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排列三豹子历史记录 www.wpeg2.com.cn 对于想入门数据科学的新手来说,选择学Python还是R语言是一个难题,本文对两种语言进行了比较,希望能帮助你做出选择。

数据科学入门:选Python还是R

  • 作者?Brian Ray
  • 编译 ?Mika
对于想入门数据科学的新手来说,选择学Python还是R语言是一个难题,本文对两种语言进行了比较,希望能帮助你做出选择。

我是德勤的数据科学家主管,多年来我一直在使用Python和R语言,并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。

第三种选择

数据科学入门:选Python还是R

针对这个问题,Studio的首席数据科学家Htley Wickham认为,比起在二者中选其一,更好的选择是让两种语言合作。因此,这也是我提到的第三种选择,我在文本最后部分会探讨。

如何比较R和Python

对于这两种语言,有以下几点值得进行比较:

· 历史:

R和Python的发展历史明显不同,同时有交错的部分。

· 用户群体:

包含许多复杂的社会学人类学因素。

· 性能:

详细比较以及为何难以比较。

· 第三方支持:

???、代码库、可视化、存储库、组织和开发环境。

· 用例:

根据具体任务和工作类型有不同的选择。

· 是否能同时使用:

在Python中使用R,在R中使用Python。

· 预测:

内部测试。

· 企业和个人偏好:

揭晓最终答案。

历史

数据科学入门:选Python还是R

简史:

ABC语言 – > Python 问世(1989年由Guido van Rossum创立) – > Python 2(2000年) – > Python 3(2008年)

Fortan语言 – > S语言(贝尔实验室) – > R语言问世(1991年由Ross Ihaka和Robert Gentleman创立) – > R 1.0.0(2000年) – > R 3.0.2(2013年)

用户群体

在比较Python与R的使用群体时,要注意:

数据科学入门:选Python还是R

只有50%的Python用户在同时使用R。

假设使用R语言的程序员都用R进行相关“科学和数字”研究??梢匀范ㄎ蘼鄢绦蛟钡乃饺绾?,这种统计分布都是真实。

这里回到第二个问题,有哪些用户群体。整个科学和数字社区包含几个子群体,当中存在一些重叠。

使用Python或R语言的子群体:

· 深度学习

· 机器学习

· 高级分析

· 预测分析

· 统计

· 探索和数据分析

· 学术科研

· 大量计算研究领域

虽然每个领域几乎都服务于特定群体,但在统计和探索等方面,使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时,比起Python,R语言花的时间更少,而且使用Python还需要花时间进行安装。

这一切都被称为Jupyter Notebooks和Anaconda的颠覆性技术所改变。

Jupyter Notebook:增加了在浏览器中编写Python和R代码的能力;

Anaconda:能够轻松安装和管理Python和R。

现在,你可以在友好的环境中启动和运行Python或R,提供开箱即用的报告和分析,这两项技术消除了完成任务和选择喜欢语言间的障碍。Python现在能以独立于平台的方式打包,并且更快地提供快速简单的分析。

社区中影响语言选择的另一个因素是“开源”。不仅仅是开源的库,还有协作社区对开源的影响。讽刺的是,Tensorflow和GNU Scientific Library等开源软件(分别是Apache和GPL)都与Python和R绑定。虽然使用R语言的用户很多,但使用Python的用户中有很多纯粹的Python支持者。另一方面,更多的企业使用R语言,特别是那些有统计学背景的。

最后,关于社区和协作,Github对Python的支持更多。如果看到最近热门的Python包,会发现Tensorflow等项目有超过3.5万的用户收藏。但看到R的热门软件包,Shiny、Stan等的收藏量则低于2千。

