R programmēšanas valoda un Python abas tiek plaši izmantotas datu zinātnē. Abas ir ļoti noderīgas un arī atvērtā pirmkoda valodas. Datu analīzei, statistikas skaitļošanai un mašīnmācībai Abas valodas ir spēcīgi rīki ar ievērojamām kopienām un milzīgām bibliotēkām datu zinātnes darbiem. Tālāk ir sniegts teorētiskais salīdzinājums starp R un Python:
R pret Python
Šajā rakstā mēs apskatīsim šādas tēmas:
- R programmēšanas valoda
- Python programmēšanas valoda
- Atšķirība starp R programmēšanu un Python programmēšanu
- Ekosistēma R programmēšanā un Python programmēšanā
- R programmēšanas un Python programmēšanas priekšrocības un trūkumi
- R un Python lietojumi datu zinātnē
- Piemērs R un Python
R programmēšanas valoda
R programmēšanas valoda tiek izmantota mašīnmācīšanās algoritmiem, lineārai regresijai, laikrindām, statistiskiem secinājumiem utt. To izstrādāja Ross Ihaka un Roberts Džentlmens 1993. gadā. R ir atvērtā koda programmēšanas valoda, ko plaši izmanto kā statistikas programmatūru un datu analīzes rīku . R parasti ir aprīkots ar komandrindas interfeisu. R ir pieejams plaši izmantotās platformās, piemēram, Windows, Linux un macOS. Turklāt R programmēšanas valoda ir jaunākais visprogresīvākais rīks.
Python programmēšanas valoda
Python ir plaši izmantota vispārējas nozīmes augsta līmeņa programmēšanas valoda. To 1991. gadā izveidoja Gvido van Rosums, un to tālāk attīstīja Python Software Foundation. Tas tika izstrādāts ar uzsvaru uz koda lasāmību, un tā sintakse ļauj programmētājiem izteikt savus jēdzienus mazākās koda rindiņās.
Atšķirība starp R programmēšanu un Python programmēšanu
Tālāk ir norādītas dažas galvenās atšķirības starp R un Python:
pievienojot java virknes
| Funkcija | R | Python |
|---|---|---|
| Ievads | R ir statistikas programmēšanas valoda un vide, kas ietver statistisko skaitļošanu un grafiku. | Python ir vispārēja lietojuma programmēšanas valoda datu analīzei un zinātniskai skaitļošanai |
| Mērķis | Tam ir daudzas funkcijas, kas ir noderīgas statistiskai analīzei un attēlošanai. | To var izmantot, lai izstrādātu GUI lietojumprogrammas un tīmekļa lietojumprogrammas, kā arī ar iegultajām sistēmām |
| Darbspēja | Tam ir daudzas viegli lietojamas pakotnes uzdevumu veikšanai | Tas var viegli veikt matricas aprēķinus, kā arī optimizāciju |
| Integrēta attīstības vide | Dažādi populāri R IDE ir Rstudio, RKward, R Commander utt. | Dažādi populāri Python IDE ir Spyder, Eclipse+Pydev, Atom utt. |
| Bibliotēkas un paketes | Ir daudz pakešu un bibliotēku, piemēram ggplot2 , caret utt. | Dažas būtiskas pakotnes un bibliotēkas ir Pandas , Numpy , Scipy utt. |
| Darbības joma | To galvenokārt izmanto sarežģītai datu analīzei datu zinātnē. | Datu zinātnes projektiem ir nepieciešama racionalizētāka pieeja. |
Ekosistēma R programmēšanā un Python programmēšanā
Python atbalsta ļoti lielu vispārējas nozīmes datu zinātnes kopienu. Viens no visvienkāršākajiem datu analīzes lietojumiem, galvenokārt fantastiskās uz datiem orientētu Python pakotņu ekosistēmas dēļ. Pandas un NumPy ir viena no tām pakotnēm, kas ievērojami atvieglo datu importēšanu, analīzi un vizualizāciju.
R Programmēšana ir bagāta ekosistēma, ko izmantot standarta mašīnmācības un datu ieguves tehnikās. Tas darbojas lielu datu kopu statistiskajā analīzē un piedāvā vairākas dažādas datu izpētes iespējas un atvieglo varbūtības sadalījumu izmantošanu, dažādu statistikas testu pielietošanu.
