Python vs R：两种最佳语言之间的公正比较

在短时间内，Python 和 R 获得了开发者社区的大力支持和喜爱。然而，Python 与 R 的争论仍在继续。尽管这两种语言都大量用于机器学习、人工智能和数据科学项目；两者都有不同的优势、局限和弱点。

如果您对为新数据科学项目选择最佳开源语言感到困惑，那么我们公正的 Python 与 R 比较将帮助您摆脱困境。

Python 和 R 简介

Python 和 R 在很多方面都很相似；两者都是开源的，可以免费下载，并且在将数据科学项目变为现实方面发挥着主导作用。哪种编程语言最适合数据科学任务——这不是正确的问题。但是如何使用 Python 或/和 R 并从中获取价值才是正确的问题。

什么是蟒蛇？

根据 python.org 的说法，Python 是一种高级解释型编程语言。它的开发愿景是将快速应用程序开发的持久可能性变为现实。它结合了动态语义和动态类型的优点，因此我们可以将其用作简单的脚本语言并连接现有组件。

Python 易读的语法及其广泛的标准库提供了一种非程序员也能轻松理解的高级编程语言。由于 Python 通过其模块和包提供的扩展支持，它实现了重要的代码重用并提倡程序模块化。作为一种开源语言，开发者可以在所有平台上免费下载和使用它。

Python的优点

• Python 是开源的，可以免费下载。

• 您可以更改、自定义和贡献 Python 库。

• Python 用于各种任务，包括嵌入式系统、数据科学、机器学习模型、机器人技术等。

• Python 提供了尖端的 API，如 TensorFlow、PyTorch、Keras、NumPy 等，可用于神经网络开发。

• Python 是一种用户友好的编程语言。

• Python 是完全安全的，其 Web 框架主要用于 Web 应用程序的开发。

• Python 能够处理大型数据集，确保更快的数据文件加载，并与大数据生态系统无缝协作。

缺点

• Python 比 C、C++ 和 Java 等其他编程语言慢，因为它是一种基于解释器的语言。

• 由于缺少统计包，Python 在统计分析方面的表现不如 R。

• 由于动态类型的性质，有时开发人员可能会遇到运行时错误。

• Python 中灵活的数据类型会消耗大量内存，导致需要大量内存的任务受到影响。

什么是 R？

根据 r-project.org，R 是一种编程语言，可为统计计算和图形提供综合环境。Bell Laboratories（现为 Lucent Technologies）的 John Chambers 及其同事开发了 R 语言，使 GNU 项目与 S 语言保持相似。

R 配备了多种图形和统计技术，是为数不多的快速、灵活的编程语言之一。由于 R 提供了一条开源途径，它主要被统计研究人员和程序员用来以不同的方法进行研究。

R的优点

• R 是一种可以免费使用的开源语言。

• R 允许开发人员自定义、贡献和改进其库、源代码和功能。

• readr 和 dplyr 等包有助于将非结构化数据无缝转换为结构化数据。

• 它可以使用 ggplot 和 plotly 轻松创建带有符号和公式的吸引人的图形。

• R 拥有多功能的包，可以使深度学习、数据科学和统计项目的开发变得容易。

• 它有一个活跃且引人入胜的社区和论坛，为 R 开发人员社区提供无尽的支持和开发帮助。

R的缺点

• R 对动态 3D 图形提供有限支持，因为它需要当前综合编程语言的关键现代功能。

• R倾向于将所有面向对象的编程存储在其物理内存中；从而增加其内存使用量。因此，将其用于大数据并不方便。

• 安全性在 R 中并不那么有利可图；因此，它不能嵌入到 Web 应用程序中或用作后端计算语言。

• R 的学习曲线过高且复杂。

• 与 Python 和 MATLAB 相比，R 中的大多数包可能更快

Python 与 R 比较表

Python 与 R之间的比较参数因您想要区分两者的目的而异。您可以比较使用 R 与 Python 进行数据分析或基于面向对象的设计、用户群、学习曲线、使用灵活性、技术限制、功能等。

为了帮助您快速得出结论，这里有一张以表格形式比较Python 和 R 的图片。

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Python 与 R：现实比较

后 COVID 时代，我们正在走向以数据科学、人工智能和机器学习为主导的新技术前沿。现代技术发展的这三位前沿人物发挥了重要作用，将如此之多的事情变成了我们很少想到的现实。如果您了解这些技术演进，那么您会注意到数据科学领域的 Python vs R 是许多人感兴趣和不和的问题。

