r と Python どちらを始めるのが簡単ですか?

1 つの言語だけを学びたい場合は、やはり Python をお勧めします。

私の周りの人々の状況から判断すると、私を含め、R をたくさん学んだ人の多くは、最終的には別の Python を学ぶことを選択します。 Python が非常に得意な人が R を学びに来るという話は聞いたことがありません。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

私は実際にクローラ用の Python を学習し、次に Python データ分析を学習しました。私が最も印象に残っているのは、Python の整頓さ、統一性、そしてエレガントな構文です。たとえば、Python ではさまざまな機械学習アルゴリズムがまったく同じ方法で使用され、トレーニング、予測、テストがすべて同じ方法で行われるため、学習コストが大幅に削減されます。この時点で、R は非常に面倒に思えます。R パッケージは数多くあり、完全なものですが、繰り返しが多すぎたり、呼び出し方法が異なったりするため、学習コストが急激に上昇します。

しかし、R には Python にはない利点もあります。結論から言うと、Rの方が便利です。

まずは絵を描きます。

Python の描画は基本的に matplotlib ライブラリに基づいており、他の多くのライブラリがこれに関連しています。このライブラリの描画の柔軟性が非常に強力で、どこにでも調整できることは間違いありませんが、単純なグラフィックを描画するたびに大量のコードを記述するのは非常に面倒です。

2 番目は、データ分析関数の呼び出しです。

データ サイエンスは Python の一部であるため、データ サイエンスのデータ型は Python の組み込み型ではなく、いくつかのライブラリに配置されています。ライブラリは使用するたびにロードする必要があります。 . 使用する関数の方が面倒だと思います。

要約すると、Python 構文の設計はより標準化されており、ユーザーは自分のアイデアをより自由に実現できますが、R よりも実現できることは少なくなります。柔軟性が高いので、1 つの言語だけを学習している場合にはこれをお勧めしますが、R 言語を学習している場合は、これだけでは物足りなく感じたり、不快に感じることがあります。

例えると、パイソンはとても良い釣り竿をくれるようなものです。好きな魚を捕まえることができます (ただし、自分で釣らなければなりません)。R はそうではない釣り竿をくれるようなものです。使いやすい鯉とフナも付いていて、この2種類しか食べられない魚ですが、ソウギョを食べようと思ったらかなりの労力をかけて食べなければなりません。誤解を招くのを防ぐために、C 言語の比較を追加します。C 言語は釣り竿であり、自分で作成する必要があります。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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