Programski jezik R in Python oba se v veliki meri uporabljata za podatkovno znanost. Oba sta zelo uporabna in tudi odprtokodna jezika. Za analizo podatkov, statistično računalništvo in strojno učenje Oba jezika sta močni orodji s precejšnjimi skupnostmi in ogromnimi knjižnicami za delovna mesta v znanosti o podatkih. Spodaj je podana teoretična primerjava med R in Pythonom:
R proti Pythonu
V tem članku bomo obravnavali naslednje teme:
- Programski jezik R
- Programski jezik Python
- Razlika med programiranjem R in programiranjem v Pythonu
- Ekosistem v programiranju R in programiranju Python
- Prednosti in slabosti programiranja R in programiranja Python
- Uporaba R in Python v podatkovni znanosti
- Primer v R in Python
Programski jezik R
Programski jezik R se uporablja za algoritme strojnega učenja, linearno regresijo, časovne vrste, statistično sklepanje itd. Oblikovala sta ga Ross Ihaka in Robert Gentleman leta 1993. R je odprtokodni programski jezik, ki se pogosto uporablja kot statistična programska oprema in orodje za analizo podatkov . R običajno prihaja z vmesnikom ukazne vrstice. R je na voljo v široko uporabljenih platformah, kot so Windows, Linux in macOS. Poleg tega je programski jezik R najnovejše vrhunsko orodje.
Programski jezik Python
Python je široko uporabljen splošni programski jezik na visoki ravni. Ustvaril ga je Guido van Rossum leta 1991, nadalje pa ga je razvila Python Software Foundation. Zasnovan je bil s poudarkom na berljivosti kode, njegova sintaksa pa programerjem omogoča, da svoje koncepte izrazijo v manj vrsticah kode.
Razlika med programiranjem R in programiranjem v Pythonu
Spodaj je nekaj večjih razlik med R in Pythonom:
| Funkcija | R | Python |
|---|---|---|
| Uvod | R je jezik in okolje za statistično programiranje, ki vključuje statistično računalništvo in grafiko. | Python je splošni programski jezik za analizo podatkov in znanstveno računalništvo |
| Cilj | Ima veliko funkcij, ki so uporabne za statistično analizo in predstavitev. | Uporablja se lahko za razvoj aplikacij GUI in spletnih aplikacij ter z vgrajenimi sistemi |
| Izvedljivost | Ima veliko paketov, ki so preprosti za uporabo za izvajanje nalog | Z lahkoto lahko izvaja matrične izračune in optimizacijo |
| Integrirano razvojno okolje | Različni priljubljeni R IDE so Rstudio, RKward, R commander itd. | Različni priljubljeni Python IDE-ji so Spyder, Eclipse+Pydev, Atom itd. |
| Knjižnice in paketi | Obstaja veliko paketov in podobnih knjižnic ggplot2 , kazalka itd. | Nekateri bistveni paketi in knjižnice so Pande , Numpy , Scipy itd. |
| Obseg | Uporablja se predvsem za analizo kompleksnih podatkov v podatkovni znanosti. | Za projekte podatkovne znanosti potrebuje bolj poenostavljen pristop. |
Ekosistem v programiranju R in programiranju Python
Python podpira zelo veliko skupnost splošne podatkovne znanosti. Ena najosnovnejših uporab za analizo podatkov, predvsem zaradi fantastičnega ekosistema podatkovno osredotočenih paketov Python. Pandas in NumPy sta ena tistih paketov, ki močno olajšata uvoz in analiziranje ter vizualizacijo podatkov.
R programiranje ima bogat ekosistem za uporabo v standardnem strojnem učenju in tehnikah podatkovnega rudarjenja. Deluje pri statistični analizi velikih podatkovnih nizov in ponuja številne različne možnosti za raziskovanje podatkov ter olajša uporabo verjetnostnih porazdelitev, uporabo različnih statističnih testov.
