En la industria de la minería de datos, ¿quién se utiliza más, R o Python?
Ambas herramientas son muy convenientes y no requieren conocimientos de programación muy avanzados. Ambas son adecuadas para el desarrollo de algoritmos y tienen una gran cantidad de paquetes para su uso.
Python es fácil de comenzar, mientras que R es relativamente difícil (un sentimiento puramente personal, dependiendo de la experiencia previa de cada uno, la experiencia puede ser diferente).
R todavía es un poco débil para la minería de texto. Por supuesto, su ventaja es que las funciones están escritas para usted. Solo necesita conocer la forma de los parámetros. A veces, incluso si la forma del parámetro es incorrecta. , R puede "inteligentemente" ayudarte a adaptarte. Este sencillo software es adecuado para personas que desean centrarse en su negocio.
Python puede hacer casi todo. Tiene más funciones que R y es más rápido que R. Es un lenguaje y R se parece más a un software, por lo que Python puede desarrollar mejor algoritmos flexibles.
Python es adecuado para procesar grandes cantidades de datos, mientras que R tiene muchas limitaciones a este respecto. Por supuesto, la premisa de esto es que para niños con una base de programación relativamente promedio, para adultos, si. Puede utilizar la programación vectorial de forma más flexible. La velocidad de R tampoco es tan mala.
En términos de rendimiento, Python se encuentra entre los lenguajes de alto nivel como C/C/Java y el lenguaje R. Aunque el rendimiento no es tan bueno como el de esos lenguajes de alto nivel, los datos diarios generales pueden hacerlo. Básicamente, se implementa con Python y no hay requisitos de rendimiento. Para las personas exigentes, es suficiente
python
Necesita instalar una serie de paquetes como numpy, pandas, scipy, cython, statsmodels, matplotlib
, también necesita instalar el entorno interactivo ipython. El uso de Python solo para realizar análisis cuantitativos y funciones estadísticas directamente no tiene soporte para funciones. R se basa en el análisis estadístico y su rendimiento; y la eficiencia son ligeramente inferiores a las de Python. La ventaja de R es que es superior a Python en estadística y cálculo y análisis de datos.
El código programado en el lenguaje Python es muy legible, hermoso en general y es simple y tosco. Una pequeña cantidad de código puede lograr funciones complejas en poco tiempo. La sintaxis de R es muy extraña y tiene varios paquetes. no cumple con las especificaciones de sintaxis, lo que a menudo hace que su uso resulte complicado; los programas R terminan no pareciendo tan simples y hermosos como Python.
En términos de amplitud
Creo que Python es de hecho mejor que R. Ya sea llamando a otros lenguajes, conectando y leyendo fuentes de datos, operando el sistema o usando expresiones regulares y procesamiento de textos, Python tiene ventajas obvias
. Después de todo, Python surgió como un lenguaje de programación de computadoras, mientras que R solo se originó a partir de la informática estadística. Por lo tanto, en términos de amplitud del lenguaje, la diferencia entre los dos es significativa.
Python es una máquina
La mayoría de las personas en el campo del aprendizaje lo usan. Hasta donde yo sé, pocas personas que realizan investigación de mercados, econometría y estadísticas usan Python
Referencia de: blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631