在資料科學方面，R 和 Python 之間的爭論已經持續多年。雖然兩者都是功能強大的程式語言，具有獨特的優勢，但每種語言的用途略有不同。 Python 已成為機器學習、Web 開發和自動化領域廣泛採用的通用語言，而 R 是一種專注於統計和資料視覺化的專用工具。
在本文中，我們將探討為什麼資料科學家會選擇 R 而不是 Python，強調 R 的優勢，並解釋 R 發揮作用的具體用例。
R 是由統計學家創建的，用於數據分析和統計計算，使其非常適合探索性數據分析 (EDA)、數據視覺化和統計建模。它廣泛應用於數據分析涉及先進統計技術的學術界、研究和產業。
主要優點：
內建統計套件：R 提供了全面的統計工具庫，例如線性迴歸、假設檢定和時間序列分析。
專為資料視覺化而設計：R 透過 ggplot2 和lattice 等軟體包提供複雜的繪圖功能。
研究友善：語法更接近統計學家表達工作的方式，使研究者更容易採用。
相較之下，Python 儘管用途廣泛，但不具備與語言本身內建的相同深度的統計功能（儘管可以使用 SciPy 和 Statsmodels 等軟體包）
R 用於資料視覺化
R 以其數據視覺化功能而聞名，它允許用戶輕鬆創建高品質、可自訂的繪圖。像 ggplot2 這樣的軟體包以產生可發表的圖形而聞名，這使得 R 成為任何專注於透過視覺傳達見解的人的絕佳選擇。
ggplot2：以產生具有視覺吸引力和高度可自訂的圖表而聞名。
點陣：用於建立網格圖和多面板顯示。
Shiny：幫助使用 R 建立互動式 Web 應用程式。
雖然 Python 提供了 Matplotlib 和 Seaborn 等工具，但它們需要付出更多努力才能產生與 R 原生繪圖庫類似品質的視覺效果。
在處理統計模型和實驗分析時，R 是無與倫比的。生物學、經濟學和社會科學等領域的研究人員更喜歡 R，因為它簡化了複雜的計算和統計方法。
為什麼 R 更適合統計建模：
輕鬆實現統計測試： t.test() 和 lm() 等函數允許統計學家使用最少的程式碼運行 t 檢定和線性模型。
時間序列分析：R提供了forecast和xts等軟體套件來進行深入的時間序列預測。
生物資訊學和基因組學：R 有專門的軟體包，例如用於分析生物數據的 Bioconductor。
Python 也可以執行統計任務，但它通常需要更多的編碼工作，並且嚴重依賴 Statsmodels 等外部套件來進行深入的統計分析。
R 被認為比 Python 具有更陡峭的學習曲線，特別是對於那些具有程式設計背景的人來說。然而，對於沒有程式設計經驗的統計學家和研究人員來說，R 的語法可能感覺更直觀。
誰該選 R？
統計學家與資料科學家：從事研究、學術界或專注於統計分析領域的人員。
資料分析師和經濟學家：需要強大的資料操作和時間序列預測工具的專業人士。
生物資訊學專家：處理生物數據的專家可能會從 R 的生態系統中受益。
Python 具有更簡單的語法和通用性質，可能更適合希望將資料科學與機器學習或 Web 應用程式整合的人。
R 的生態系：
R 社群專注於統計、分析和視覺化。
許多學術研究人員為 R 軟體包做出了貢獻，確保他們始終處於統計發展的前沿。
像 CRAN 這樣的熱門儲存庫提供了數千個針對數據分析量身定制的軟體包。
Python 的生態系：
Python 社群強調機器學習、人工智慧、自動化和軟體開發。
隨著 TensorFlow 和 PyTorch 等框架的興起，Python 在人工智慧和深度學習應用中佔據主導地位。
Pandas、NumPy 和 SciPy 等 Python 函式庫擴展了它們有效執行資料分析和操作的功能。
R 和 Python 是資料科學領域使用的流行程式語言。
以下是一些現實世界的場景，其中一種可能優於另一種：
何時使用 R？ ：
學術研究和出版物：R 的軟體包可產生可供發表的視覺效果並支持可重複的研究。
醫療保健和生命科學：R 的 Bioconductor 軟體包廣泛應用於基因組學和臨床數據分析。
調查分析與社會科學：研究人員依靠 R 進行調查資料分析和進階統計方法。
何時使用 Python？ ：
機器學習與人工智慧專案：Python 是機器學習模型和人工智慧開發的首選語言。
資料管道和自動化：Python 的靈活性使其成為建立資料管道和自動化任務的理想選擇。
Web 和應用程式開發： Python 與 Django 等 Web 框架很好地集成，允許開發人員建立具有資料科學功能的應用程式。
雖然 Python 變得越來越通用，但 R 在某些領域仍然是不可替代的。嚴重依賴高級統計和視覺化的組織繼續選擇 R，特別是在學術界、醫療保健和經濟學等領域。
Python 在機器學習和人工智慧領域的主導地位使其成為需要自動化、Web 開發或大規模部署的專案的首選。然而，R 對數據分析的專門關注確保了它對於需要強大的統計工具和高品質視覺效果的數據科學家來說仍然具有重要意義。
R 和 Python 都是強大的資料科學工具，但 R 在統計和資料視覺化方面的專業性使其成為依賴高階分析的研究人員、統計學家和分析師的首選語言。它易於實施統計模型、互動式視覺效果和時間序列分析，使其在以數據為中心的行業中具有優勢。
另一方面，Python 在機器學習、軟體開發和自動化方面表現出色，使其成為人工智慧驅動的資料科學的首選工具。雖然 R 和 Python 之間的選擇取決於專案的特定需求，但對於任何從事統計資料集和研究工作的人來說，R 仍然是強有力的競爭者。
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