R 和 Python用於統計學分析，哪個更好？

hello，大家好，我是 Jackpop，碩士畢業於哈爾濱工業大學，曾在華為、阿裡等大廠工作，如果你對升學、就業、技術提升等有疑惑，不妨交個朋友：
我是Jackpop，我們交個朋友吧！
Python和R是用於數據分析的兩種最流行的編程語言，如果你是一個初學者，一定會遇到一個問題：到底是選擇Python還是R？
數據在我們生活中的迅速擴散導致了用於分析和從這些信息中提取有價值見解的工具的興起。 Python 和 R 是用於剖析數據的兩種最流行的編程語言。 如果你正在嘗試一個新的數據科學項目，在它們之間進行選擇可能具有挑戰性。
Python 和 R 各自都有不同的優點和缺點，而且在數據科學領域，它們具有很多重疊的特性，為了幫助你選擇合適的編程語言，我將通過如下幾點進行詳細闡述：

• 兩種語言的異同

• 二者的優點和缺點

• Python和R的未來

什麼是R？R有什麼作用？

R 由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 於二十多年前開發，是一種開源編程語言和免費軟件，在統計分析和數據可視化方面擁有豐富的生態系統。
R 具有廣泛的統計和圖形方法，包括線性回歸、時間序列、機器學習算法、統計推斷等。此外，它還為數據報告提供了復雜的數據模型和工具。
R在數據科學學者和研究人員中很受歡迎，在所有你可能想要處理的分析方面都有一個對應的庫。
事實上，大量的庫使 R 成為統計分析的首選，尤其是專業分析工作。許多知名的公司都在使用 R 編程語言，例如 Facebook、Uber、Airbnb、Google 等。
使用 R 進行數據分析只需幾個短步驟即可完成 - 編程、轉換、發現、建模，然後輸出結果。
在交流研究結果時，更是讓 R 脫穎而出的地方。 R 擁有一系列出色的工具，允許以演示文稿或文檔的形式共享結果，使報告非常優雅。
通常，R 在 RStudio 中使用，RStudio 是一種集成開發環境 (IDE)，可簡化統計分析、可視化和報告。
但這並不是運行 R 的唯一方式，例如，R 應用程序可以通過 Shiny 在 Web 上直接和交互地使用。

什麼是Python？Python有什麼作用？

Python 是一種面向對象的通用高級編程語言，於 1989 年首次發布。
它通過大量使用空格來強調代碼的可讀性。總而言之，它以一種相對直觀的方式編寫和理解，使 Python 成為那些尋求快速開發的人的理想編碼語言。
世界上有很多龐大的公司或組織——從 NASA 到 Netflix、Spotify、谷歌等等——以某種形式利用 Python 來支持他們的服務。根據 TIOBE 指數，Python 是世界上第三大最受歡迎的編程語言，僅次於 Java 和 C。
有多種原因促成了這一成就，包括 Python 的易用性、簡單的語法、蓬勃發展的社區，以及最重要的多功能性。
Python 可用於各種項目，從數據分析和可視化到人工智能、語言開發、設計和 Web 開發。
Python 特別適合大規模部署機器學習，因為它擁有包含 TensorFlow、scikit-learn 和 Keras 等工具的庫，這些工具可以創建可以直接插入生產系統的復雜數據模型。
此外，許多 Python 庫支持一些專業領域數據科學任務，例如：

• Astropy——一個具有非常適合天文學使用的功能的庫

• Biopython——非商業Python工具的集合，用於表示生物序列和序列注釋

• Bokeh——一個 Python 交互式可視化庫，可幫助快速創建交互式繪圖、儀表板和數據應用程序

• DEAP——一個非常適合快速原型設計和想法測試的計算框架

R 和 Python 的區別

如果你正在面臨Python與R之間的選擇困難，那麼了解這兩種語言的不同之處是至關重要的，這樣你才能做出明智的決定。 以下是 R 和 Python 之間的主要區別。

