本文作者是一位機器學習工程師，他比較了四種機器學習編程語言(工具)：R、Python、MATLAB 和 OCTAVE。作者列出了這些語言(工具)的優(yōu)缺點，希望對想開始學習它們的人有用。

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圖源：Pixabay.com

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R語言

R 是一種用于統(tǒng)計計算和圖的語言及環(huán)境。它是一個 GNU 項目，與貝爾實驗室的 John Chambers 及其同事開發(fā)的 S 語言及環(huán)境類似。R 可以視為 S 的一種不同實現(xiàn)。二者存在一些重要差異，但使用 S 寫的很多代碼在 R 下運行時無需修改。

優(yōu)點：

• 端到端開發(fā)到執(zhí)行(一些 brokers package 允許執(zhí)行，IB)
• 開發(fā)速度快(比 Python 的代碼少 60%)
• 開源包多
• 成熟的量化交易包(quantstrat、quantmod、performanceanalyitics、xts)
• 社區(qū)最大
• 使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C

缺點：

• 比 Python 慢，尤其是在迭代循環(huán)和非向量化函數(shù)中
• 比 Matlab 繪圖差，難以實現(xiàn)交互式圖表
• 創(chuàng)建獨立應用程序的能力有限

Python

Python 是一種用于通用編程的解釋型高級編程語言，由 Guido van Rossum 創(chuàng)建并于 1991 年首次發(fā)布。Python 的設(shè)計強調(diào)代碼可讀性，使用了大量空格。它的結(jié)構(gòu)使其在大規(guī)模和小規(guī)模編程中都能清晰明了。

優(yōu)點：

• 端到端開發(fā)到執(zhí)行(一些 brokers package 允許執(zhí)行，IB)
• 開源包(Pandas、Numpy、scipy)
• 交易包(zipline、pybacktest、pyalgotrade)
• 最適合一般編程和應用程序開發(fā)
• 可連接 R、C++ 和其他語言的「膠水」語言
• 總體速度最快，尤其是在迭代循環(huán)中

缺點：

• 有一些不成熟的包，尤其是交易包
• 有些包與其他包不兼容或包含重疊
• 在金融領(lǐng)域的社區(qū)比 R 小
• 與 R 或 Matlab 相比，相同操作需要更多代碼
• 追蹤靜默錯誤(silent error)可能需要很長時間(即使使用可視化調(diào)試器/IDE)

MATLAB

MATLAB(matrix laboratory)是一種多范型數(shù)值計算環(huán)境。作為 MathWorks 開發(fā)的一種專用編程語言，MATLAB 允許矩陣運算、函數(shù)和數(shù)據(jù)繪圖、算法實現(xiàn)、用戶界面創(chuàng)建，以及與用其他語言(包括 C、C++、C#、Java、Fortran、Python)寫成的程序進行交互。

盡管 MATLAB 的設(shè)計初衷是數(shù)值計算，但其中的可選工具箱使用 MuPAD symbolic engine，具備符號計算能力。額外的包 Simulink 添加了圖多領(lǐng)域模擬和針對動態(tài)和嵌入系統(tǒng)的基于模型的設(shè)計。

優(yōu)點：

• 最快的數(shù)學和計算平臺，尤其是向量化運算/線性矩陣代數(shù)。
• 適合所有數(shù)學和交易領(lǐng)域的商業(yè)級軟件。
• 腳本簡短，但高度集成了所有包。
• 擁有圖和交互式圖表的最佳可視化
• 具備良好測試和支持。
• 易于管理多線程支持和垃圾收集
• 最好的調(diào)試器

缺點：

• 無法執(zhí)行，必須轉(zhuǎn)換成另一種語言。
• 昂貴：每個 license 大約 1000 美元，每添加一個包需要額外支付 50+ 美元。
• 無法與其他語言很好地集成。
• 很難檢測出交易系統(tǒng)中的偏差(它是為數(shù)學和工程模擬而構(gòu)建的)，因此可能需要廣泛的測試。
• 糟糕的迭代循環(huán)性能。
• 無法開發(fā)單獨的應用。

Octave

Octave 可以看作是商業(yè)語言 MATLAB 的 GNU 版本，它是一種腳本矩陣語言(scripting matrix language)，其語法有大約 95% 可與 MATLAB 兼容。Octave 由工程師設(shè)計，因此預裝了工程師常用的程序，其中很多時間序列分析程序、統(tǒng)計程序、文件命令和繪圖命令與 MATLAB 語言相同。

優(yōu)點：

• 首先，目前沒有可用的魯棒性 Octave 編譯器，且沒有必要有，因為該軟件可以免費安裝。
• Octave 和 Matlab 的語言元素相同，除了一些個例，如嵌套函數(shù)。Octave 仍然處于積極開發(fā)的狀態(tài)，每一個偏離 Matlab 語法之處都被視為 bug 或者至少是待解決問題。
• Octave 有很多可用工具箱，只要程序不要求圖輸出，那么在不進行大量更改的前提下，使用 Octave 運行和使用 Matlab 運行差不多。
• 圖方面的能力是 Matlab 的優(yōu)勢。Matlab 最新版本包括 GUI 設(shè)計器，包含大量很棒的可視化特征。
• Octave 使用 GNU Plot 或 JHandles 作為圖程序包，JHandles 與 Matlab 中的圖程序包更接近一些。但是，Octave 不具備類似 GUI 設(shè)計器的組件，其可視化機制很受限且不與 Matlab 兼容。
• 集成開發(fā)環(huán)境也是類似的情況：Octave 有一個 QTOctave 項目，但仍處于早期階段。
• Octave 社區(qū)的合作很可能幫助該軟件很快提供更好、更兼容的圖以及 GUI 能力。

缺點：

它只是 MATLAB 的免費開源版本，無法帶給用戶新的東西。

下表列舉了數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師的常用工具，讀者可以查看這些工具的流行度。

原文鏈接：

https://towardsdatascience.com/r-vs-python-vs-matlab-vs-octave-c28cd059aa69

【本文是專欄機構(gòu)“機器之心”的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】

當前題目：四大機器學習編程語言對比：R、Python、MATLAB、Octave
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