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Pythonとどっちが優勢なのかなっと。
乗用車と消防車の数を比べるような意味のない疑問だ。
んなこたーない。「r vs python」または「r python 比較」でググってみ。
なんとなくRubyと勘違いしておられるような。まあ R言語の知名度はそんなものです。得意分野が違うのでPythonやRubyと張り合うような間柄でもありません。
書き方が悪かったかな。IPython notebook + NumPy/SciPy/scikit-learn + Matoptlibと比べてどうなのか知りたかったんだけど…。
NumPy/SciPyとかの知名度もそんなもんですかね。ところで昔に比べてRjpWikiも活気がないような…
RとPythonが比較できないって思う人がいても仕方ないですよね。多少、統計や機械学習に詳しくないと知らないと思います。
自分も1年前まではRオンリーでNumPy/SciPyなんて何となく名前を聞いたことある程度でしたけど、いまや9割方乗り換えつつありますね。使うためにはまずPythonというスクリプト言語を覚えなきゃいけないというイメージがNumPy/SciPyを縁遠いものにさせてました。実際はそこまで難しくないんですけどね。NumPy/SciPy/scikit-learnに限ればR使える人なら敷居は低いと思うので、日本語でRユーザ向け乗り換えガイド（特に環境構築）のようなものができれば、一気に認知度上がる可能性も。英語では結構あるみたいですけど。
RjpWikiについては何時頃ピークだったんでしょう？2，3年前からすでに活気がなかったような気が。
RってPythonに比べて何が優れてるんですかね？ほとんど使ったことないので。多重配列の表記法とかでNumpyよりMATLAB/Octaveのほうが好きだっていう考えはまだ理解できるんですが。
2～3年前まではPython側のライブラリがイマイチだったので、Rが明らかに有利な点もありましたね。Pandasとかも、ここ数年でかなり安定してきたので、ようやく比較できるようになった感じです。
ただ、マニアックな統計処理や多変量解析のライブラリは、Rの方がまだ充実している感じがします。非プログラマな統計屋さんとか数理屋さんがRの方が多く参入しているからかと。
Pythonの入門書とかは大量にあるけど、ほとんど汎用プログラムとしてのPythonの勉強から入る感じで、手っ取り早く統計処理をするための入門書が充実しているRが、結果的に非プログラマへの敷居を低くしている気がします。
両方ともちょっと使い込めば、プラットフォームとしての素性の優劣は明らかなんですが・・・
LIGOが今回の重力波検出 [science.srad.jp]で、IPython Notebook を使った生データからノイズを除去しシグナルを取り出す作業を公開 [ligo.org]したりしてるだろ。こういうデータ解析用途の話だろ。
これ、再現性（検証可能性）のあるデータ解析の記録としてすばらしいですね。書く側も手間が少ないし、読む側も読みやすい、理想に近い記録方式ではないでしょうか。
R言語を使えるという人が、他の言語に比べかなり多いという統計を何かで見たような気がします。どこかの国の授業で使っているなどで、Rが使えると言ってしまっている人が多いのではないかと思っていますが。
正直、RはPythonに淘汰されてほしい。
Rはシンタックスとかオブジェクトモデルとかの設計が汚すぎ。だいたい、最初は特定用途だったのに流行って汎用化した言語って、なんか共通する美しくなさがあるんだよな・・・Rとかphpとか・・・
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いまは (スコア:0)
Pythonとどっちが優勢なのかなっと。
Re:いまは (スコア:2, すばらしい洞察)
乗用車と消防車の数を比べるような意味のない疑問だ。
Re:いまは (スコア:1)
んなこたーない。「r vs python」または「r python 比較」でググってみ。
Re: (スコア:0)
なんとなくRubyと勘違いしておられるような。まあ R言語の知名度はそんなものです。得意分野が違うのでPythonやRubyと張り合うような間柄でもありません。
Re:いまは (スコア:1)
書き方が悪かったかな。IPython notebook + NumPy/SciPy/scikit-learn + Matoptlibと比べてどうなのか知りたかったんだけど…。
Re: (スコア:0)
NumPy/SciPyとかの知名度もそんなもんですかね。
ところで昔に比べてRjpWikiも活気がないような…
Re:いまは (スコア:3, 興味深い)
RとPythonが比較できないって思う人がいても仕方ないですよね。多少、統計や機械学習に詳しくないと知らないと思います。
自分も1年前まではRオンリーでNumPy/SciPyなんて何となく名前を聞いたことある程度でしたけど、いまや9割方乗り換えつつありますね。
使うためにはまずPythonというスクリプト言語を覚えなきゃいけないというイメージがNumPy/SciPyを縁遠いものにさせてました。実際はそこまで難しくないんですけどね。
NumPy/SciPy/scikit-learnに限ればR使える人なら敷居は低いと思うので、日本語でRユーザ向け乗り換えガイド（特に環境構築）のようなものができれば、一気に認知度上がる可能性も。英語では結構あるみたいですけど。
RjpWikiについては何時頃ピークだったんでしょう？2，3年前からすでに活気がなかったような気が。
Re: (スコア:0)
RってPythonに比べて何が優れてるんですかね？
ほとんど使ったことないので。
多重配列の表記法とかでNumpyよりMATLAB/Octaveのほうが好きだっていう考えはまだ理解できるんですが。
Re:いまは (スコア:1)
2～3年前まではPython側のライブラリがイマイチだったので、Rが明らかに有利な点もありましたね。
Pandasとかも、ここ数年でかなり安定してきたので、ようやく比較できるようになった感じです。
ただ、マニアックな統計処理や多変量解析のライブラリは、Rの方がまだ充実している感じがします。
非プログラマな統計屋さんとか数理屋さんがRの方が多く参入しているからかと。
Pythonの入門書とかは大量にあるけど、ほとんど汎用プログラムとしてのPythonの勉強から入る感じで、手っ取り早く統計処理をするための入門書が充実しているRが、結果的に非プログラマへの敷居を低くしている気がします。
両方ともちょっと使い込めば、プラットフォームとしての素性の優劣は明らかなんですが・・・
Re:いまは (スコア:1)
LIGOが今回の重力波検出 [science.srad.jp]で、IPython Notebook を使った生データからノイズを除去しシグナルを取り出す作業を公開 [ligo.org]したりしてるだろ。
こういうデータ解析用途の話だろ。
Re: (スコア:0)
これ、再現性（検証可能性）のあるデータ解析の記録としてすばらしいですね。
書く側も手間が少ないし、読む側も読みやすい、理想に近い記録方式ではないでしょうか。
Re: (スコア:0)
R言語を使えるという人が、他の言語に比べかなり多いという統計を何かで見たような気がします。
どこかの国の授業で使っているなどで、Rが使えると言ってしまっている人が多いのではないかと思っていますが。
Re: (スコア:0)
正直、RはPythonに淘汰されてほしい。
Rはシンタックスとかオブジェクトモデルとかの設計が汚すぎ。
だいたい、最初は特定用途だったのに流行って汎用化した言語って、なんか共通する美しくなさがあるんだよな・・・Rとかphpとか・・・
Re: (スコア:0)
Graphviz なんかも基本良い子なんだけどちょっと残念な子でもあるんだよな。