用于数据科学的 Python vs R vs Scala

数据科学是一个充满活力、引人入胜且充满希望的领域。 数据科学的影响和用例一直在增长，实现这些应用程序所需的工具包也在迅速扩展。 因此，数据科学家应该了解每项任务的最佳解决方案。

尽管有许多语言可以帮助数据科学家，但用于数据科学的 Python是广泛使用的数据处理解决方案之一。 然而，R 和 Scala 也是一些具有强大库的强大解决方案。 我们希望专注于最适合机器学习的数据科学包，基于数据分析、项目规模可视化和可重复研究来执行适当的机器学习解决方案。

让我们在本文中简要了解Scala vs Python vs R 性能。

什么是蟒蛇？

Python 是一种广泛使用的高级解释型语言，由 Guido van Rossum 于 1991 年创建。 Python 以其易于学习、代码可读性和可理解性而著称。 它的语法允许程序员用比 C 等语言更少的代码行来表达概念。

此外，Python 是一种基于解释器的语言，因此可以在编写代码后立即运行。 这意味着原型制作可以非常快速，并且不需要特定的编辑/编译/链接/运行步骤。 除了模块和包，用于数据科学的 Python还支持代码重用和程序模块化。 Python 解释器和广泛的标准库提供免费许可证。

什么是斯卡拉？

Scala 是一种强大的编程语言，结合了面向对象和函数式编程的最佳特性。 Scala 由 Martin Odersky 创建并于 2004 年发布，此后成为开发大型应用程序的最流行语言之一。

此外，Scala 以其简洁而富有表现力的语法而闻名，这使得编写既可靠又可维护的代码变得容易。 此外，Scala 的类型系统有助于防止编译时出错，使其成为关键任务应用程序的理想选择。 此外，Scala 对并发编程的支持使其成为开发高性能应用程序的绝佳选择。 凭借其表达能力、安全性和性能的结合，Scala 成为许多开发人员的首选语言也就不足为奇了。

什么是 R？

R 统计计算基金会为统计计算和图形提供编程语言和免费软件环境。 统计软件和数据分析通常由统计学家和数据挖掘者使用 R 语言开发。 对学术文献数据库的研究和对数据挖掘者的调查表明，R 的受欢迎程度近年来大幅增长。 尽管 R 变得越来越流行，但它仍然被视为一种难以掌握的语言。

但是，这可能是因为它是一种具有高标准的严肃编程语言。 一旦理解了这些标准，R 就会非常容易使用。 此外，还有许多在线资源可以帮助新用户开始使用 R。总的来说，R 是一个强大的数据分析工具，值得花时间学习。

Python、Scala 和 R 编程语言的生态系统

Python 拥有相当广泛的社区，将其用于许多数据科学应用程序。 专注于处理数据的 Python 包的优秀生态系统使其成为数据分析的最基本用途之一。 Pandas with NumPy 是这些软件包中的一个，它使数据的导入、分析和可视化变得更加简单。

Scala 是一种通用编程语言，可用于函数式编程和面向对象范例。 它为您提供了一些独特的功能，如类型推断、字符串插值、出色的可伸缩性和缓慢的计算。 此外，Java 虚拟机可以在转换为字节后运行 Scala 代码。 该编程语言经常用于数据科学、Web 开发和机器学习。

R 编程语言拥有丰富的生态系统，主要用于数据挖掘和基本的机器学习技术。 它对海量数据集的统计分析很有用，为数据探索提供了多种选择，方便了概率分布的使用和各种统计检验的应用。

Python 与 R 与 Scala

加起来

编程语言在数据科学中很有用，因为它处理各种数据任务，例如从各种数据源识别、表示和提取资源丰富的信息。 无论是 Python vs R 还是 Scala vs R 或Spark Scala vs Python 性能，编程语言的选择在很大程度上取决于任务。

虽然您可以将 Python 或 R 用于中小型数据处理解决方案，但在涉及更大型的数据处理应用程序以简化维护时，Scala 始终是首选。 由于所有这三种编程语言都是特定于任务的，因此对于数据科学家来说，了解每种语言的优缺点至关重要。 一次学习所有这三种语言可能会让人不知所措，但这三种编程语言优雅地实现了它们的目的，并提供了简单的机器学习解决方案。

另请阅读：数据科学如何改变世界？