R 和 Python 用于统计学分析，哪个更好？

hello，大家好，我是 Jackpop，硕士毕业于哈尔滨工业大学，曾在华为、阿里等大厂工作，如果你对升学、就业、技术提升等有疑惑，不妨交个朋友：

我是Jackpop，我们交个朋友吧！

Python 和 R 是用于数据分析的两种最流行的编程语言，如果你是一个初学者，一定会遇到一个问题：到底是选择 Python 还是 R？

数据在我们生活中的迅速扩散导致了用于分析和从这些信息中提取有价值见解的工具的兴起。 Python 和 R 是用于剖析数据的两种最流行的编程语言。 如果你正在尝试一个新的数据科学项目，在它们之间进行选择可能具有挑战性。

Python 和 R 各自都有不同的优点和缺点，而且在数据科学领域，它们具有很多重叠的特性，为了帮助你选择合适的编程语言，我将通过如下几点进行详细阐述：

• 两种语言的异同

• 二者的优点和缺点

• Python 和 R 的未来

什么是 R？R 有什么作用？

R 由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于二十多年前开发，是一种开源编程语言和免费软件，在统计分析和数据可视化方面拥有丰富的生态系统。

R 具有广泛的统计和图形方法，包括线性回归、时间序列、机器学习算法、统计推断等。此外，它还为数据报告提供了复杂的数据模型和工具。

R 在数据科学学者和研究人员中很受欢迎，在所有你可能想要处理的分析方面都有一个对应的库。

事实上，大量的库使 R 成为统计分析的首选，尤其是专业分析工作。许多知名的公司都在使用 R 编程语言，例如 Facebook、Uber、Airbnb、Google 等。

使用 R 进行数据分析只需几个短步骤即可完成 - 编程、转换、发现、建模，然后输出结果。

在交流研究结果时，更是让 R 脱颖而出的地方。 R 拥有一系列出色的工具，允许以演示文稿或文档的形式共享结果，使报告非常优雅。

通常，R 在 RStudio 中使用，RStudio 是一种集成开发环境 (IDE)，可简化统计分析、可视化和报告。

但这并不是运行 R 的唯一方式，例如，R 应用程序可以通过 Shiny 在 Web 上直接和交互地使用。

什么是 Python？Python 有什么作用？

Python 是一种面向对象的通用高级编程语言，于 1989 年首次发布。

它通过大量使用空格来强调代码的可读性。总而言之，它以一种相对直观的方式编写和理解，使 Python 成为那些寻求快速开发的人的理想编码语言。

世界上有很多庞大的公司或组织——从 NASA 到 Netflix、Spotify、谷歌等等——以某种形式利用 Python 来支持他们的服务。根据 TIOBE 指数，Python 是世界上第三大最受欢迎的编程语言，仅次于 Java 和 C。

有多种原因促成了这一成就，包括 Python 的易用性、简单的语法、蓬勃发展的社区，以及最重要的多功能性。

Python 可用于各种项目，从数据分析和可视化到人工智能、语言开发、设计和 Web 开发。

Python 特别适合大规模部署机器学习，因为它拥有包含 TensorFlow、scikit-learn 和 Keras 等工具的库，这些工具可以创建可以直接插入生产系统的复杂数据模型。

此外，许多 Python 库支持一些专业领域数据科学任务，例如：

• Astropy——一个具有非常适合天文学使用的功能的库

• Biopython——非商业 Python 工具的集合，用于表示生物序列和序列注释

• Bokeh——一个 Python 交互式可视化库，可帮助快速创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序

• DEAP——一个非常适合快速原型设计和想法测试的计算框架

R 和 Python 的区别

如果你正在面临 Python 与 R 之间的选择困难，那么了解这两种语言的不同之处是至关重要的，这样你才能做出明智的决定。 以下是 R 和 Python 之间的主要区别。

1. 学习曲线

一般来说，学习的难易程度主要取决于你的背景。

由于非标准化的代码，R 语言对初学者来说是相当难掌握的。即使对一些有经验的程序员来说，这种语言看起来也很笨重和别扭。另一方面，Python 更容易，而且学习曲线更平滑，尽管统计学家经常觉得这种语言专注于看似不重要的东西。

