r语言和python哪个好？R语言和Python语言在数据科学方面的比较
r语言和python哪个好？R语言和Python语言在数据科学方面的比较对于初级的数据科学家，我们介绍了对两种语言均适用的很棒的应用，所以你可以选择其中任意一种。对于有经验的数据科学家，我们希望在介绍的库中，有那么一两个可以解决你在选择编程语言时遇到的烦恼和痛苦。有人指出这两种语言各自的传统缺陷（例如：用Python进行数据可视化，或者用R进行数据整理），幸而，近年来发行了一些扩展包，比如：用于python的Altair，或是用于R的dplyr，使这些弱点可得到有效缓解。本文是对视频中所讨论的当前进展的总结。我们推荐网站上完整的视频（地址：https://blog.dominodatalab.com/video-huge-debate-r-vs-python-data-science/），本文也对视频中所提到的库加了链接。对于本文，我们有两个主要目标：
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最近，一些读者向我们询问在数据科学方面最好的编程语言，R和Python立刻浮现在了我的脑海里。那么，如何在这两大巨头之间做出选择呢？
我们最近观看了一个出色的视频，围绕着这两种语言的近期进展，正好可以解决这个问题。该视频来自Domino数据实验室的首席数据科学家——Eduardo Ariño de la Rubias。
我们欣赏这个视频的主要原因在于，它展示了迄今为止Python和R语言的主要进步。对于数据科学，这两种语言都已变得十分合适。
有人指出这两种语言各自的传统缺陷（例如：用Python进行数据可视化，或者用R进行数据整理），幸而，近年来发行了一些扩展包，比如：用于python的Altair，或是用于R的dplyr，使这些弱点可得到有效缓解。
本文是对视频中所讨论的当前进展的总结。我们推荐网站上完整的视频（地址：https://blog.dominodatalab.com/video-huge-debate-r-vs-python-data-science/），本文也对视频中所提到的库加了链接。
对于本文，我们有两个主要目标：
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对于有经验的数据科学家，我们希望在介绍的库中，有那么一两个可以解决你在选择编程语言时遇到的烦恼和痛苦。
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对于初级的数据科学家，我们介绍了对两种语言均适用的很棒的应用，所以你可以选择其中任意一种。
最后，在本文的末尾，我们会基于你的背景和目标，推荐最适合你开展学习的语言。首先是视频中的总结：
对于Python的情况
要点：“我希望会有一个更好的方法。高级工具会让你更加清晰地看到看到软件的结构，这蕴含着极大的价值。”- Guido van Rossum
Guido van Rossum是Python编程语言的创始人。
在数据科学方面，Python有哪些优点？
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python开发于1989，距今已有一段时间，是一种面向对象的编程语言。
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IPython/Jupyter优秀的记事本式集成开发环境。
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大型的生态系统。例如，Scikit-Learn每个月会接收15万到16万个独立的访问。
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Continuum Analytics公司开发的Anaconda使得扩展包的管理非常方便。
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Pandas库使得对数据框架和时间序列数据的操作非常简单。
Python语言在数据科学方面的进展
1. 收集数据
Feather（快速读写磁盘数据）
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快速，轻量级，对于各种文件类型都能输出易用的二进制格式．
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使内存读入读出数据框架尽可能地简单
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无关语言（Python和R语言均可）
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高速读写性能（对比于一般的70MB/s，csv文件的读写速度可达到600MB/s）
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在流水线中，可以便捷地在两种语言之间传递数据
Ibis（以很Python的方式存取数据集）
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连接了本地Python环境和远程存储（例如Hadoop或者SQL）之间的空白
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可结合Python其他的生态系统
ParaText（从磁盘获取混合记录和界定数据并存入内存的最快方式）
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用C 函数库在多核机器上并行地读取文本文件
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结合Pandas使用: paratextload_csv_to_pandas"data.csv"
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可使CSV文件的读取速度达到2.5GB/s
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安装略微有些困难
bcolz（解决数据量大于内存的问题）
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压缩列存储
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可定义Pandas类的数据结构 压缩并存储在内存中
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解决低速内存的性能瓶颈
2.数据可视化
Altair（类似于Matplotlib 2.0 ，对用户更加友好）
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有更多的时间理解数据和其含义
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Altair的API是简便友好的，具有一致性
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用一小段代码，就可以实现赏心悦目、高效的可视化界面
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使用有条理的DataFrame作为数据源
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使用Pandas和SQL的group-by操作来整理数据，显示其视觉性的特征
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主要用来绘制静态图
Bokeh（web可重用组件）
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致力于浏览器演示的交互可视化
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可嵌入交互式可视化
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D3.js可出色地用于Python
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已有可借鉴的大型模板库
Geoplotlib(交互式地图）
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可用极简的方式创建地图
