数据科学入门-选Python还是R（下）

循环

在此之前让我们想想，如何比较Python与R。你真的想在R语言写很多循环吗？毕竟这两种语言的设计意图不太相同。

Python为0.000037秒，R为0.00158秒

包括加载时间和在命令行上运行：R需要0.238秒，Python需要0.147秒。强调，这并不是科学严谨的测试。

测试证明，Python的运行速度明显加快。通常这并没有太大影响。

除了运行速度外，对于数据科学家而言哪种性能更重要？两种语言之所以受欢迎是因为它们能被用作命令语言。例如，在使用Python时大多时候我们都很依赖Pandas。这涉及到每种语言中模块和库，以及其执行方式。

第三方支持

Python有PyPI，R语言有CRAN，两者都有Anaconda。

CRAN使用内置的install.packages命令。目前，CRAN上有大约1.2万个包。其中超过1/2的包都能用于数据科学。

PyPi中包的数量超过前者的10倍，约有14.1万个包。专门用于科学工程的有3700个。其中有些也可以用于科学，但没有被标记。

在两者中都有重复的情况。当搜索“随机森林”时，PyPi中可以得到170个项目，但这些包并不相同。

尽管Python包的数量是R的10倍，但数据科学相关的包的数量大致相同。

运行速度

比较DataFrames和Pandas更有意义。

我们进行了一项实验：比较针对复杂探索任务的执行时间，结果如下：

在大多数任务中Python运行速度更快。

来源：

http://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/4ce15234e6ac2975b335c8d90a4b6882

可以看到，Python + Pandas比原生的R语言DataFrames更快。注意，这并不意味着Python运行更快，Pandas 是基于Numpy用C语言编写的。

可视化

这里将ggplot2与matplotlib进行比较。

matplotlib是由John D. Hunter编写的，他是我在Python社区中最敬重的人之一，他也是教会我使用Python的人。

Matplotlib虽然不易学习但能进行定制和扩展。ggplot难以进行定制，有些人认为它更难学。

如果你喜欢漂亮的图表，而且无需自定义，那么R是不错的选择。如果你要做更多的事情，那么Matplotlib甚至交互式散景都不错。同样，R的ShinnyR能够增加交互性。

是否能同时使用

可能你会问，为什么不能同时使用Python和R语言?

以下情况你可以同时使用这两种语言：

· 公司或组织允许；

· 两种都能在你的编程环境中轻松设置和维护；

· 你的代码不需要进入另一个系统；

· 不会给合作的人带来麻烦和困扰。

一起使用两种语言的方法是：

· Python提供给R的包：如rpy2、pyRserve、Rpython等；

· R也有相对的包：rPython、PythonInR、reticulate、rJython，SnakeCharmR、XRPython

· 使用Jupyter，同时使用两者，例子如下：

之后可以传递pandas的数据框，接着通过rpy2自动转换为R的数据框，并用“-i df”转换：

来源：

http://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/734bd54f468d9a6db9171b2cfc98405a

预测

Kaggle上有人对开发者使用R还是Python写了一个Kernel。他根据数据发现以下有趣的结果：

· 如果你打算明年转向Linux，则更可能是Python用户；

· 如果你研究统计数据，则更可能使用R；如果研究计算机科学，则更可能使用Python；

· 如果你还年轻(18-24岁)，则更可能是Python用户；

· 如果你参加编程比赛，则更可能是Python用户；

· 如果你明年想使用Android，则更可能是Python用户；

· 如果你想在明年学习SQL，则更可能是R用户；

· 如果你使用MS office，则更可能是R用户；

· 如果你想在明年使用Rasperry Pi，则更可能是Python用户；

· 如果你是全日制学生，则更可能是Python用户；

· 如果你使用的敏捷方法(Agile methodology)，则更可能是Python用户；

· 如果对待人工智能，比起兴奋你更持担心态度，则更可能是R用户。

企业和个人偏好

当我与Googler和Stack Overflow的大神级人物Alex Martelli交流时，他向我解释了为什么Google最开始只官方支持少数几种语言。即使是在Google相对开发的环境中，也存在一些限制和偏好，其他企业也是如此。

除了企业偏好，企业中第一个使用某种语言的人也会起到决定性作用。第一个在德勤使用R的人他目前仍在公司工作，目前担任首席数据科学家。我的建议是，选择你喜欢的语言，热爱你选择的语言，起到领导作用，并热爱你的事业。

当你在研究某些重要的内容时，犯错是难以避免的。然而，每个精心设计的数据科学项目都为数据科学家留有一些空间，让他们进行实验和学习。重要的是保持开放的心态，拥抱多样性。

最后就我个人而言，我主要使用Python，之后我期待学习更多R的内容。