您在Matlab / F＃/ R上进行数据分析和建模算法的经验

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在使用C ++进行编码之前，我已经使用F＃进行算法建模，之后再使用它来检查C ++代码的结果以及实际记录的数据。

对于建模方面，这非常方便，但是对于“数据混搭”类的东西，从CSV和其他来源中提取数据，生成统计数据，绘制图表等，我的同事却无休止地挑逗我（“为什么您呢？自己编写代码吗？它内置在MatLab中”）。

我还有另一个同事向R发誓，R也具有“内置”图表功能。

我知道MatLab，R和F＃并不是严格可比的，因此我并不是要进行“功能比较测试”。我只是想知道其他人在这种分析之前和之后的方案中使用什么，以及他们对此是否满意。

（如果有人在那里将Microsoft Charts包装为F＃友好的东西，让我知道，我很乐意参加...）

（注意：这个问题的答案将是主观的，但请根据经验）


回答：
我对F＃的经验很少，但是对于C ++ / Matlab / R：如果程序的执行速度最重要，请使用C ++。如果实现的速度是最重要的，请使用Matlab或R。这是有很多原因的，其中最重要的是它们庞大的数学/统计信息包库。

Matlab和R都可以通过并行化来加速：因此，总的来说，我认为实现的速度和质量应该是一个更大的问题。这就是应用程序设计中真正的编程“价值”所在的地方。如果您可以同时编写3或4个优秀的R程序，同时又要编写1个优秀的C ++程序，这不是一个小命题。

关于F＃：就它作为Microsoft框架的一部分而言，它必须提供很多东西。如果您正在Visual Studio中进行开发或正在处理大型.Net项目（例如），则可能会使用F＃。另一方面，您可以从.Net应用程序中调用Matlab和R，因此我可能会认为它们的库应该是一个更大的问题。例如，请参阅本文作为R和Matlab Builder 的示例 。

长话短说： 比较F＃和Matlab / R并不是一个很好的比较 。 F＃是一种通用编程语言，而Matlab / R可以看作是大量的数学/数据分析工具包。有人从F＃调用Matlab或R，以利用每种语言的优势（例如，请参见本讨论 ， Matlab / F＃上的 本文或R / F＃上的本文 ）。

就图表而言：R在这方面非常强大。看一下CRAN上的图形视图以及LearnR博客上有关Lattice和ggplot2的系列文章 。



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