在數(shù)據(jù)科學和機器學習的領(lǐng)域中，四種主要編程語言——R、Python、MATLAB和Octave——各有其獨特的特點。作者MJ Bahmani，聯(lián)合作者張倩和路，通過比較它們的優(yōu)缺點，為初學者提供了一份有價值的參考指南。
R，作為統(tǒng)計計算和圖形處理的首選，得益于其GNU項目背景和與S語言的繼承關(guān)系。R語言的代碼可移植性較強，但可能在某些高級功能上不如Python靈活。
Python，以其易讀性和廣泛適用性而聞名，無論是大規(guī)模還是小規(guī)模編程，其簡潔的語法使得代碼清晰明了。然而，對于初學者，Python的學習曲線可能會稍顯陡峭。
MATLAB，專為數(shù)值計算而設(shè)計，擁有強大的矩陣操作和圖形功能，且能與其他編程語言交互。但其商業(yè)特性使得價格成為一項缺點，同時，對于非數(shù)值計算任務(wù)，其工具箱可能顯得過于龐大。
Octave作為MATLAB的開源版本，語法與MATLAB高度兼容，特別適合工程應(yīng)用，內(nèi)置了許多工程師所需的工具。然而，其在某些高級功能和社區(qū)支持方面可能不如Python和MATLAB全面。
要了解每種語言的詳細信息和流行度，可以查看以下鏈接：github.com/mjbahmani/10...