1. 學習曲線

一般來說，學習的難易程度主要取決於你的背景。
由於非標准化的代碼，R語言對初學者來說是相當難掌握的。即使對一些有經驗的程序員來說，這種語言看起來也很笨重和別扭。另一方面，Python更容易，而且學習曲線更平滑，盡管統計學家經常覺得這種語言專注於看似不重要的東西。
因此，適合你的數據科學項目的編程語言將是一個看起來更接近你習慣的數據思維方式的語言。
例如，如果你喜歡輕松和時間效率高於一切，那麼Python可能看起來對你更有吸引力。這種語言需要較少的編碼時間，這要歸功於它與英語相似的語法。
有一個笑話說，偽代碼要成為一個Python程序，唯一需要的就是把它保存在一個.py文件中。
這使你能夠快速完成任務，反過來又使你有更多的時間來處理Python。此外，R的編碼需要一個冗長的學習期。

2. 知名度

Python和R都很流行。
然而，與R相比，Python被更多的人使用。R與Python相比，被認為是一種小眾的編程語言。如前所述，許多組織將Python用於其生產系統。
另一方面，R一般用於學術界和研究行業。
盡管目前行業用戶偏愛Python，但由於R在數據處理方面的優勢，他們也逐漸開始考慮R。

3. 工具包

R和Python都提供了成千上萬的開源包，你可以在你的項目中隨時使用。
R提出了一個CRAN和數以百計的替代包來執行一個任務，但它們的標准化程度較低。因此，API和它的用法大不相同，使得它難以學習和組合。
此外，R語言中高度專業化軟件包的作者往往是科學家和統計學家，而不是程序員。這意味著其結果只是一套為特定目的而設計的專門工具，如DNA測序數據分析，甚至是廣義的統計分析。
然而，R的軟件包沒有Python的那麼混搭。目前，正在進行一些嘗試，以協調工具包，如tidyverse，它依照編碼標准對一系列工具包進行了聚合。
說到Python，它的軟件包更可定制，更高效，但它們通常在數據分析任務方面並不像R那麼專門。
盡管如此，Python確實具有一些堅實的數據科學工具，如scikit-learn、Keras（ML）、TensorFlow、pandas、NumPy（數據操作）、matplotlib、seaborn和 plotly（可視化）。另一方面，R有caret（ML）、tidyverse（數據操作）和ggplot2（出色的可視化）。
此外，R有Shiny用於快速部署應用程序，而對於Python，你將不得不付出更多。
簡單地說，如果你打算建立一個成熟的應用程序，Python將是理想的選擇。R有專門的統計包，而Python在這一特定領域的能力還不如R。此外，R在處理大多數流行的數據存儲的數據方面非常出色。
這裡值得一提的另一個方面是可維護性。Python允許你創建、使用、銷毀和復制一個獨立環境，每個環境都安裝有不同的包。對於R來說，這恰好是一個挑戰，而且由於包的不兼容性進一步加劇了這種挑戰。

4. 可視化

R是明確為數據分析和可視化而創建的。
因此，它的可視化比Python的大量可視化庫更容易讓人看懂，因為後者使可視化變得復雜。在R中，ggplot2使自定義圖形比Python中的Matplotlib簡單得多，也直觀得多。
然而，你可以使用提供標准解決方案的Seaborn庫來克服Python的這個問題。Seaborn可以幫助你用相對較少的代碼行實現與ggplot2類似的繪圖。
總的來說，對於哪種編程語言更適合於高效、清晰、直觀地創建繪圖，人們有不同的看法。適合你的理想軟件將取決於你個人的編程語言偏好和經驗。
最後，你可以利用Python和R來清楚地顯示數據，但Python更適合於深度學習，而不是數據可視化。

5. 速度與性能

Python是一種高級編程語言，這意味著如果你打算快速建立關鍵的應用程序，它是一個完美的選擇。另一方面，R通常需要較長的代碼，即使是簡單的過程，這大大增加了開發時間。
說到執行速度，Python和R之間的差異是微小的。
盡管R或Python都沒有一些編譯的編程語言快，但它們通過兼容C/C++接口來規避這個問題。