因此，适合你的数据科学项目的编程语言将是一个看起来更接近你习惯的数据思维方式的语言。

例如，如果你喜欢轻松和时间效率高于一切，那么 Python 可能看起来对你更有吸引力。这种语言需要较少的编码时间，这要归功于它与英语相似的语法。

有一个笑话说，伪代码要成为一个 Python 程序，唯一需要的就是把它保存在一个.py 文件中。

这使你能够快速完成任务，反过来又使你有更多的时间来处理 Python。此外，R 的编码需要一个冗长的学习期。

2. 知名度

Python 和 R 都很流行。

然而，与 R 相比，Python 被更多的人使用。R 与 Python 相比，被认为是一种小众的编程语言。如前所述，许多组织将 Python 用于其生产系统。

另一方面，R 一般用于学术界和研究行业。

尽管目前行业用户偏爱 Python，但由于 R 在数据处理方面的优势，他们也逐渐开始考虑 R。

3. 工具包

R 和 Python 都提供了成千上万的开源包，你可以在你的项目中随时使用。

R 提出了一个 CRAN 和数以百计的替代包来执行一个任务，但它们的标准化程度较低。因此，API 和它的用法大不相同，使得它难以学习和组合。

此外，R 语言中高度专业化软件包的作者往往是科学家和统计学家，而不是程序员。这意味着其结果只是一套为特定目的而设计的专门工具，如 DNA 测序数据分析，甚至是广义的统计分析。

然而，R 的软件包没有 Python 的那么混搭。目前，正在进行一些尝试，以协调工具包，如 tidyverse，它依照编码标准对一系列工具包进行了聚合。

说到 Python，它的软件包更可定制，更高效，但它们通常在数据分析任务方面并不像 R 那么专门。

尽管如此，Python 确实具有一些坚实的数据科学工具，如 scikit-learn、Keras（ML）、TensorFlow、pandas、NumPy（数据操作）、matplotlib、seaborn 和 plotly（可视化）。另一方面，R 有 caret（ML）、tidyverse（数据操作）和 ggplot2（出色的可视化）。

此外，R 有 Shiny 用于快速部署应用程序，而对于 Python，你将不得不付出更多。

简单地说，如果你打算建立一个成熟的应用程序，Python 将是理想的选择。R 有专门的统计包，而 Python 在这一特定领域的能力还不如 R。此外，R 在处理大多数流行的数据存储的数据方面非常出色。

这里值得一提的另一个方面是可维护性。Python 允许你创建、使用、销毁和复制一个独立环境，每个环境都安装有不同的包。对于 R 来说，这恰好是一个挑战，而且由于包的不兼容性进一步加剧了这种挑战。

4. 可视化

R 是明确为数据分析和可视化而创建的。

因此，它的可视化比 Python 的大量可视化库更容易让人看懂，因为后者使可视化变得复杂。在 R 中，ggplot2 使自定义图形比 Python 中的 Matplotlib 简单得多，也直观得多。

然而，你可以使用提供标准解决方案的 Seaborn 库来克服 Python 的这个问题。Seaborn 可以帮助你用相对较少的代码行实现与 ggplot2 类似的绘图。

总的来说，对于哪种编程语言更适合于高效、清晰、直观地创建绘图，人们有不同的看法。适合你的理想软件将取决于你个人的编程语言偏好和经验。

最后，你可以利用 Python 和 R 来清楚地显示数据，但 Python 更适合于深度学习，而不是数据可视化。

5. 速度与性能

Python 是一种高级编程语言，这意味着如果你打算快速建立关键的应用程序，它是一个完美的选择。另一方面，R 通常需要较长的代码，即使是简单的过程，这大大增加了开发时间。

