R Programovací jazyk a Python obe sa vo veľkej miere používajú pre Data Science. Oba sú veľmi užitočné a tiež open source jazyky. Na analýzu údajov, štatistické výpočty a strojové učenie Oba jazyky sú silné nástroje s veľkými komunitami a obrovskými knižnicami pre úlohy v oblasti vedy o údajoch. Teoretické porovnanie medzi R a Pythonom je uvedené nižšie:
R vs Python
V tomto článku sa budeme zaoberať nasledujúcimi témami:
- R Programovací jazyk
- Programovací jazyk Python
- Rozdiel medzi programovaním R a programovaním v Pythone
- Ekosystém v programovaní R a programovaní v Pythone
- Výhody a nevýhody programovania R a programovania v Pythone
- Využitie R a Pythonu v Data Science
- Príklad v R a Pythone
R Programovací jazyk
R Programovací jazyk sa používa pre algoritmy strojového učenia, lineárnu regresiu, časové rady, štatistické odvodenie atď. Navrhli ho Ross Ihaka a Robert Gentleman v roku 1993. R je programovací jazyk s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý sa široko používa ako štatistický softvér a nástroj na analýzu údajov . R sa vo všeobecnosti dodáva s rozhraním príkazového riadka. R je k dispozícii na široko používaných platformách, ako sú Windows, Linux a macOS. Programovací jazyk R je tiež najnovším špičkovým nástrojom.
Programovací jazyk Python
Python je široko používaný všeobecný programovací jazyk na vysokej úrovni. Vytvoril ho Guido van Rossum v roku 1991 a ďalej ho vyvinula Python Software Foundation. Bol navrhnutý s dôrazom na čitateľnosť kódu a jeho syntax umožňuje programátorom vyjadriť svoje koncepty v menšom počte riadkov kódu.
Rozdiel medzi programovaním R a programovaním v Pythone
Nižšie sú uvedené niektoré hlavné rozdiely medzi R a Pythonom:
| Funkcia | R | Python |
|---|---|---|
| Úvod | R je jazyk a prostredie pre štatistické programovanie, ktoré zahŕňa štatistické výpočty a grafiku. | Python je univerzálny programovací jazyk na analýzu údajov a vedecké výpočty |
| Cieľ | Má mnoho funkcií, ktoré sú užitočné pre štatistickú analýzu a reprezentáciu. | Môže byť použitý na vývoj GUI aplikácií a webových aplikácií, ako aj s vstavanými systémami |
| Spracovateľnosť | Má veľa ľahko použiteľných balíkov na vykonávanie úloh | Môže ľahko vykonávať maticový výpočet, ako aj optimalizáciu |
| Integrované vývojové prostredie | Rôzne populárne R IDE sú Rstudio, RKward, R commander atď. | Rôzne populárne IDE Python sú Spyder, Eclipse+Pydev, Atom atď. |
| Knižnice a balíčky | Existuje veľa balíkov a knižníc ako ggplot2 , strieška , atď. | Niektoré základné balíky a knižnice sú pandy , Numpy , Scipy , atď. |
| Rozsah | Používa sa hlavne na komplexnú analýzu údajov vo vede o údajoch. | Pre projekty vedy o údajoch je potrebný efektívnejší prístup. |
Ekosystém v programovaní R a programovaní v Pythone
Python podporuje veľmi veľkú komunitu všeobecnej vedy o údajoch. Jedno z najzákladnejších použití na analýzu údajov, predovšetkým kvôli fantastickému ekosystému balíkov Python zameraných na údaje. Pandas a NumPy sú jedným z tých balíkov, ktoré značne uľahčujú import, analýzu a vizualizáciu údajov.
R Programovanie má bohatý ekosystém na použitie v štandardných technikách strojového učenia a dolovania údajov. Funguje pri štatistickej analýze veľkých súborov údajov a ponúka množstvo rôznych možností na skúmanie údajov a uľahčuje používanie rozdelenia pravdepodobnosti, aplikovanie rôznych štatistických testov.
