为了鼓励新工具的出现，机器学习和数据分析领域似乎已经变成了一个“开源”的世界。Python和R都有强大的生态系统，其中包括许多开源工具和库，可帮助任何技能水平的数据科学家展示他们的分析工作。机器学习和数据分析的区别有些难以解释，但两者的主要区别在于，与模型的可解释性相比，机器学习更强调预测的准确性；而数据分析更强调模型的可解释性和统计推断。Python，由于更注重预测结果的准确性，使其成为机器学习的有力工具。R作为一种面向统计推理的编程语言，在数据分析界也有着广泛的应用。当然，这并不是说两者只能应用在各自的一个领域。Python在数据分析方面也很高效，而R在机器学习方面提供了灵活性。它们都有相当多的资源库来实现各自的特定功能。比如Python有很多资源库可以提高统计推理能力，R也有很多包可以提高预测的准确性。Python中用于机器学习和数据分析的包尽管Python本身更倾向于机器学习，但它有许多进一步优化此属性的包。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。除了很多直观灵活的算法，这个资源库还内置了很多环境，可以用来测试和比较这些机器学习算法的效果。Scikit-learn可能是最流行的Python机器学习库。scikit-learn基于Numpy和Scipy，通过提供大量用于数据挖掘和分析的工具，增强了Python在机器学习方面本已出色的可用性。NumPy和SciPy各有千秋，虽然它们是Python中数据分析的核心部分，但数据分析师更倾向于直接使用它们，而不是站在更高的角度。Scikit-learn将两者结合成一个机器学习资源库，也为大家降低了学习门槛。在数据分析领域，Python也因为几个库而备受推崇。作为最著名的库之一，Pandas为Python提供了高性能的处理数据结构和数据分析工具。与许多其他Python库一样，从你开始一个新项目到你真正做一些有价值的事情的时间将大大减少。如果你痴迷于Python，又想使用R的功能，RPy2库可以提供R的所有主要功能，让你在Python中流畅地使用R。R中用于机器学习和数据分析的包就像Python一样，R也有大量的包来增强其性能。为了在机器学习领域与Python匹敌，R中的Nnet包具有快速构建神经网络模型的能力。Caret包还通过提供一组函数来提高所构建模型的有效性，从而增强了R在机器学习方面的能力。就R在数据分析领域而言，还有很多包可以用来增强其本来就很优秀的能力。无论是建模前的准备、建模、建模后的分析，R都有很多包可以做到。这些包中的大多数专用于特定任务，例如数据可视化、连续变量回归和模型验证。两种编程语言都有这么多跨功能的资源库和包，你会选择哪种编程语言作为你在数据战场上的利器？机器学习和数据分析中的Python如果你已经具备一定的编程技能，经过基础，Python可能更适合你。与R相比，Python的语法结构与其他编程语言更加相似，上手容易。此外，与口头语言一样，Python代码的可读性也是无与伦比的。这种代码的可读性更侧重于提高生产力，而R的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，所以如果你打算将完成的机器学习或数据分析项目移植到其他领域，使用Python可以让你免于学习一门新的编程语言。Python的灵活性也使其成为生产的理想选择。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，而不需要与其他编程语言集成。虽然R是一个很好的数据分析工具，但它在数据分析以外的领域有局限性。如果你是编程新手，不熟悉那些“标准化”的语法，那么任何编程语言的学习曲线都与你相似。但如果你想跨越机器学习和数据分析的门槛，Python可能是更好的选择。尤其是Python有scikit-learn库的加持。该库性能良好，更新频繁。R可能有很多包，但它有些杂乱无章且不太一致。机器学习和数据分析中的R目前，R主要用于研究和调查工作。不过，随着R逐渐扩展到商业领域，这种现状开始发生变化。R是由统计学家创建的，因此它可以轻松管理基本数据结构。标注数据、填充缺失值、筛选等对于R来说很容易实现，而且R也更加强调易于操作的数据分析、统计和图形模型工作。由于R是作为一种统计编程语言构建的，因此它具有非常好的统计支持。它很好地展示了统计学家的思想，所以如果你有统计学背景，使用起来会很容易。statsmodels等包基本可以涵盖Python中的统计模型，R中统计模型相关的包会更强大。对于初级程序员来说，R只需要写几行代码就可以建立一个模型，因此它比Python更具可解释性。R中最接近Python的pandas库的功能可能是dplyr包，但它比pandas库更受限制。虽然这听起来很糟糕，但实际上使用dplyr包会迫使你更加专注于寻找问题的解决方案，而且dplyr包的代码比pandas库更容易理解。选择你自己的编程语言R最大的问题是它不够一致。算法流程分为三部分，相对来说不太统一。您必须学习新的建模方法并使用新的算法进行预测，并且随着这个过程，结果的有效性将大大下降。您需要了解每个包的使用方式。同样，R中包的帮助文档也不完整且不一致。但是，如果你需要一个学术用途的数据分析工具，R绝对可以胜任。Python在商业中应用广泛，协作也更加方便，但R也越来越受到重视。不管是日常使用和机器学习，还是通过R那么多的包进行数据分析，Python都可以做到，所以更推荐使用Python。如果你对R比较陌生，最好学习Python，通过RPy2包实现R的功能。这样一来，你就可以在一种编程语言中使用两者的特性，而且由于很多公司都开发了使用Python的生产系统，Python可以说是高产的。这不适用于R。一旦你学会了RPy2，跳进R并没有那么复杂，但逆向相对就更难了。无论您想解决什么类型的问题，Python和R都有类似的功能库供您使用。每种编程语言都有如此多的分支、模块、IDE和算法，你很难犯大错。但如果你想使用一种灵活、可扩展、通用且能够进行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。
