它仍然有许多包来进一步优化这个属性。Pybrain是一个模块化的机器学习资源库，其中包含许多有效的算法来满足机器学习任务的需要。除了许多直观和灵活的算法之外，这个资源库还有许多内置环境，可以用来测试和比较这些机器学习算法的效果。

Scikit-learn可能是python中最流行的机器学习资源库。scikit-learn基于numpy和scipy，提供了大量的数据挖掘和分析工具，从而提高了python出色的机器学习可用性。Numpy和scipy在互相打架。虽然它们是python中数据分析的核心部分，但是数据分析师更可能从本地使用它们，而不是从更高的角度。Scikit-learn将两者结合成一个机器学习资源库，这也降低了每个人的学习门槛。

在数据分析领域，python也因几个库而受到高度赞扬。作为最著名的图书馆之一，熊猫为python提供了高性能的数据结构和数据分析工具。像许多其他python库一样，从开始一个新项目到真正做一些有价值的工作的时间将会大大缩短。如果你对python很着迷，并且想使用R的功能，那么rpy2库可以提供R的所有主要功能，并且给你一个在python中使用R的流畅体验。

机器学习和数据分析软件包

就像python一样，R有很多包来提高它的性能。为了在机器学习方面与python相媲美，R语言中的nnet包具有快速建立神经网络模型的能力。通过提供一系列的函数来提高模型的有效性，脱字号包还可以增强R在机器学习中的能力。

就R在数据分析领域的表现而言，仍然有许多软件包可以用来提高其已经非常出色的能力。无论是建模前的准备，建模，还是建模后的分析，R都有很多可以胜任的包。这些包中的大部分专用于特定的任务，例如数据可视化、连续变量返回和模型验证。

两种编程语言都有如此多的跨功能资源和包，你会选择哪种编程语言作为你在数据战场上战斗的武器？

机器学习和数据分析中的Python

如果您已经掌握了一些编程基础知识，python可能更适合您。与R相比，python的语法结构更类似于其他编程语言，易于使用。此外，就像口语一样，python代码在可读性方面是无与伦比的。这段代码的可读性更加强调提高生产率，而非标准代码可能会导致编程过程中的绊脚石。

Python是一种非常灵活的编程语言，所以如果你计划将已完成的机器学习或数据分析项目移植到其他领域，使用python可以使你不再需要学习新的编程语言。

Python的灵活性也使它非常适合生产。例如，当数据分析任务需要与web应用程序集成时，您仍然可以使用python，而无需与其他编程语言集成。虽然R是一个很好的数据分析工具，但它在其他领域是有限的。

如果你是编程新手，不熟悉“标准化”语法，任何编程语言的学习曲线都和你的相似。但是如果你想跨越机器学习和数据分析的门槛，python可能是一个更好的选择。尤其是python有scikit-learn库的支持。该库性能良好，并且经常更新。r可能有很多包，但是看起来有点混乱和不一致。

机器学习和数据分析

目前，R主要用于科学研究和调查。然而，随着R逐渐扩展到商业领域，这种情况已经开始改变。r是由统计学家创建的，所以它可以很容易地管理基本的数据结构。标记数据、填充缺失值、过滤等。易于研发，研发还强调易于操作的数据分析、统计和图形建模。

r是作为一种统计编程语言构建的，所以它有很好的统计支持。它能很好地展示统计学家的思维，所以如果你有统计背景，它会很容易使用。statsmodels之类的包基本上可以覆盖python中的统计模型，而r中与统计模型相关的包将更加强大。对于初学者来说，R只需要编写几行代码来构建模型，这比python更容易解释。

dplyr包可能是最接近python的熊猫库函数，但是它比熊猫库更有限。虽然听起来不太好，但事实上，使用dplyr包会让你专注于寻找问题的解决方案，而且dplyr包的代码比熊猫库更容易理解。

选择你自己的编程语言

r最大的问题是一致性不够好。算法流程分为三个块，这使得它们相对不统一。你必须学习新的建模方法，并使用新的算法进行预测。有了这个过程，结果的有效性就会明显降低。你需要了解每个包是如何使用的。同样，R中的包的帮助文档也是不完整和不一致的。

然而，如果你需要一个用于学术目的的数据分析工具，R肯定可以完成这项工作。Python在商业中被广泛使用，并且更便于协作，但是R正得到越来越多的关注。Python可以在日常使用和机器学习中做到这一点，或者通过与R一样多的包进行数据分析，因此建议使用python。

如果你是新手，最好学习python并通过rpy2包实现R的功能。通过这种方式，您可以在一种编程语言中使用这两种函数，并且因为许多公司已经开发了用于python的生产系统，所以python是高效的。这在R中不适用。一旦你学会了R p2，跳到R中就不那么复杂了，但是反过来就更难了。

不管你想解决什么样的问题，python和R都有相似的资源库可以使用。每种编程语言都有许多分支、模块、集成开发环境和算法，所以你几乎不会犯任何大错误。然而，如果你想使用一种灵活的、可扩展的、通用的、适合机器学习和数据分析的编程语言，python可能是一个明智的选择。

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来源：搜狐微门户