Python と R の違いのリンク

PythonとR言語の違いについて興味を持ったのでメモ。

【参考１】
Python と R の違い・関数の対応表 ? Python でデータサイエンス

基本ライブラリやデータ分析に関する処理の違いをコードベースで書いてくれているので読みやすい。

Python と R の違い (データフレーム編)
Python と R の違い (数学関数・データ整形加工編)
Python と R の違い (日付・時間の処理)
Python と R の違い (データ可視化・グラフ作成編)
Python と R の違い (決定木分析)
Python と R の違い (サポートベクターマシン)
Python と R の違い (ナイーブベイズ分類器)
Python と R の違い (ランダムフォレスト法)
Python と R の違い (線形回帰による予測)
Python と R の違い (k-NN 法による分類器)

PythonとR言語のコードを比較しながら読んでいると、まるで、ロゼッタストーンを発見した時に、古代エジプト語とアルファベットを比較したような感覚に似ているのかな、と空想したりする。
つまり、同じ内容を表現する時に、全く違う言語で表現したら、見た目が全く違う、みたいな感じ。

【参考２】
PythonとRのコマンド比較表 - Qiita

データフレーム、プロット、リスト、計算、処理などの観点でコード比較している。
Numpy、Pandas、Matplotlibに相当するRのライブラリは自分でも整理してみる。

【参考３】
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD

実際にデータ分析したいことについて、PythonとRで比較している。
Pythonは、scikit-learnみたいにライブラリを使いまくるイメージかな。

一方、Rの方がPythonよりも行数を短く書ける場合もあるみたい。
この辺りは、自分で書いてみて理解する。

Haruhiko OkumuraさんはTwitterを使っています 「https://t.co/fxE6ETowKd Rで書けば5行だ df = read.csv('...') plot(df$costs, df$profit) r = lm(profit ~ costs, data=df) summary(r) abline(r)」 / Twitter

【参考４】
「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

このブログを読むと、試行錯誤しながらデータ分析するならR言語、機械学習や深層学習ならPython、という使い分けなのかな。

ちょっとずつ書いてみると違いが分かり始めて面白い。