Python和R语言,到底哪种语言最适合机器学习?

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Python和R语言,到底哪种语言最适合机器学习?

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:

  1. 自由可用性和稳定性
  2. 可扩展性和可嵌入性
  3. 支持多种系统和平台
  4. 即使对于新手开发人员也很容易学习
  5. 资源充足

Python缺点:

  1. Python开发人员相对较少
  2. 软件的性能差
  3. 这不利于移动开发
  4. 数据库访问限制
  5. 速度比C或c++慢

R优点:

  1. 综合统计分析软件包。新思想大多出现在R中
  2. 开源,任何人都可以使用它
  3. 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
  4. 任何人都可以进行bug修复和代码增强

R缺点:

  1. 有些包会有错误
  2. 如果出现了一些问题,我们也需要自己解决
  3. 人们首先会将自己的时间用于开发它
  4. 由于内存管理,R可以占用所有内存

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