Python和R語言總是競爭激烈,這兩篇就好好分析各自的利弊!
要是你想要建構一個機器學習的專案，但是又卡在不知道該使用Python 還是 R 語言，恭喜你，你現在看到對的文章了！
這篇文章不只是讓你了解到 Python 與 R 語言的不同，同時也會知道哪個程式語言在多方面都比較佔優勢。現在就讓我們一起深入研究吧！
Python 與 R 語言都具有相同的功能，且是數據科學家間非常熱門的工具。約有 69% 的開發者在人工智慧上使用 Python 語言，R 語言則只佔了 24%。兩者都是免費開源的程式語言，不過 Python 被建構成一種可廣泛使用的程式語言，而 R 語言則是為了統計分析而造。
人工智慧（AI）與數據分析，是真正可以開源創新的兩個領域。Python 與 R 語言都創造了強大的開源設備與函式庫的環境，可以幫助不同能力水平的數據科學家更有效率的執行工作。
機器學習與數據分析之間的區別，相對來說比較模糊。但是一般認為，機器學習在模型可解釋性上著重在預知的準確程度；而數據分析則著重在事實的推測。 在預知的準確度上，Python 可是有口皆碑的；R 語言則擅長於事實推論與靜態推論。
這並不代表我們要將這兩個語言歸為一類 —— Python 完全可被應用為數據分析工具；而 R 語言則可以完成機器學習中的一些大工程。
其實兩種語言都有許多能使其達成對方優點的函式庫與封包：像是 Python 有能進行測量後歸納的函式庫；Ｒ語言則有增強預測準確度的封包。
接著，我們將會分成上下兩篇，深入說明兩種語言，可以大大地幫助你針對自己的專案，使用合適的語言！
Python 語言
Python 程式語言誕生於 80 年代末期，承擔了推動 Google 內部框架的重責大任。Python 被一群熱情的程式設計師所擁護著，也被廣泛應用在 YouTube、Instagram、Quora 和 Dropbox。Python 也全面被應用在 IT 產業以及開發團隊中的基礎建構。因此若你需要的是一個多工的程式語言以及大量可擴展的 AI 函式庫，Python 是首選。
Python 的優點
多功能 — 如果你的企業需要的，不只是測量與統計數據的功能，Python 便是首選，例如你需要設計一個功能強大的網站。
平滑的學習曲線 — Python 其實並不難學，還能幫助你短時間內找到熟練的開發人員。
大量的重要函式庫 — Python 以擁有無數的數據組裝與控制函式庫聞名。以 Scikit-realize 為例，它包含了資料探勘與和調查的工具，讓使用 Python 時，增加了超乎想像的 AI 便利性。另一個函式庫 Pandas，給予工程師無可比擬的結構與資訊評估工具，減少了改進的時間。如果你的開發團隊需要 R 語言的其中一個主要功能，則可以使用 RPy2。
更好地整合能力 — P大致上來說，在任何的開發場合，Python 的兼容性比 R 還好。無論是否使用如 C、C++ 等較低階的語言來開發，都能透過 Python 包裝連接更好的組件。而且，讓數據研究人員的將一個基於 Python 建構的函式庫，串接到其他需要完成的工作也很容易。
提高生產力 — Python 語言，比起 R 語言可讀性特別高，幾乎如同人類平時交談用的方言，因此也能提高開發團隊的生產力。
Python 的缺點
缺少公共儲存庫，也沒有某些可選的 R 專用庫。
由於是動態組合，在某些情況下，Python 還是會造成一些計算錯誤，而這些導致錯誤的因素又不能太確定。
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