R KONTRA PYTHON

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().	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().	scikit-learn (RandomForestClassifier)

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