两种语言都有很多相同点和不同点，有很多优点和缺点，也有长处和短处。但是，在它们之间进行选择时，您需要澄清一下。让我们在更全面的层面上区分 Python 和 R。

🟠人气

Python：根据The Importance Of Being Earnest (TOIBE) 指数，Python 从发布之日起就扩大了范围。它在 2022 年 12 月排名第一，总体评分为16.36%，代表需求增加2.78%在过去的一年里。此外，根据 Stack Overflow 开发人员调查，Python 成为第三大流行语言。

R：根据 Same TIOBE 报告，R 不如 Python 受欢迎，但它达到了第 13 名，这是它职业生涯中最好的。R收到了1.04%评分; 但需求和受欢迎程度下滑– 0.21%. 有趣的是，R 在 2020 年排在第 8 位，但它的受欢迎程度逐年下降。

🟠 速度和性能

Python：作为一种高级编程语言，Python 是快速构建关键应用程序的完美选择。尽管 Python 比 R 赢得了更多赞誉，但它们在执行时间和速度上存在细微差别。

R：相反，R 是一种复杂的语言，即使是更简单的过程，您也需要编写冗长的代码，从而增加了开发时间。与 Python 类似，甚至 R 也能够处理更大、更健壮的数据操作。

这两种语言都比 C 或 C++ 等编译编程语言慢。然而，他们通过允许特定的基于 C 或 C++ 的扩展来实现与 C 语言匹配的速度来克服这个问题。

🟠 库和包

Python： Python 库和包是不同程序重复使用的相关代码模块的集合。Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等Python 库用于绘制数值数据（可视化）。Pandas 库提供灵活的高级数据结构和工具，可用于数据分析、清理和操作。NumPy 库兼作支持多维数据和大型矩阵的 ML 工具。它具有用于计算的内置数学函数。

R：相反，R 还配备了各种库和包，例如常用于数据可视化的 ggplot2 库，以及广泛用于构建交互式 Web 应用程序的 shiny 包。此外，RCrawler 包以网络抓取和基于域的网络爬行而闻名，而 tidyverse 非常适合数据操作。CRAN 是 R 的另一个替代包，它的标准化程度较低，API 和用法各不相同，因此很难学习和结合。

用于数据科学的 R vs Python 不是争论的主题，因为它们都提供了数以千计的包和库，你可以在你的项目中免费使用。Python 是构建成熟应用程序的绝佳选择，如果您想操作流行数据存储中的数据，R 将是更好的选择。假设您可以创建、使用、销毁和操纵安装了多个或不同包的各种环境。在那种情况下，由于 R 包的限制，从 R 中归档类似的性能是一个挑战。

🟠 图形和可视化

Python：最近提供了几个 Python 库来创建漂亮、令人惊叹且引人入胜的数据可视化和图形。Matplotlib、Plotly、Seaborn、GGplot、Altair、Bokeh 等库具有创建令人惊叹的图形和可视化效果的独特优势。您可以使用这些库来创建折线图、条形图、散点图、热图和类似的可视化效果。

R：您必须在 R 中编写几行代码才能创建美观且视觉上令人惊叹的图形和可视化。R 中有一系列可用的包，如 Plotly、ggplot2、tidyquant、taucharts、ggiraph、geofacet，以及更多用于数据可视化的包。

有些人认为 R 中的可视化比 Python 中的大量库更直接，而不是帮助使数据可视化成为一个复杂的过程。然而，Seaborn 和 Matplotlib 已经揭穿了这个神话，Seaborn 使您能够通过编写比在 ggplot2 中编写的代码少的代码行来创建令人惊叹的可视化效果。

🟠 学习曲线

Python：由于语法简单，与英语相似，Python 的学习曲线更平滑。由于编写代码时的领带消耗较少，许多程序员发现使用 Python 编写代码更容易。

R：很多人觉得 R 的学习曲线更长或更复杂。由于代码不规范，R 掌握起来有点困难。甚至一些有经验的程序员也认为 R 可以更方便，这常常让他们感到尴尬。

尽管 R 对于初学者和入门级开发人员来说很难，但统计学家和有统计学经验的人会发现它更容易理解。R 开发人员常常觉得 Python 专注于不太重要的事情。然而，如果您正在寻找一种易于阅读且省时的编程语言，请选择 R。

