Język programowania R I Pyton oba są szeroko stosowane w nauce o danych. Obydwa są bardzo użytecznymi i otwartymi językami. Do analizy danych, obliczeń statystycznych i uczenia maszynowego Oba języki to mocne narzędzia z dużymi społecznościami i ogromnymi bibliotekami do zadań związanych z nauką o danych. Poniżej znajduje się teoretyczne porównanie R i Pythona:
R kontra Python
W tym artykule omówimy następujące tematy:
- Język programowania R
- Język programowania Python
- Różnica między programowaniem w R a programowaniem w Pythonie
- Ekosystem w programowaniu R i programowaniu w Pythonie
- Zalety i wady programowania w R i Pythonie
- Zastosowania R i Pythona w nauce o danych
- Przykład w R i Pythonie
Język programowania R
Język programowania R jest używany w algorytmach uczenia maszynowego, regresji liniowej, szeregach czasowych, wnioskowaniu statystycznym itp. Został zaprojektowany przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana w 1993 roku. R to język programowania typu open source, który jest szeroko stosowany jako oprogramowanie statystyczne i narzędzie do analizy danych . R zazwyczaj jest wyposażony w interfejs wiersza poleceń. R jest dostępny na powszechnie używanych platformach, takich jak Windows, Linux i macOS. Ponadto język programowania R jest najnowszym, najnowocześniejszym narzędziem.
Język programowania Python
Pyton jest powszechnie używanym językiem programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia. Został stworzony przez Guido van Rossuma w 1991 roku i dalej rozwijany przez Python Software Foundation. Został zaprojektowany z naciskiem na czytelność kodu, a jego składnia pozwala programistom wyrazić swoje koncepcje w mniejszej liczbie linii kodu.
Różnica między programowaniem w R a programowaniem w Pythonie
Poniżej znajduje się kilka głównych różnic między R i Pythonem:
| Funkcja | R | Pyton |
|---|---|---|
| Wstęp | R to język i środowisko programowania statystycznego, które obejmuje obliczenia statystyczne i grafikę. | Python to język programowania ogólnego przeznaczenia do analizy danych i obliczeń naukowych |
| Cel | Posiada wiele funkcji przydatnych do analizy i reprezentacji statystycznej. | Można go używać do tworzenia aplikacji GUI i aplikacji internetowych, a także systemów wbudowanych |
| Wykonalność | Posiada wiele łatwych w użyciu pakietów do wykonywania zadań | Może z łatwością wykonywać obliczenia macierzowe i optymalizację |
| Zintegrowane środowisko programistyczne | Różne popularne środowiska R IDE to Rstudio, RKward, R Commander itp. | Różne popularne IDE Pythona to Spyder, Eclipse+Pydev, Atom itp. |
| Biblioteki i pakiety | Istnieje wiele pakietów i bibliotek takich jak ggplot2 , wstawka korektorska itp. | Niektóre niezbędne pakiety i biblioteki to Pandy , Numpy , Scypy itp. |
| Zakres | Stosowany jest głównie do złożonej analizy danych w nauce o danych. | W przypadku projektów związanych z analizą danych wymagane jest bardziej usprawnione podejście. |
Ekosystem w programowaniu R i programowaniu w Pythonie
Pyton obsługuje bardzo dużą społeczność zajmującą się nauką o danych ogólnego przeznaczenia. Jedno z najbardziej podstawowych zastosowań analizy danych, przede wszystkim ze względu na fantastyczny ekosystem pakietów Pythona zorientowanych na dane. Pandas i NumPy to jeden z tych pakietów, które znacznie ułatwiają importowanie, analizowanie i wizualizację danych.
Programowanie R ma bogaty ekosystem do wykorzystania w standardowych technikach uczenia maszynowego i eksploracji danych. Sprawdza się w analizie statystycznej dużych zbiorów danych, oferuje szereg różnych opcji eksploracji danych, ułatwia korzystanie z rozkładów prawdopodobieństwa, stosowanie różnych testów statystycznych.