性能

这方面不容易进行比较。

原因是需要测试的指标和情况太多。很难在任何一个特定硬件上测试。有些操作通过其中一种语言优化,而不是另一种。

循环

在此之前让我们想想,如何比较Python与R。你真的想在R语言写很多循环吗?毕竟这两种语言的设计意图不太相同。

{
 "cells": [
 ?{
 ? "cell_type": "code",
 ? "execution_count": 1,
 ? "metadata": {},
 ? "outputs": [],
 ? "source": [
 ? ?"import numpy as np\n",
 ? ?"%load_ext rpy2.ipython"
 ? ]
 ?},
 ?{
 ? "cell_type": "code",
 ? "execution_count": 2,
 ? "metadata": {},
 ? "outputs": [],
 ? "source": [
 ? ?"def do_loop(u1):\n",
 ? ?"\n",
 ? ?" ? ?# Initialize `usq`\n",
 ? ?" ? ?usq = {}\n",
 ? ?"\n",
 ? ?" ? ?for i in range(100):\n",
 ? ?" ? ? ?# i-th element of `u1` squared into `i`-th position of `usq`\n",
 ? ?" ? ? ?usq[i] = u1[i] * u1[i]\n"
 ? ]
 ?},
 ?{
 ? "cell_type": "code",
 ? "execution_count": 3,
 ? "metadata": {},
 ? "outputs": [],
 ? "source": [
 ? ?"%%R\n",
 ? ?"do_loop <- function(u1) {\n",
 ? ?" ? ?\n",
 ? ?" ? ?# Initialize `usq`\n",
 ? ?" ? ?usq <- 0\n",
 ? ?"\n",
 ? ?" ? ?for(i in 1:100) {\n",
 ? ?" ? ? ?# i-th element of `u1` squared into `i`-th position of `usq`\n",
 ? ?" ? ? ?usq[i] <- u1[i]*u1[i]\n",
 ? ?" ? ?}\n",
 ? ?"\n",
 ? ?"}"
 ? ]
 ?},
 ?{
 ? "cell_type": "code",
 ? "execution_count": 4,
 ? "metadata": {},
 ? "outputs": [
 ? ?{
 ? ? "name": "stdout",
 ? ? "output_type": "stream",
 ? ? "text": [
 ? ? ?"1.58 ms ± 42.8 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)\n"
 ? ? ]
 ? ?}
 ? ],
 ? "source": [
 ? ?"%%timeit -n 1000\n",
 ? ?"%%R\n",
 ? ?"u1 <- rnorm(100)\n",
 ? ?"do_loop(u1)"
 ? ]
 ?},
 ?{
 ? "cell_type": "code",
 ? "execution_count": 5,
 ? "metadata": {},
 ? "outputs": [
 ? ?{
 ? ? "name": "stdout",
 ? ? "output_type": "stream",
 ? ? "text": [
 ? ? ?"36.9 μs ± 5.99 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)\n"
 ? ? ]
 ? ?}
 ? ],
 ? "source": [
 ? ?"%%timeit -n 1000\n",
 ? ?"u1 ?= np.random.randn(100)\n",
 ? ?"do_loop(u1)"
 ? ]
 ?}
 ],
 "metadata": {
 ?"kernelspec": {
 ? "display_name": "Python 3",
 ? "language": "python",
 ? "name": "python3"
 ?},
 ?"language_info": {
 ? "codemirror_mode": {
 ? ?"name": "ipython",
 ? ?"version": 3
 ? },
 ? "file_extension": ".py",
 ? "mimetype": "text/x-python",
 ? "name": "python",
 ? "nbconvert_exporter": "python",
 ? "pygments_lexer": "ipython3",
 ? "version": "3.6.3"
 ?}
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

Python为0.000037秒,R为0.00158秒

包括加载时间和在命令行上运行:R需要0.238秒,Python需要0.147秒。强调,这并不是科学严谨的测试。

测试证明,Python的运行速度明显加快。通常这并没有太大影响。

除了运行速度外,对于数据科学家而言哪种性能更重要?两种语言之所以受欢迎是因为它们能被用作命令语言。例如,在使用Python时大多时候我们都很依赖Pandas。这涉及到每种语言中??楹涂?,以及其执行方式。