说到执行速度，Python 和 R 之间的差异是微小的。

尽管 R 或 Python 都没有一些编译的编程语言快，但它们通过兼容 C/C++接口来规避这个问题。

Python 与 R：优势与劣势

Python 和 R 都有优点和缺点。其中有几个是明显的，而另一些则很容易被忽略。

R 的优势

• 对于专业程序员来说，R 是一种舒适而清晰的语言，因为它主要是为数据分析而创建的。因此，大多数专家都熟悉该语言的工作方式。

• 用 R 检查统计假设只需要几行代码，因为数据分析所需的许多功能都是内置的语言功能。

• RStudio（IDE）和其他基本的数据处理包都很容易安装。

• R 有许多数据结构、参数和运算符，涉及许多东西--从数组到矩阵、递归和循环，以及与其他编程语言如 Fortran、C 和 C++的整合

• R 主要用于统计计算。它的主要亮点之一是为机器学习工程师提供了一套算法。此外，它还被用于分类、线性建模、时间序列分析、聚类等方面

• R 为几乎所有类型的数据科学和机器学习提出了一个高效的工具包和大量现成的测试用例

• 对于各种任务的数据可视化，有多种高质量的包

• 基本的统计方法作为标准函数执行，提高了开发速度

R 的缺点

• 通常情况下，R 编程语言的性能较低，尽管你仍然能够在系统中找到允许开发人员提高速度的包。

• 与其他编程语言相比，R 是高度专业化的，这意味着它的技能不能很容易的应用于其他领域

• 由于 R 的大部分代码是由不熟悉编程的人编写的，因此相当多的程序的可读性是值得怀疑的。毕竟，不是每个用户都坚持正确的代码设计准则

• R 有大量的库，但是一些小众库的文档不完整

Python 的优势

• Python 是一种多用途的编程语言

• 它的交互性对于数据分析、临时测试非常有用

• 每一个新的版本，其性能和语法都在不断提高

• 知名度高，适用场景丰富

Python 的缺点

• 当谈到为数据分析选择软件时，可视化是你应该考虑的一个重要能力。然而，虽然 Python 有大量用于可视化的库，但是 Python 中的可视化往往比 R 中更复杂，其结果也不如 R 直观

• Python 缺乏大多数 R 库的替代品，这使得统计数据分析这一专业领域 Python 和 R 还有一定差距

Python 和 R 的未来

就编程语言而言，不可否认的是，Python 很热门。

尽管它是作为一种通用的脚本语言而创建的，但 Python 很快就演变成了数据科学领域最流行的语言。有些人甚至开始提出 R 注定要被 Python 完全取代。

然而，虽然 Python 可能看起来正在取代 R，但 R 语言远未死亡。不管持反对意见的人怎么说，R 语言正在数据科学领域中疯狂地卷土重来。流行指数继续显示出这种编程语言的复苏，并证明它仍然是数据科学项目中的一个强有力的候选者。

自从 R 出现以来，它在数据科学领域的受欢迎程度一直在上升。从 2008 年 12 月的第 73 位，R 在 2021 年 8 月成为 TIOBE 指数中第 14 位最受欢迎的语言。另一方面，Python 在今年从 Java 手中接过了第二的位置，达到了 11.86%的流行度。与此同时，R 的受欢迎程度为 1.05%，比前一年下降了 1.75%。

许多数据也表明，Python 多年来的成功是以牺牲 R 为代价的。 尽管如此，衡量一种语言的流行程度是一项极其困难的任务。几乎每一种语言都有一个自然的生命，没有万无一失的方法来确定它们的生命周期何时可能结束，同样，也没有办法预测任何特定语言的确切未来。

写在最后

Python 和 R 都是高水平的开源编程语言，是数据科学和统计学最受欢迎的语言之一。尽管如此，R 往往适合于传统的统计分析，而 Python 是传统数据科学应用的理想选择。

Python 是一种简单的、设计良好的、功能强大的语言，是以网络开发为目的而创建的。而且，它在数据科学项目上仍然是高效的。

Python 相对容易学习，因为它注重简单性。因此，只要你能获得正确的工具和库，这种语言可以毫不费力地把你从统计学带到数据科学，再到一个成熟的生产应用程序。事实上，这是使用 Python 的最重要的优势之一。

另一方面，R 的最大优势是存在高度专业化的软件包，可以带你毫不费力地实现不那么可定制的数据操作。此外，R 是为统计计算而创建的，没有经验的人最初发现很难使用这种语言。

即便如此，在有些情况下，你可以使用两种语言的组合。例如，你可以通过 r2py 在 Python 代码中使用 R。当你想用 R 实现核心计算任务时，这尤其有利。