Python和R语言,到底哪种语言最适合机器学习?
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在本文中,我们将讨论Python和R语言,以及它们之间的优缺点。
让我们在不同的标准下逐一比较Python和R语言:
可用性和成本
R和Python都是完全免费的。
学习轻松
R具有最陡的学习曲线,因此有必要学习编码。它是一种低级语言,所以简单的过程可能需要更长的代码。而Python以其简单性而闻名。
数据处理
R计算仅限于32位PC上的RAM量
图形功能
R的图形能力是先进的
工具的进步
这两种语言的性质是开放的。因此,在最新的发展中,出现错误的可能性更大。
速度
它的设计是为了使数据分析和统计更容易。但这使得在电脑上的生活更加困难。我们需要定义实现如何工作。此外,R编写得不好。
工作范围
Python和R适合初创企业和寻求成本效率的公司。
客户服务支持
这些都没有这个设施。遇到困难的时候,你都得靠自己。
让我们分别讨论Python和R的优缺点
Python的优点:
- 自由可用性和稳定性
- 可扩展性和可嵌入性
- 支持多种系统和平台
- 即使对于新手开发人员也很容易学习
- 资源充足
Python缺点:
- Python开发人员相对较少
- 软件的性能差
- 这不利于移动开发
- 数据库访问限制
- 速度比C或c++慢
R优点:
- 综合统计分析软件包。新思想大多出现在R中
- 开源,任何人都可以使用它
- 适用于GNU/Linux和Microsoft Windows。它还可以跨平台、在许多操作系统上运行
- 任何人都可以进行bug修复和代码增强
R缺点:
- 有些包会有错误
- 如果出现了一些问题,我们也需要自己解决
- 人们首先会将自己的时间用于开发它
- 由于内存管理,R可以占用所有内存
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