🟠人气指数

Python

• 根据 2019 年 Stack Overflow 开发者调查，41.7% 的受访者认为 Python 已成为他们中最常用的语言。

• 2018 年 Kaggle 调查显示，使用 Python 的百分比从 2017 年的 51% 增加到 2018 年的 75%。

• 90% 的 Python 开发人员仍然忠于该语言，只有 5% 从 Python 切换到 R。

R

• 在一项类似的调查中，5.8% 的受访者表示使用 R 而不是 Python。

• 2018 年 Kaggle 的一项调查发现，同期使用 R 的数据科学家的比例从 21% 下降到 16%。

• 74% 的 R 用户仍然忠于该语言，约 10% 的用户从 R 切换到 Python。

Python 或 R：用于数据科学

数据科学几年前就出现了，并且在不断发展。数据科学的许多方面，如数据管道和数据收集，每天都是自动化的。随着新技术和精细调整的要求，许多熟练的专业人员发现为他们的下一个数据科学项目选择正确的编程语言具有挑战性。我们计划在我们关于 Python 与 R 的热门博客上帮助他们摆脱这种困境。

继续阅读以找到适合您下一个数据科学项目的最佳编程语言。

数据采集

Python：它提供了数据收集的多功能性。您可以使用 Python 收集所有形式的数据，包括 CSV 和 JASON 文件。此外，程序员可以使用它将 SQL 表导入代码，并使用 Python 请求库从 Web 收集数据，以在更短的时间内创建数据集。

R： R 编程语言的开发是为了让数据分析师能够从各种数据源（包括 Excel、文本和 CSV 文件）导入数据。R 在数据收集方面有一些限制，因为它主要是为基本的网络抓取而设计的。程序员可以通过转换以 SPSS 或 Minitab 格式构建的文件在 R 中创建数据框。

数据探索

Python： Python 中有许多库，高效且能够在任何程度上操作和探索数据。程序员可以快速过滤、排序和显示数据。您可以使用一些选定的 Python 库来合并和连接数据集；有助于数据操作的索引和子集数据。

R：专为更大数据集的统计分析而构建，R 具有多种解决方案，您可以轻松将其用于数据探索和操作。程序员可以利用 dplyr 包来选择、过滤、变异、分组、汇总和连接数据。此外，R 允许创建概率分布统计测试和数据挖掘技术。

数据建模

Python：Python以一种现代且专注的方法提供了多个标准库，Python 开发人员广泛使用这些库来进行数据建模。例如，使用 NumPy 进行数值建模分析，SciPy 是科学计算和计算的绝佳选择，而 sci-kit-learn 是机器学习算法的绝佳选择。

R： Tidyverse 是 R 中的一个包，足以导入、操作、可视化和报告数据。然而，有时程序员必须依赖外部或第三方包才能在 R 中执行特定的数据分析。

数据可视化

Python：我们中的许多人都觉得，与 R 和一些外部数据可视化工具相比，Python 需要提高性能，并且在创建引人入胜、有吸引力和吸引力的数据可视化方面存在局限性。Matplotlib 和 Seaborn 等特定库被广泛用于通过生成基本图形和图表来可视化数据。

R：以可视化统计分析结果的愿景创建，R 可以以惊人的可视化呈现数据。尽管 R 中的数据可视化可以使用图表和图形的基本图形模块来完成，但 ggplot 和 ggplot2 工具可以绘制带有回归线的复杂散点图，以实现数据可视化。

Python vs R：哪个适合你？

什么时候使用 Python？

• 当你想深入研究数据分析或想应用统计技术时，更喜欢使用 Python。

• 当你想创造一些独特和创新的东西时，Python 是一个不错的选择。您可以将其用于编写网站和其他应用程序的脚本。

• Python 适用于需要将统计代码合并到生产数据库中的项目，或者需要将数据分析项目与 Web 应用程序集成的项目。

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什么时候使用 R？

• 当您专注于学术和研究时，请使用 R。您还可以将其用于探索性数据分析。

• 创建复杂的统计函数时，使用 R。利用多功能的统计测试和模型来创建复杂的统计分析。

• 当您的数据分析项目需要独立的计算分析或单独的服务器时，请使用 R。

R 与 Python 用例

Python用例



R用例



关键要点

Python 和 R 成为数据科学、ML 和 AI 领域开发人员和程序员的首选语言。这两种语言都建立了一个庞大的学习、讨论和创新社区。R 和 Python 各有优缺点，这使得它们之间的选择更具挑战性。这篇名为 Python vs R 的博客帮助您理解了关于这两种语言的许多未言之明的事情。然而，Python 在数据科学家中更为流行。

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