如果你正打算建立一个机器学习项目，但是却在考虑如何选择编程语言，那么这篇文章就是你所需要的。本文不仅帮助您了解Python和R两种语言之间的差异，而且还可以帮助您了解各种不同语言的优点。
R和Python具有相同的编程特性，同时也是数据科学家经常使用的工具。大约69%的机器学习开发者使用Python，另外24%的开发者使用R。两者都是开放源码的，因此都不收费。然而，Python被设计为一种广泛应用的编程语言，而R则用于统计分析。
在开源工具创新中，人工智能和数学分析是两个热门领域。Python和R都创造了良好的开放源码生态环境，使各个层次的数据科学家能够更有效地进行科学研究。
机器学习与数据分析之间的差异是相对的，但最主要的不同在于机器学习更倾向于模型解释，而数据分析则侧重于解释和事实推测。随着质疑声越来越多，Python在机器学习领域占据一席之地。在数据分析领域，R作为一种事实推理和统计推理的语言而享有盛名。
但这并不意味着必须将这两种语言分成不同的区域——python也足够用于数据分析，R也足够适合在机器学习中做重要工作。每一种语言都有大量的库试图实现彼此的功能。Python的库可以提高显著的推论能力，R的库也可以提高预测精度。
下一篇文章将进一步讨论这两种语言的细节，它将帮助您选择最适合您当前项目的编程语言。
一、python
Python诞生于1980年代，并在Google内部框架中扮演着重要角色。Python有一个充满激情的设计团队，现在它在Youtube,Instagram,Quora和Dropbox上得到了广泛的应用。在IT领域，Python已经得到了广泛的应用，它在协调内部团队方面的卓越表现也得到了认可。所以，如果您需要一种多功能的编程语言，并拥有由设计师维护的强大生态环境，Python将是您的首选。
Python优点：
Python是一种更好的选择，如果您的企业不需要具有统计特性的话。例如建立网站等。
平滑的学习进程——Python是一门轻松掌握的编程语言。
Python宣称其拥有无数可用于处理数据的库，而这些库都是通用的。例如，Scikit-learn包含了数据挖掘和分析工具。另一种是Pandas设计团队提供的结构和信息处理能力，这将大大提高开发效率。当您所在的团队特别要求使用R中的一个独特特性时，RPy2是一个合适的选择。
改进集成——Python在任何设计场景中都比R好得多。Pythonwrapper能更好地将各个部分结合起来，不管设计师是否会错误地使用C、C++或java等底层语言。此外，数据研究人员利用基于python的构建来完成后续的工作并不困难。
提高生产力——Python语法非常容易理解，而且与其他编程语言一样，它无论如何都不比R差。这样可以确保开发团队的高效生产。
Python的缺点：
缺少了一般仓库，一些R库没有相应的python包。
因为是动态组合，在某些情况下，它会搜索某个函数，然后在各种数据错误的任务中陷入缺陷。
二、R
统计学家为数据分析员创造了R，任何工程师都可以通过阅读它的语法来理解。若您需要提高对细节的理解并进行创造性的开发，则R是正确的选择，因为R所包含的科学计算与基于统计分析的机器学习有关。
在这个时候，如果你的工作需要更深刻的理解，R是个很好的选择。在每次调用数据库时，它都能不断地提高您对工作的理解。例如，您希望通过将段落内容分割为单词或短语来分析语料，从而理解这些例子，那么R就是您的最佳选择。
R的优点：
在数据分析中应用——如果数据检查或数据表现对您的企业很重要，那么R将是您的最佳选择，因为利用它可以快速实现原型开发设计，并且与数据集一起，可以构建人工智能/机器学习模型。
与python一样，R包含了许多实用的库和工具，它们可以帮助企业使用机器学习。例如，Caret非凡的能力使得它非常高效，这也提升了R在人工智能领域的能力。目前正在开发中的数据分析库为R用户提供了巨大的优势。该数据分析库不仅全面，而且还关注模型认证和信息表示。
应用到探索性任务——如果你需要在项目的早期阶段做一些探索性的工作来进行模型验证，R将使工作变得简单，因为工程师只需编写几行代码。
R的缺点：
很难掌握，而且很容易写出错误的代码。弱型别很危险，函数都有返回非预期类型对象的不良习惯。
与其他编程语言相比，向量的索引是从1开始的，而非0。这一点比较独特。
有些问题的解法还没这么明显。因为R有大量的库，所以有些不常用的库没有很好的文档说明。
总结。
Python和R在机器学习方面都有各自的优势，因为它们都拥有大量的库。
只要你能熟练地掌握这两种语言，你就能成为一个集大成者，因为大部分功能在其中一种语言中都能完成，在另一种语言中也一样。
另外，您可以将Python用作前期阶段的数据处理，然后将该信息输入到R中进行分析。它能提供全面的、更好的数据分析方案。
您可以将R视为Python的一个库，也可以将Python视为预处理R的一个库。了解了python和R各自的优缺点后，现在您可以更好地选择一种最适合您当前项目的编程语言。
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