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参加成都大数据学习,选择Python语言还是R语言好?

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-09-11 09:21:36

想要知道Python和R哪个更适合大数据,先要认识一下这两种语言都是什么,重点用于哪方面的工作!...

  想要知道Python和R哪个更适合大数据,先要认识一下这两种语言都是什么,重点用于哪方面的工作!

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  R经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算,可能会在CRAN上找到它――你知道,CRAN叫综合R档案网络(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘,没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能,那可以使用SparkR绑定,在R上运行Spark。

  然而,如果你不是数据科学家,之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE,可能需要一番调整,才能使用R来高效地处理。虽然R很适合分析数据,但是就一般用途而言不太擅长。你可以用R构建模型,但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python,才能用于生产环境,你不太可能使用这种语言编写一种集群控制系统(运气好的话,你可以对它进行调试)。

  十多年来,Python在学术界当中一直很流行,尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而,如果你有一个需要NLP处理的项目,就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择,包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模,或者超快、准确的spaCy。同样,说到神经网络,Python同样游刃有余,有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn,以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

  还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式,将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一,不过这年头,这个概念证明大有用途,以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上,包括Scala和R。

  Python往往在大数据处理框架中得到支持,但与此同时,它往往又不是“一等公民”。比如说,Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位,可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。

  与R相反,Python是一种传统的面向对象语言,所以大多数开发人员用起来会相当得心应手,而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营,一派觉得“这非常有助于确保可读性”,另一派则认为,2016年,我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置,就要迫使解释器让程序运行起来。

  运行速度方面其实不具有可比性。因为不同的编程语言的使用场景完全不同,度量指标也难以统一。此外,不同语言对某些操作的优化程度也不尽相同,甚至在不同的硬件上跑出的结果也可能会大相径庭。这种比较实在是吃力不讨好 —— 就算你做的再详尽,也不可能涵盖到每一个细节,然后某个语言的脑残粉就会跳出来喷的你满地找牙。不过,管他呢,反正我也不打算搞什么严谨的测试。

  第三方支持方面,Python 有 PyPI,R 有 CRAN,Anaconda 这个神器,两者都能用。

  CRAN 采用它的发行版内置的 install.packages 命令来安装所需的第三方库。到目前为止,CRAN 上已经有大约 1.2 万个第三方包,其中大约一半多一点是数据科学方向的,也就是大概6000多个吧。

  PyPi 上的包数量差不多有 CRAN 的十倍还多:14.1万个,其中含有“科学”或“工程”类标签的包大约有3700多个。此外还有一些可以用作数据分析或科学计算使用的包,因为未标上标签,所以未被我们统计在内。

  对于选择哪门语言,小编认为,应该跟随自己内心的喜好,正视自己的选择,在团队里做到最好,并热爱自己的事业。

  另外,给初入行数据科学领域的新人一点忠告。虽然我从来就不是一个唯工具优先论者,但如果你需要处理一些很重要的东西,倘若不经过认真分析,随便乱选一个工具,可不是什么明智的事情。

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(责任编辑:徐老师)
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