科学计算领域python好用吗?

　　今天的python培训内容边肖想和大家分享一下关于数据科学领域到底应该用python还是R的一些看法。让我们看看你的想法是否有什么不同:

　　非免责声明:在数据科学家最大的雇主之一(德勤)，我是数据科学家的经理。我也懂R和Python几十年了。我是语言不可知论者，但是我已经参与Python社区大约15年了。

　　会有第三种选择。

　　RSTUDIO首席数据科学家哈德利·韦翰(HadleyWickham)给出的回答是“用‘and’代替‘vs’”。所以同时使用Python/R是我要提到的第三个选项。这个选项引起了我的好奇心，我会在本文末尾介绍。

　　如何比较R和Python?

　　以下是一些值得两种语言比较的因素，并不是一个完整的列表。

　　历史:R和Python的历史明显不同，有时会有交集。

　　社区:通过实际调查发现的许多复杂的社会人类学因素。

　　性能:详细对比，为什么这么难对比。

　　第三方支持:模块、代码库、可视化、存储库、组织和开发环境。

　　用例:一些任务和工作类型适合其中一个。

　　我们就不能好好相处吗?Python调用r，r调用Python。

　　预测R还是Python:吃自己狗粮的预测练习。

　　只有50%的Python用户和R有交集..

　　假设所有R程序员都会叫他“ScientificandNumeric”。我们也确认这个分布是正确的，与程序员的水平无关。

　　如果只看科学与数字社区，会把我们带到第二个社区，哪个社区?所有科学和数字社区中都有一些子社区。虽然可能有一些重叠，因为你可能想知道它们是如何与更大的R/Python社区交互的。