R と python との感想
- 年末年始にpythonをいじってみた
- データ解析の面からRとpythonを比較した記事がいくつかあり、pythonでRの代りになる、という意見もあれば、Rの統計解析にとって代わりきることはないだろう、という意見もあるようだった
- この記事あたりに肯く人が多いのかと思った
- Rを使った６年くらいの経歴と、パイソンをいじった「たったの１週間」の体感で思うのは、
- (1) Rの「積極的ユーザ」とパイソンの「積極的ユーザ」は少しタイプが違うので、今後もある程度のすみわけが続きそう、ということ。
- (2) 融合領域のデータ解析をするなら、二つのユーザ文化が提供してくれるそれぞれを使うために、両方を使っておくとよいことがありそうだということ。
- どういう点でそれを感じたか、というと(あくまでも、勝手な印象ですが…)
- (1) Rの関数・パッケージの解説文書は、最終的には、「手法に関する論文を引用する」ことで完結することが前提になっていて、解析手法自体に興味があったり、その当否を考えたり、手法を比較したりしながら使いたいというようなユーザには便利なようになっている
- (2) パイソンはどちらかといえば、「教科書的になっている手法」と「そのアルゴリズム」について実装して、その「実利を取りたい」と思っている人向けの解説文書になっている嫌いがあるのではないだろうか。その代り、「どうやって動かしたらよいか」というところに関して拡張性・改善エネルギーが強いので、大規模で裾野が広めの手法について、信じてついていくのがよいようになっている
- そんな例が、たとえば球面調和関数の扱いの簡単さ加減→こちら
