PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション

xiv

はじめに

んが、

Python

は他の言語とうまく連携する優れたグルー（

glue

）言語なので、問題にはなりませ

ん。グルー言語としての能力は、

NumPy

（および従属する

pandas

）や

SciPy

などのような有力な

Python

データ処理ライブラリで実証されています。これらのライブラリは

C++

や

Fortran

ライブ

ラリを使って力仕事を行い、シンプルなスクリプト言語の使いやすさを提供します。

R

長い歴史を持つ

R

は最近まで多数のデータサイエンティストに愛されています。おそらく

Python

の最大のライバルでしょう。

Python

と同様に、

R

はとても活発なコミュニティ、プロット

ライブラリの

ggplot

のような優れたツール、データサイエンスや統計用に特別に作られた構文の

恩恵を受けています。しかし、このような専門化は諸刃の剣です。

R

は特定の目的のために開発さ

れたので、例えば

R

で処理したデータを提供する

Web

サーバを記述したい場合には、別の言語の

助けを借りなければならないので、それに伴う学習のオーバーヘッドが必要になるか、しっくりこ

ない方法で課題を解決してしまいます。

Python

の汎用性と豊富なエコシステムにより、

Python

の

快適さを損なわずに一連のデータ処理（

JavaScript

の見た目はさておき）に必要なほぼすべてが実

行できます。個人的には、多少の構文上のぎこちなさに対する負担は微々たるものです。

その他

Python

に代わる手段は他にもありますが、豊富なライブラリエコシステムを備えた汎用的で使