R proti Pythonu
| Lastnosti | R | Python |
|---|---|---|
| Zbiranje podatkov | Uporablja se za podatkovne analitike za uvoz podatkov iz Excela, CSV in besedilnih datotek. | Uporablja se v vseh vrstah formatov podatkov, vključno s tabelami SQL |
| Raziskovanje podatkov | Optimiziran je za statistično analizo velikih naborov podatkov | S programom Pandas lahko raziskujete podatke |
| Modeliranje podatkov | Podpira Tidyverse in postalo je enostavno uvažati, manipulirati, vizualizirati in poročati o podatkih | Lahko uporabite NumPy, SciPy, scikit-learn , TansorFlow |
| Vizualizacija podatkov | Orodji ggplot2 in ggplot lahko uporabite za risanje kompleksnih razpršenih grafov z regresijskimi črtami. | Lahko uporabiš Matplotlib , pande, Seaborn |
Statistična analiza in strojno učenje v R in Python
Statistična analiza in strojno učenje sta kritični komponenti znanosti o podatkih, ki vključujeta uporabo statističnih metod, modelov in tehnik za pridobivanje vpogledov, prepoznavanje vzorcev in pridobivanje pomembnih zaključkov iz podatkov. Tako R kot Python imata široko uporabljena programska jezika za statistično analizo, vsak ponuja različne knjižnice in pakete za izvajanje različnih statističnih nalog in nalog strojnega učenja. Nekaj primerjave statistične analize in zmogljivosti modeliranja v R in Python.
| Zmogljivost | R | Python |
|---|---|---|
| Osnovna statistika | Vgrajene funkcije (srednja vrednost, mediana itd.) | NumPy (srednja vrednost, mediana itd.) delni derivat v lateksu |
| Linearna regresija | Funkcija lm() in formule | Statsmodels (OLS) Metoda navadnih najmanjših kvadratov (OLS). |
| Generalizirani linearni modeli (GLM) | funkcija glm(). | Državni modeli (GLM) |
| Analiza časovnih vrst | Paketi časovnih vrst (napoved) | Statistični modeli (časovne serije) |
| ANOVA in t-testi | Vgrajene funkcije (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-testi) |
| Preizkusi hipotez | Vgrajene funkcije (wilcox.test itd.) spustni meni javascript | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Analiza glavnih komponent (PCA) | funkcija princomp(). | scikit-learn (PCA) 10 ml na unče |
| Združevanje v gruče (K-srednje vrednosti, hierarhično) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Odločitvena drevesa | funkcijo rpart(). | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Naključni gozd | funkcijo randomForest(). |
Prednosti programiranja R in programiranja Python
| R programiranje | Programiranje v Pythonu |
|---|---|
| Podpira velik nabor podatkov za statistično analizo | Splošno programiranje za uporabo analize podatkov |
| Primarni uporabniki so Scholar in R&D | Primarni uporabniki so programerji in razvijalci |
| Podporni paketi, kot je tideverse , ggplot2, kazalka, živalski vrt | Podporni paketi, kot so pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Podpora RStudio in ima široko paleto statističnih in splošnih podatkovnih analiz in zmogljivosti vizualizacije. | Podprite okolje Conda s Spyder, Ipython Notebook |
Slabosti programiranja R in programiranja Python
| R programiranje | Programiranje v Pythonu |
|---|---|
| R je veliko težji v primerjavi s Pythonom, ker se uporablja predvsem za statistične namene. | Python nima preveč knjižnic za podatkovno znanost v primerjavi z R. |
| R morda ni tako hiter kot jeziki, kot je Python, zlasti za računalniško intenzivne naloge in obsežno obdelavo podatkov. | Python morda ni tako specializiran za statistiko in analizo podatkov kot R. Nekatere statistične funkcije in zmožnosti vizualizacije so morda bolj poenostavljene v R. |
| Upravljanje pomnilnika v R morda ne bo tako učinkovito kot v nekaterih drugih jezikih, kar lahko povzroči težave z zmogljivostjo in napake, povezane s pomnilnikom | Zmožnosti vizualizacije Python morda niso tako izpopolnjene in poenostavljene kot tiste, ki jih ponuja R-jev ggplot2. notranje delovanje hashmapa |
Uporaba R in Python v podatkovni znanosti
Programski jezik Python in R je najbolj uporaben v podatkovni znanosti in se ukvarja z identifikacijo, predstavljanjem in ekstrahiranjem pomembnih informacij iz podatkovnih virov, ki se uporabljajo za izvajanje neke poslovne logike s temi jeziki. Ima priljubljen paket za zbiranje podatkov, raziskovanje podatkov, modeliranje podatkov, vizualizacijo podatkov in statično analizo.
Primer v R in Python
Program za seštevanje dveh števil
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>)> |
>
int v niz c++
>
R
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Izhod
The sum is 12>