第三方支持

Python有PyPI,R语言有CRAN,两者都有Anaconda。

CRAN使用内置的install.packages命令。目前,CRAN上有大约1.2万个包。其中超过1/2的包都能用于数据科学。

PyPi中包的数量超过前者的10倍,约有14.1万个包。专门用于科学工程的有3700个。其中有些也可以用于科学,但没有被标记。

在两者中都有重复的情况。当搜索“随机森林”时,PyPi中可以得到170个项目,但这些包并不相同。

尽管Python包的数量是R的10倍,但数据科学相关的包的数量大致相同。

运行速度

比较DataFrames和Pandas更有意义。

我们进行了一项实验:比较针对复杂探索任务的执行时间,结果如下:

数据科学入门:选Python还是R

在大多数任务中Python运行速度更快。

来源://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/4ce15234e6ac2975b335c8d90a4b6882

可以看到,Python + Pandas比原生的R语言DataFrames更快。注意,这并不意味着Python运行更快,Pandas 是基于Numpy用C语言编写的。

可视化

数据科学入门:选Python还是R

这里将ggplot2与matplotlib进行比较。

matplotlib是由John D. Hunter编写的,他是我在Python社区中最敬重的人之一,他也是教会我使用Python的人。

Matplotlib虽然不易学习但能进行定制和扩展。ggplot难以进行定制,有些人认为它更难学。

如果你喜欢漂亮的图表,而且无需自定义,那么R是不错的选择。如果你要做更多的事情,那么Matplotlib甚至交互式散景都不错。同样,R的ShinnyR能够增加交互性。

是否能同时使用

可能你会问,为什么不能同时使用Python和R语言?

以下情况你可以同时使用这两种语言:

· 公司或组织允许;

· 两种都能在你的编程环境中轻松设置和维护;

· 你的代码不需要进入另一个系统;

· 不会给合作的人带来麻烦和困扰。

一起使用两种语言的方法是:

· Python提供给R的包:如rpy2、pyRserve、Rpython等;

· R也有相对的包:rPython、PythonInR、reticulate、rJython,SnakeCharmR、XRPython

· 使用Jupyter,同时使用两者,例子如下:

数据科学入门:选Python还是R

之后可以传递pandas的数据框,接着通过rpy2自动转换为R的数据框,并用“-i df”转换:

数据科学入门:选Python还是R

来源://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/734bd54f468d9a6db9171b2cfc98405a

预测

Kaggle上有人对开发者使用R还是Python写了一个Kernel。他根据数据发现以下有趣的结果:

数据科学入门:选Python还是R

· 如果你打算明年转向Linux,则更可能是Python用户;

· 如果你研究统计数据,则更可能使用R;如果研究计算机科学,则更可能使用Python;

· 如果你还年轻(18-24岁),则更可能是Python用户;

· 如果你参加编程比赛,则更可能是Python用户;

· 如果你明年想使用Android,则更可能是Python用户;

· 如果你想在明年学习SQL,则更可能是R用户;

· 如果你使用MS office,则更可能是R用户;

· 如果你想在明年使用Rasperry Pi,则更可能是Python用户;

· 如果你是全日制学生,则更可能是Python用户;

· 如果你使用的敏捷方法(Agile methodology),则更可能是Python用户;

· 如果对待人工智能,比起兴奋你更持担心态度,则更可能是R用户。

企业和个人偏好

当我与Googler和Stack Overflow的大神级人物Alex Martelli交流时,他向我解释了为什么Google最开始只官方支持少数几种语言。即使是在Google相对开发的环境中,也存在一些限制和偏好,其他企业也是如此。

除了企业偏好,企业中第一个使用某种语言的人也会起到决定性作用。第一个在德勤使用R的人他目前仍在公司工作,目前担任首席数据科学家。我的建议是,选择你喜欢的语言,热爱你选择的语言,起到领导作用,并热爱你的事业。

当你在研究某些重要的内容时,犯错是难以避免的。然而,每个精心设计的数据科学项目都为数据科学家留有一些空间,让他们进行实验和学习。重要的是保持开放的心态,拥抱多样性。

最后就我个人而言,我主要使用Python,之后我期待学习更多R的内容。

原文链接:

https://blog.usejournal.com/python-vs-and-r-for-data-science-833b48ccc91d

本站特约专栏文章,作者:CDA数据分析师,本文链接://www.wpeg2.com.cn/57527.html 。内容观点不代表本站立场,如若转载请联系专栏作者。

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