R kontra Python
| Cechy | R | Pyton |
|---|---|---|
| Zbieranie danych | Służy analitykom danych do importowania danych z plików Excel, CSV i tekstowych. | Jest używany we wszystkich formatach danych, w tym w tabelach SQL |
| Eksploracja danych | Zoptymalizowano go pod kątem analizy statystycznej dużych zbiorów danych | Możesz eksplorować dane za pomocą Pand |
| Modelowanie danych | Obsługuje Tidyverse i importowanie, manipulowanie, wizualizacja i raportowanie danych stało się łatwe | Używaj NumPy, SciPy, scikit-ucz się , TansorFlow |
| Wizualizacja danych | Za pomocą narzędzi ggplot2 i ggplot można wykreślać złożone wykresy punktowe za pomocą linii regresji. | Możesz użyć Matplotlib , Pandy, Seaborn |
Analiza statystyczna i uczenie maszynowe w R i Pythonie
Analiza statystyczna i uczenie maszynowe to kluczowe elementy nauki o danych, obejmujące stosowanie metod, modeli i technik statystycznych w celu wydobywania spostrzeżeń, identyfikowania wzorców i wyciągania znaczących wniosków z danych. Zarówno R, jak i Python są powszechnie używanymi językami programowania do analizy statystycznej, a każdy z nich oferuje różnorodne biblioteki i pakiety do wykonywania różnorodnych zadań statystycznych i uczenia maszynowego. Trochę porównania możliwości analizy statystycznej i modelowania w R i Pythonie.
| Zdolność | R | Pyton |
|---|---|---|
| Podstawowe statystyki | Wbudowane funkcje (średnia, mediana itp.) | NumPy (średnia, mediana itp.) |
| Regresja liniowa | Funkcja lm() i formuły | Modele statystyczne (OLS) Metoda najmniejszych kwadratów (OLS). |
| Uogólnione modele liniowe (GLM) | funkcja glm(). przykłady dfa | Modele stanu (GLM) |
| Analiza szeregów czasowych | Pakiety szeregów czasowych (prognoza) | Modele statystyczne (szereg czasowy) |
| ANOVA i testy t | Wbudowane funkcje (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, testy t) |
| Testy hipotez | Wbudowane funkcje (wilcox.test itp.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Analiza głównych składowych (PCA) | funkcja princomp(). | scikit-learn (PCA) |
| Grupowanie (K-średnie, hierarchiczne) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AglomerativeClustering) |
| Drzewa decyzyjne | funkcja rpart(). | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Losowy las | funkcja randomForest(). |
Zalety programowania w języku R i programowaniu w języku Python
| Programowanie R | Programowanie w Pythonie |
|---|---|
| Obsługuje duży zbiór danych do analizy statystycznej | Programowanie ogólnego przeznaczenia do analizy danych |
| Głównymi użytkownikami są Scholar oraz dział badawczo-rozwojowy | Głównymi użytkownikami są programiści i programiści |
| Pakiety wsparcia, takie jak odpływ , ggplot2, karetka, ogród zoologiczny | Pakiety wsparcia, takie jak pandy, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Wsparcie RStudio Posiada szeroki zakres statystyk oraz ogólnych możliwości analizy i wizualizacji danych. | Wspieraj środowisko Conda za pomocą Spyder, Ipython Notebook |
Wady programowania w R i Pythonie
| Programowanie R | Programowanie w Pythonie |
|---|---|
| R jest znacznie trudniejsze w porównaniu do Pythona, ponieważ używa się go głównie do celów statystycznych. | Python nie ma zbyt wielu bibliotek do nauki o danych w porównaniu do R. |
| R może nie być tak szybki jak języki takie jak Python, szczególnie w przypadku zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej i przetwarzania danych na dużą skalę. | Python może nie być tak wyspecjalizowany w statystyce i analizie danych jak R. Niektóre funkcje statystyczne i możliwości wizualizacji mogą być bardziej usprawnione w R. |
| Zarządzanie pamięcią w R może nie być tak wydajne jak w niektórych innych językach, co może prowadzić do problemów z wydajnością i błędów związanych z pamięcią | Możliwości wizualizacji w języku Python mogą nie być tak dopracowane i usprawnione, jak te oferowane przez ggplot2 w języku R. |
Zastosowania R i Pythona w nauce o danych
Języki programowania Python i R są najbardziej przydatne w nauce danych i zajmuje się identyfikowaniem, reprezentowaniem i wydobywaniem znaczących informacji ze źródeł danych, które mają być wykorzystane do wykonywania logiki biznesowej w tych językach. Posiada popularny pakiet do gromadzenia danych, eksploracji danych, modelowania danych, wizualizacji danych i analizy statycznej.
Przykład w R i Pythonie
Program do dodawania dwóch liczb
Pyton
# Python program to add two numbers> numb1>=> 8> numb2>=> 4> # Adding two numbers> sum> => numb1>+> numb2> # Printing the result> print>(>'The sum is'>,>sum>)> |
>
>
R
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Wyjście
The sum is 12>