在資料科學方面,python和R有何區別?
python和R都是當下比較流行的程式語言,擁有強大的生態系統和社群,受到大家的追捧和喜歡,那麼在資料科學方面,python和R有何區別?我們來看看吧。
大多數深度學習研究都使用python完成的,因此Keras和PyTorch之類的工具具有python優先的開發,你可以在Keras的深度學習簡介中瞭解這些主題。
python和R之上具有優勢的另一個領域就是將模型部署到其他軟體中,python是一種通用的程式語言,因此,如果您在使用python編寫應用程式,包含基於python的模型的過程是無縫的。我們在python設計機器學習工作流中介紹了部署模型和構建python的資料工程管道。
python通常被認為是一種通用語言,具有易於理解的語法。
在R中進行大流的統計建模研究,有多種模型可供選擇。R的另一個大竅門是使用Shiny輕鬆建立儀表板,對於沒有太多技術經驗的人來說,可以建立釋出儀表板並進行分享。
R的功能在開發時考慮了統計學家的問題,從而賦予特定領域的優勢,比如說資料視覺化功能。
python最初是用於軟體開發的程式語言,對於具有電腦科學或者軟體開發的人員來說可以更容易使用,而且從其他語言過度到python要比R更加簡單。
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