Python與R：優勢與劣勢

Python和R都有優點和缺點。其中有幾個是明顯的，而另一些則很容易被忽略。
R的優勢

• 對於專業程序員來說，R是一種舒適而清晰的語言，因為它主要是為數據分析而創建的。因此，大多數專家都熟悉該語言的工作方式。

• 用R檢查統計假設只需要幾行代碼，因為數據分析所需的許多功能都是內置的語言功能。

• RStudio（IDE）和其他基本的數據處理包都很容易安裝。

• R有許多數據結構、參數和運算符，涉及許多東西--從數組到矩陣、遞歸和循環，以及與其他編程語言如Fortran、C和C++的整合

• R主要用於統計計算。它的主要亮點之一是為機器學習工程師提供了一套算法。此外，它還被用於分類、線性建模、時間序列分析、聚類等方面

• R為幾乎所有類型的數據科學和機器學習提出了一個高效的工具包和大量現成的測試用例

• 對於各種任務的數據可視化，有多種高質量的包

• 基本的統計方法作為標准函數執行，提高了開發速度

R的缺點

• 通常情況下，R編程語言的性能較低，盡管你仍然能夠在系統中找到允許開發人員提高速度的包。

• 與其他編程語言相比，R是高度專業化的，這意味著它的技能不能很容易的應用於其他領域

• 由於R的大部分代碼是由不熟悉編程的人編寫的，因此相當多的程序的可讀性是值得懷疑的。畢竟，不是每個用戶都堅持正確的代碼設計准則

• R有大量的庫，但是一些小眾庫的文檔不完整

Python的優勢

• Python是一種多用途的編程語言

• 它的交互性對於數據分析、臨時測試非常有用

• 每一個新的版本，其性能和語法都在不斷提高

• 知名度高，適用場景豐富

Python的缺點

• 當談到為數據分析選擇軟件時，可視化是你應該考慮的一個重要能力。然而，雖然Python有大量用於可視化的庫，但是Python中的可視化往往比R中更復雜，其結果也不如R直觀

• Python缺乏大多數R庫的替代品，這使得統計數據分析這一專業領域Python和R還有一定差距

Python和R的未來

就編程語言而言，不可否認的是，Python很熱門。
盡管它是作為一種通用的腳本語言而創建的，但Python很快就演變成了數據科學領域最流行的語言。有些人甚至開始提出R注定要被Python完全取代。
然而，雖然Python可能看起來正在取代R，但R語言遠未死亡。不管持反對意見的人怎麼說，R語言正在數據科學領域中瘋狂地卷土重來。流行指數繼續顯示出這種編程語言的復蘇，並證明它仍然是數據科學項目中的一個強有力的候選者。
自從R出現以來，它在數據科學領域的受歡迎程度一直在上升。從2008年12月的第73位，R在2021年8月成為TIOBE指數中第14位最受歡迎的語言。另一方面，Python在今年從Java手中接過了第二的位置，達到了11.86%的流行度。與此同時，R的受歡迎程度為1.05%，比前一年下降了1.75%。
許多數據也表明，Python多年來的成功是以犧牲R為代價的。 盡管如此，衡量一種語言的流行程度是一項極其困難的任務。幾乎每一種語言都有一個自然的生命，沒有萬無一失的方法來確定它們的生命周期何時可能結束，同樣，也沒有辦法預測任何特定語言的確切未來。

寫在最後

Python和R都是高水平的開源編程語言，是數據科學和統計學最受歡迎的語言之一。盡管如此，R往往適合於傳統的統計分析，而Python是傳統數據科學應用的理想選擇。
Python是一種簡單的、設計良好的、功能強大的語言，是以網絡開發為目的而創建的。而且，它在數據科學項目上仍然是高效的。
Python相對容易學習，因為它注重簡單性。因此，只要你能獲得正確的工具和庫，這種語言可以毫不費力地把你從統計學帶到數據科學，再到一個成熟的生產應用程序。事實上，這是使用Python的最重要的優勢之一。
另一方面，R的最大優勢是存在高度專業化的軟件包，可以帶你毫不費力地實現不那麼可定制的數據操作。此外，R是為統計計算而創建的，沒有經驗的人最初發現很難使用這種語言。
即便如此，在有些情況下，你可以使用兩種語言的組合。例如，你可以通過r2py在Python代碼中使用R。當你想用R實現核心計算任務時，這尤其有利。