数据科学界三大宝：Python、SAS和R，但是像SAS这样的高端物种，不是我们这样的普通人买得起的。根据IEEESpectrum的最高排名，R和Python仍然是最受欢迎的数据科学编程语言。本文将从数据可视化、建模库、易学性和社区支持四个方面比较R和Python的语言性能。1.数据可视化数据科学的一个重要部分是通信。分析结果需要以有效和易于理解的方式呈现。因此，任何数据科学的语言或软件包都应该有良好的数据可视化工具。好的数据可视化是清晰的。无论模型多么复杂，结果都以简单明了的方式说明，即使是外行也能理解。PythonPython以其大量的库而闻名。有许多库可用于绘图和可视化。最受欢迎的库是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，内置了各种函数，特别是当它与其他Python数据科学库pandas和numpy配合使用时，可以非常轻松地绘制简单的绘图函数。虽然matplotlib可以生成大量图形和图表，但它缺乏简单性。最麻烦的方面是调整plot函数的大小：如果有很多变量，那么您可能会花费大量精力试图将它们整齐地放入一个plot函数中。另一个大问题是创建子图函数，再次将它们全部放入一个图中会变得很复杂。现在，基于matplotlib的seaborn包含更多美观的图形和绘图功能。这个库当然是对旧式matplotlib的改进，但它仍然存在相同的基本问题：创建图形可能非常复杂。这也是Python以后的改进方向。R有很多可以在R中进行数据可视化的库，其中ggplot2是用的最多也最广泛的。该库使用GraphicsPhilosophy语法在图的顶部使用图层绘制对象。层通常是相互连接的，并且可以共享许多共同的属性。这些层允许您用很少的代码创建非常复杂的图形。这个库允许绘制汇总函数。综上所述，ggplot2比matplotlib更加灵活简洁，因此R在该领域的优势更为明显。然而，值得注意的是，Python包含一个ggplot库，其功能类似于R中的原始ggplot2。2.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强大的计算能力。重新编码算法对于数据科学家来说非常耗时，他们需要具有内置建模支持的语言。Python和R正好适合这一点。PythonPython拥有大量的机器学习库，包括scikit-learn、XGboost、TensorFlow、Keras和PyTorch。Python也有pandas，兼容表格数据。pandas库使处理基于csv或excel的数据变得非常容易。此外，Python还有优秀的科学软件包，如numpy。Numpy可以帮助你在瞬间完成复杂的数学计算，比如矩阵运算。所有这些包结合在一起使Python成为硬核建模的强大工具。R和Python一样，R也有大量的库——大约10,000个。其中，使用最广泛的是mice、rpart、party和caret。这些包将帮助您从预建模阶段到后建模/优化阶段。这些库可以解决几乎所有的数据问题。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提供的速度，尤其是在处理大量数据时。3、易学性市场对数据分析处理人员的需求量很大。许多人想加入数据科学的行列，其中许多人几乎没有编程经验。因此，在比较两种语言时，需要考虑其是否易学易用。PythonPython是在1989年设计的，其理念是强调代码的可读性，使编程变得简单或简洁，而Python的设计者显然做到了，因为这门语言非常容易学习。Python的语法虽然受到C的启发，但与C不同，它并不复杂。因此，Python是初学者最好的语言学习语言，任何人都可以在较短的时间内学会。RR语言也不难学。它比许多语言如C++或JavaScript更简单。和Python一样，R的大部分语法都是基于C的，但与Python不同的是，R最初是为统计学家和科学家设计的，因此入门门槛很高。4.社区支持作为数据科学家，你经常需要解决一些数据问题。在难以找到解决问题的相关库或包的情况下，可以通过搜索该语言的官方文档或在线社区论坛来获得良好的社区支持。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（您可以在其中轻松地向专家寻求解决方案）。R具有联机R文档，其中可以找到有关某些函数和函数输入的信息。大多数Python库，例如pandas和scikit-learn，都有自己的官方在线文档来解释每个库。两种语言都有庞大的用户群，并且都有非常活跃的支持社区。不难看出，两者在这方面似乎不相上下。结论R还是Python？毫无疑问，两者都是优秀的语言。如果追求简单易用，可以选择Python。如果你想轻松制作视觉效果，那么R语言是最好的。
