

 写点什么

你是否正在考虑构建一个机器学习项目，并在为你的项目选择正确的编程语言之间徘徊?那么，本文将帮助您厘清与 Python 和 R 的特性相关的疑问。接下来，开始介绍基础知识。

R 和 Python 都是数据科学家最常用的工具，它们有相似的特性和功能。这两种语言都是开源的，而且从此以后都是免费的，但是 Python 被构造成一种广泛使用的编程语言，而 R 则是为统计分析而创建的。

在本文中，我们将讨论两种语言的优缺点，以便你可以决定哪种选择最适合自己。

Python

Python 编程语言是在上世纪 80 年代末开发的，它在支持谷歌的内部基础设施方面起着至关重要的作用。Python 由热情的技术团队开发，现在已被广泛应用于 YouTube、Instagram、Quora 和 Dropbox 等应用程序中。Python 在 IT 业务中得到了广泛的应用，并且它允许在开发团队中进行简单的协作。这样，如果你需要一种适应性强、多原因的编程语言，且拥有庞大的工程师网络及可扩展的 AI 包，那么 Python 是首选。

Python 的优点

通用语言。 如果你的项目需要的不仅仅是统计数据，那么 Python 被认为是更好的选择。例如，设计一个功能性网站

平滑的学习曲线。Python 易于学习和访问，这使您能够更快地找到熟练的开发人员。

大量重要的库。Python 对不计其数的库进行了分解，以便对信息进行咀嚼、收集和控制。以 Scikit-realize 为例，它包含了用于信息挖掘和调查的工具，支持使用 Python 实现令人难以置信的人工智能便利性。另一个名为 panda 的捆绑包为工程师提供了更好的结构和数据检测设备，帮助他们缩短改进时间。如果你的开发团队需要 R 的一个主要功能，那么 RPy2 是你应该追求的。

更好的集成。一般来说，在任何工程环境中，Python 的集成都比 R 好。因此，无论设计人员是否尝试使用 C，C ++或 Java 等偏低级的语言，它通常都可以通过 Python 包装器更好地连接不同的组件。此外，基于 python 的堆栈非常容易创建，但它很难将数据研究人员手头的剩余任务合并到一起。

提高生产力。像其他编程语言一样，Python 的语法具有极强的可解释性，但与 R 相比，它是独一无二的。这样，它保证了开发团队的高盈利性。

Python 的缺点

包含非常少的统计模型包。

由于全局解释器锁(GIL)的存在，Python 中的线程处理变得很棘手，而且问题很多。因此，多线程 cpu 绑定应用程序的运行速度比单线程应用程序慢。人工智能对于执行多处理比使用多线程编程更有价值。

R

R 是由统计学家开发的，而且它基本上是为统计学家而开发的，任何开发人员都可以通过观察它的语法来做预测。由于该语言包含了机器学习中涉及的数学计算，而机器学习是从统计学中派生出来的，因此 R 成为希望更好地理解底层细节和构建创新的正确选择。

如果你的项目主要基于统计数据，那么 R 可以被认为是缩小项目范围的最佳选择，因为这需要一次性地深入数据集。例如 - 如果你想通过将段落解构为单词或短语来分析文本语料库以识别其模式，那么 R 是最佳选择。

R 的优点：

适合分析。如果数据分析或可视化是你项目的核心，那么 R 可以被认为是最好的选择，因为它允许快速原型化，并与数据集一起设计机器学习模型。

大量有用的库和工具。与 Python 类似，R 由多个包组成，这些包有助于提高机器学习项目的性能。例如，Caret 通过其特殊的一组函数增强了 R 的机器学习能力，这些函数有助于高效地创建预测模型。R 开发人员可以从高级数据分析包中获得优势，这些包覆盖建模前和建模后阶段，这些阶段针对特定的任务，如模型验证或数据可视化。

适合于探索性工作。如果在项目的开始阶段，您需要在统计模型中进行任何探索性工作，那么 R 可以使它们更容易编写，因为开发人员只需要添加几行代码。