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为什么R用于数据科学 - 而不是Python?

2018-12-09  本文已影响25人  Liam_ml

那里有数百种编程语言,例如,采用一种字母编程语言的整个字母表。在数据科学领域,有两大竞争者:R和Python。现在为什么这个博客关于R而不是Python?

我必须坦白:我真的很想要Python。我深入研究了语言及其扩展。然而,它从来没有真正对我有用。我认为其中一个问题是Python试图成为每个人的宠儿。它可以做任何事情......和它相反。不,真的,它是学习编程的好语言,但我认为它有一些非常严重的缺陷。我在这里列出了一些:

`library``(Rcpp)`

`bmi_R <-` `function``(weight, height) {`

`weight / (height * height)`

`}`

`bmi_R``(80, 1.85)` `# body mass index of person with 80 kg and 185 cm`

`## [1] 23.37473`

`cppFunction``("`

`float` `bmi_cpp``(float weight, float height) {`

`return weight / (height * height);`

`}`

`")`

`bmi_cpp``(80, 1.85)` `# same with cpp function`

`## [1] 23.37473`

在数据科学领域使用Python的一个主要原因是深度学习:神经网络。像Tensorflow这样的主要框架和像Keras这样的API过去都是由Python控制的,但是现在也有适用于R的优秀包装器(https://tensorflow.rstudio.com/https://keras.rstudio.com/)。

总而言之,我认为R确实是大多数数据科学应用的最佳选择。学习曲线在开始时可能会稍微陡峭,但是当您使用更复杂的概念时,它比Python更容易使用。

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