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可将名称，维度，精度作为输入列简洁的清单
3. 清洗和转化数据
Blaze（将NumPy用于大数据）
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将NumPy或Pandas的句法转化进数据计算系统
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同样的Python代码，可以跨数据存储系统查询数据
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利于未来的数据转换和操作
xarray（处理n维数据）
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核心Pandas数据结构的N维数组 (e.g. 如果数据有时间组成同样适用)
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多维Pandas数据框架
Dask(并行计算）
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动态任务调度系统
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“大数据”收集，如平行数组，数据框架，列出扩展的交互接口，如NumPy Pandas 或大于内存或者分布式环境的Python迭代器等
4. 建模
Keras(简单的深度学习)
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对Theano和Tensorflow适用的更高级接口
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我们为Keras的初学者写了一个完整的教程：Keras tutorial for beginners
PyMC3(概率类编程)
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包含来自学术实验室的高端研究
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强大的贝叶斯统计模型
想看这些库的教程吗？在下面留言让我们知道是哪一种吧！
对于R的情况
要点: “要用接口调用可获得的优秀数字算法" - John Chambers
John Chambers 创立了S语言--R语言的前身，其精髓与R语言相通
在数据科学方面，R语言的出色之处在于？
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R语言开发与1992年，晚于Python，从Python中借鉴了经验
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Rcpp使R语言扩展C 非常容易
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RStudio是非常成熟并出色的集成开发系统
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CRAN集合了机器学习算法和数据工具（笔者添加的注解）
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Caret包可以从一个接口简单地调用不同的算法，就像Scikit-Learn之于Python（笔者添加的注解）
R语言在数据科学方面的进展
1.收集数据
Feather（快速读写磁盘数据）
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与Python相同
Haven(与SAS Stata SPSS 数据交互）
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读取 SAS 并使其形成数据框架
Readr（对read.csv重实现优化）
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read.csv需要将字符串转化成因子，速度较慢
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创建了一种数据特性应有的机制，使其在生产方面有更强的鲁棒性
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比read.csv的速度快得多
JSONLite(处理 JSON 数据)
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巧妙地将JSON转化成矩阵或者dataframe
2.数据可视化
ggplot2（最近有大规模地升级)
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最近有非常重要的升级 (届时旧的准则将中断）
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可以解析数据并缩放显示
htmlwidgets(可重用组件)
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为R语言带来最优秀的JavaScript视觉化
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有出色的模板库可供借鉴
Leaflet(web交互式地图)
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优美的JavaScript地图，可嵌入web应用
Tilegramsr(比例化地图)
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创建人口比例化的地图
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可以创建更多有趣的地图，不仅局限于基于人口密度标注主要城市。
3. 清洗并转化数据
Dplyr(功能非常多）
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R语言中应该排在第一位的方法
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有许多设计巧妙的结点
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整理数据更加人性化
Broom（整理模型）
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整合模型输出（需要参考模型系数）
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可整合 扩增 扫描
Tidy_text（整理数据）
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类似于dplyr，ggplot2 以及其他整理工具，可对文本进行最小化
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通过R语言进行自然语言处理更加容易
4. 建模
MXNet（简单的深度学习）
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用R语言建立深度神经网络，操作界面直观
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略差于Keras
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现在有R语言的接口
想看这些库的教程吗？在下面留言让我们知道是哪一种吧！
我们的推荐
正如所见，这两种工具都发展得很好，各有一套出色的工具。虽然有点老掉牙，但是仍然得说：对于如何选择语言的问题，并没有完全标准适用的答案。
假如你刚刚开始学习，有一个简单的办法：根据你的背景来选择。举个例子，假如你有计算机或开发背景，Python会更适合你。另一方面，如果你有数据分析的背景，使用R语言对你来说会更直接一些。
在EliteDataScience网站 我们很喜欢R语言，但通常更偏向于Python。Python是一种通用的编程语言，你可以用它做很多想做的事情。
Python 还有出色的Keras 包，正如上文所提及的，它使深度学习更易于掌握。
英文原文：https://elitedatascience.com/r-vs-python-for-data-science译者：leeafay