R vs Python
| Vlastnosti | R | Python |
|---|---|---|
| Zber dát | Používa sa pre analytikov údajov na import údajov z Excelu, CSV a textových súborov. | Používa sa vo všetkých druhoch dátových formátov vrátane tabuliek SQL |
| Prieskum údajov | Je optimalizovaný pre štatistickú analýzu veľkých súborov údajov | Údaje môžete skúmať pomocou aplikácie Pandas |
| Dátové modelovanie | Podporuje Tidyverse a stalo sa jednoduché importovať, manipulovať, vizualizovať a vykazovať údaje | Môžete použiť NumPy, SciPy, scikit-učiť sa , TansorFlow |
| Vizualizácia údajov | Nástroje ggplot2 a ggplot môžete použiť na vykreslenie zložitých bodových grafov s regresnými čiarami. | Môžeš použiť Matplotlib , pandy, Seaborn |
Štatistická analýza a strojové učenie v R a Pythone
Štatistická analýza a strojové učenie sú kritickými zložkami vedy o údajoch, ktoré zahŕňajú aplikáciu štatistických metód, modelov a techník na získavanie poznatkov, identifikáciu vzorov a vyvodzovanie zmysluplných záverov z údajov. R aj Python široko používajú programovacie jazyky na štatistickú analýzu, z ktorých každý ponúka množstvo knižníc a balíkov na vykonávanie rôznych štatistických úloh a úloh strojového učenia. Niektoré porovnanie možností štatistickej analýzy a modelovania v R a Pythone.
| Schopnosť | R | Python |
|---|---|---|
| Základná štatistika | Vstavané funkcie (priemer, medián atď.) | NumPy (priemer, medián atď.) |
| Lineárna regresia | Funkcia lm() a vzorce | Štatistické modely (OLS) Metóda obyčajných najmenších štvorcov (OLS). |
| Generalizované lineárne modely (GLM) | funkcia glm(). | Štátne modely (GLM) |
| Analýza časových radov | Balíky časových radov (predpoveď) | Štatistické modely (časové rady) |
| ANOVA a t-testy | Vstavané funkcie (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-testy) |
| Testy hypotéz | Vstavané funkcie (wilcox.test atď.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Analýza hlavných komponentov (PCA) | funkcia principomp(). | scikit-learn (PCA) |
| Klastrovanie (K-Means, Hierarchical) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Rozhodovacie stromy | funkcia rpart(). | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Náhodný les | funkcia randomForest(). |
Výhody programovania R a programovania v Pythone
| R Programovanie | Programovanie v Pythone |
|---|---|
| Podporuje veľký súbor údajov pre štatistickú analýzu | Programovanie na všeobecné použitie na analýzu údajov |
| Primárnymi používateľmi sú Scholar a R&D | Primárnymi používateľmi sú programátori a vývojári |
| Podporné balíčky ako prílivový , ggplot2, cart, zoo | Podporné balíky ako pandy, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| podpora RStudio a má širokú škálu štatistík a všeobecných možností analýzy a vizualizácie údajov. | Podporte prostredie Conda pomocou Spyder, Ipython Notebook |
Nevýhody programovania R a programovania v Pythone
| R Programovanie | Programovanie v Pythone |
|---|---|
| R je oveľa náročnejšie v porovnaní s Pythonom, pretože sa používa hlavne na štatistické účely. | Python nemá príliš veľa knižníc pre vedu o údajoch v porovnaní s R. |
| R nemusí byť také rýchle ako jazyky ako Python, najmä pre výpočtovo náročné úlohy a rozsiahle spracovanie údajov. | Python nemusí byť taký špecializovaný na štatistiky a analýzu údajov ako R. Niektoré štatistické funkcie a možnosti vizualizácie môžu byť v R zjednodušené. |
| Správa pamäte v jazyku R nemusí byť taká efektívna ako v niektorých iných jazykoch, čo môže viesť k problémom s výkonom a chybám súvisiacim s pamäťou | Možnosti vizualizácie Pythonu nemusia byť také vylepšené a efektívne ako tie, ktoré ponúka ggplot2 od R. |
Využitie R a Pythonu v Data Science
Programovací jazyk Python a R je najužitočnejší vo vede o údajoch a zaoberá sa identifikáciou, reprezentáciou a extrahovaním zmysluplných informácií zo zdrojov údajov, ktoré sa majú použiť na vykonávanie určitej obchodnej logiky s týmito jazykmi. Má populárny balík pre zber údajov, prieskum údajov, modelovanie údajov, vizualizáciu údajov a statickú analýzu.
Príklad v R a Pythone
Program na sčítanie dvoch čísel
Python
do a while v jave
# 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))> |
>
>
Výkon
The sum is 12>