R pret Python
| Iespējas | R | Python |
|---|---|---|
| Datu vākšana | To izmanto datu analītiķiem, lai importētu datus no Excel, CSV un teksta failiem. | To izmanto visu veidu datu formātos, tostarp SQL tabulās |
| Datu izpēte | Tas ir optimizēts lielu datu kopu statistiskai analīzei | Varat izpētīt datus, izmantojot Pandas |
| Datu modelēšana | Tas atbalsta Tidyverse, un kļuva viegli importēt, manipulēt, vizualizēt un ziņot par datiem | Vai varat izmantot NumPy, SciPy, scikit-mācīties , TansorFlow |
| Datu vizualizācija | Varat izmantot rīkus ggplot2 un ggplot, lai izveidotu sarežģītus izkliedes diagrammas ar regresijas līnijām. | Tu vari izmantot Matplotlib , Pandas, Seaborn |
Statistiskā analīze un mašīnmācīšanās programmās R un Python
Statistiskā analīze un mašīnmācīšanās ir kritiski datu zinātnes komponenti, kas ietver statistikas metožu, modeļu un paņēmienu pielietošanu, lai gūtu ieskatu, identificētu modeļus un izdarītu nozīmīgus secinājumus no datiem. Gan R, gan Python ir plaši izmantojušas programmēšanas valodas statistikas analīzei, un katra no tām piedāvā dažādas bibliotēkas un pakotnes dažādu statistikas un mašīnmācīšanās uzdevumu veikšanai. Daži R un Python statistiskās analīzes un modelēšanas iespēju salīdzinājumi.
| Spēja | R | Python |
|---|---|---|
| Pamata statistika | Iebūvētās funkcijas (vidējā, vidējā utt.) | NumPy (vidējais, mediāna utt.) |
| Lineārā regresija | lm() funkcija un formulas | Statistikas modeļi (OLS) Parasto mazāko kvadrātu (OLS) metode |
| Vispārējie lineārie modeļi (GLM) centos vs rhel | glm() funkcija | Valsts modeļi (GLM) |
| Laika rindu analīze | Laika sērijas paketes (prognoze) | Statistikas modeļi (laikrinda) |
| ANOVA un t-testi | Iebūvētās funkcijas (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-testi) |
| Hipotēžu testi | Iebūvētās funkcijas (wilcox.test utt.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Galvenās sastāvdaļas analīze (PCA) | princomp() funkcija | scikit-learn (PCA) java operators |
| Klasterizācija (K-Means, hierarhiska) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Lēmumu koki | rpart() funkcija | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Izlases mežs | randomForest() funkcija |
R programmēšanas un Python programmēšanas priekšrocības
| R Programmēšana | Python programmēšana |
|---|---|
| Tā atbalsta lielu datu kopu statistiskai analīzei | Universāla programmēšana datu analīzei |
| Galvenie lietotāji ir Scholar un R&D | Galvenie lietotāji ir programmētāji un izstrādātāji |
| Atbalsta paketes, piemēram plūdmaiņas , ggplot2, caret, zoo | Atbalsta paketes, piemēram, pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Atbalsts RStudio un tam ir plašs statistikas un vispārīgu datu analīzes un vizualizācijas iespēju klāsts. | Atbalstiet Conda vidi ar Spyder, Ipython Notebook |
R programmēšanas un Python programmēšanas trūkumi
| R Programmēšana | Python programmēšana |
|---|---|
| R ir daudz grūtāks, salīdzinot ar Python, jo to galvenokārt izmanto statistikas nolūkiem. | Python nav pārāk daudz bibliotēku datu zinātnei, salīdzinot ar R. |
| R var nebūt tik ātrs kā tādās valodās kā Python, īpaši skaitļošanas ietilpīgiem uzdevumiem un liela mēroga datu apstrādei. | Python var nebūt tik specializēts statistikai un datu analīzei kā R. Dažas statistikas funkcijas un vizualizācijas iespējas var būt pilnveidotas R. |
| Atmiņas pārvaldība R valodā var nebūt tik efektīva kā dažās citās valodās, kas var izraisīt veiktspējas problēmas un ar atmiņu saistītas kļūdas | Python vizualizācijas iespējas var nebūt tik slīpētas un pilnveidotas kā tās, ko piedāvā R ggplot2. tipa mainīgie java |
R un Python lietojumi datu zinātnē
Python un R programmēšanas valoda ir visnoderīgākā datu zinātnē un tas nodarbojas ar jēgpilnas informācijas identificēšanu, attēlošanu un ieguvi no datu avotiem, ko izmantot, lai veiktu kādu biznesa loģiku šajās valodās. Tam ir populāra pakotne datu apkopošanai, datu izpētei, datu modelēšanai, datu vizualizācijai un statiskai analīzei.
Piemērs R un Python
Programma divu skaitļu pievienošanai
Python
# 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
1 miljards uz miljonu
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Izvade
The sum is 12>