Мова програмування R і Python обидва широко використовуються для Data Science. Обидва є дуже корисними мовами з відкритим кодом. Для аналізу даних, статистичних обчислень і машинного навчання. Обидві мови є потужними інструментами зі значними спільнотами та величезними бібліотеками для робіт з обробки даних. Нижче наведено теоретичне порівняння між R і Python:
як сортувати список масивів у java
R проти Python
У цій статті ми розглянемо такі теми:
- Мова програмування R
- Мова програмування Python
- Різниця між програмуванням на R і програмуванням на Python
- Екосистема в програмуванні R і програмуванні на Python
- Переваги та недоліки програмування R і програмування Python
- Використання R і Python у Data Science
- Приклад у R і Python
Мова програмування R
Мова програмування R використовується для алгоритмів машинного навчання, лінійної регресії, часових рядів, статистичних висновків тощо. Його розробили Росс Іхака та Роберт Джентльмен у 1993 році. R — це мова програмування з відкритим кодом, яка широко використовується як статистичне програмне забезпечення та інструмент аналізу даних . R зазвичай постачається з інтерфейсом командного рядка. R доступний на таких широко використовуваних платформах, як Windows, Linux і macOS. Крім того, мова програмування R є найновішим інструментом.
Мова програмування Python
Python це широко використовувана мова програмування загального призначення високого рівня. Він був створений Гвідо ван Россумом у 1991 році та вдосконалений Python Software Foundation. Його розроблено з акцентом на зручності читання коду, а його синтаксис дозволяє програмістам висловлювати свої концепції в меншій кількості рядків коду.
Різниця між програмуванням на R і програмуванням на Python
Нижче наведено деякі основні відмінності між R і Python:
| Особливість | Р | Python |
|---|---|---|
| вступ | R — це мова та середовище для статистичного програмування, яке включає статистичні обчислення та графіку. | Python — це мова програмування загального призначення для аналізу даних і наукових обчислень |
| Мета | Він має багато функцій, корисних для статистичного аналізу та представлення. | Його можна використовувати для розробки додатків з графічним інтерфейсом і веб-додатків, а також із вбудованими системами |
| Працездатність | Він має багато простих у використанні пакетів для виконання завдань | Він може легко виконувати матричні обчислення, а також оптимізацію |
| Інтегроване середовище розробки | Різні популярні R IDE: Rstudio, RKward, R commander тощо. | Різні популярні Python IDE: Spyder, Eclipse+Pydev, Atom тощо. |
| Бібліотеки та пакети | Існує багато пакетів і подібних бібліотек ggplot2 , вставка і т.д. | Є деякі важливі пакунки та бібліотеки панди , Numpy , Scipy і т.д. |
| Область застосування | Він в основному використовується для комплексного аналізу даних у науці про дані. | Це потребує більш раціонального підходу для наукових проектів даних. |
Екосистема в програмуванні R і програмуванні на Python
Python підтримує дуже велику спільноту даних загального призначення. Одне з найпростіших застосувань для аналізу даних, насамперед через фантастичну екосистему орієнтованих на дані пакетів Python. Pandas і NumPy є одними з тих пакетів, які значно спрощують імпортування, аналіз і візуалізацію даних.
R Програмування має багату екосистему для використання в стандартних методах машинного навчання та аналізу даних. Він працює у статистичному аналізі великих наборів даних і пропонує низку різних варіантів для дослідження даних, а також полегшує використання розподілу ймовірностей, застосування різних статистичних тестів.
R проти Python
| особливості | Р | Python |
|---|---|---|
| Збір даних | Він використовується аналітиками даних для імпорту даних із Excel, CSV і текстових файлів. | Він використовується у всіх форматах даних, включаючи таблиці SQL |
| Дослідження даних | Він оптимізований для статистичного аналізу великих наборів даних | Ви можете досліджувати дані за допомогою Pandas |
| Моделювання даних | Він підтримує Tidyverse, і стало легко імпортувати, маніпулювати, візуалізувати та звітувати про дані | Чи можете ви використовувати NumPy, SciPy, scikit-learn , TansorFlow |
| Візуалізація даних | Ви можете використовувати інструменти ggplot2 і ggplot для побудови складних діаграм розсіювання з лініями регресії. | Ви можете використовувати Matplotlib , панди, Seaborn |
Статистичний аналіз і машинне навчання в R і Python
Статистичний аналіз і машинне навчання є критично важливими компонентами науки про дані, які передбачають застосування статистичних методів, моделей і методів для отримання інформації, виявлення закономірностей і отримання значущих висновків з даних. І R, і Python широко використовують мови програмування для статистичного аналізу, кожна з яких пропонує різноманітні бібліотеки та пакети для виконання різноманітних статистичних завдань і завдань машинного навчання. Деяке порівняння можливостей статистичного аналізу та моделювання в R і Python.
| Можливість | Р | Python |
|---|---|---|
| Основна статистика | Вбудовані функції (середнє значення, медіана тощо) | NumPy (середнє значення, медіана тощо) |
| Лінійна регресія | Функція lm() і формули | Statsmodels (OLS) Звичайний метод найменших квадратів (OLS). |
| Узагальнені лінійні моделі (GLM) | функція glm(). | Моделі стану (GLM) |
| Аналіз часових рядів | Пакети часових рядів (прогноз) | Статистичні моделі (часові ряди) |
| ANOVA і t-тести | Вбудовані функції (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-тести) |
| Перевірка гіпотез | Вбудовані функції (wilcox.test тощо) | SciPy (Манн-Уітні, Краскел-Уолліс) |
| Аналіз основних компонентів (PCA) | функція princomp(). | scikit-learn (PCA) |
| Кластеризація (K-Means, ієрархічна) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Дерева рішень | функція rpart(). | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Випадковий ліс | функція randomForest(). |
Переваги в програмуванні R і програмуванні на Python
| R Програмування | Програмування на Python |
|---|---|
| Він підтримує великий набір даних для статистичного аналізу | Програмування загального призначення для аналізу даних |
| Основними користувачами є Scholar і R&D | Основними користувачами є програмісти та розробники |
| Пакети підтримки, як tideverse , ggplot2, каретка, зоопарк | Пакети підтримки, такі як pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Підтримка RStudio Він має широкий спектр статистичних і загальних можливостей аналізу та візуалізації даних. | Підтримка середовища Conda за допомогою Spyder, Ipython Notebook |
Недоліки програмування на R і Python
| R Програмування | Програмування на Python |
|---|---|
| R набагато складніший порівняно з Python, оскільки він в основному використовується для статистичних цілей. | У Python не надто багато бібліотек для обробки даних порівняно з R. |
| R може бути не таким швидким, як такі мови, як Python, особливо для інтенсивних обчислювальних завдань і великомасштабної обробки даних. | Python може бути не настільки спеціалізованим на статистиці та аналізі даних, як R. Деякі статистичні функції та можливості візуалізації можуть бути більш спрощеними в R. |
| Керування пам’яттю в R може бути не таким ефективним, як у деяких інших мовах, що може призвести до проблем із продуктивністю та помилок, пов’язаних із пам’яттю | Можливості візуалізації Python можуть бути не такими відшліфованими та оптимізованими, як ті, які пропонує ggplot2 R. |
Використання R і Python у Data Science
Мова програмування Python і R найбільш корисна в науці про дані і він має справу з ідентифікацією, представленням і вилученням значущої інформації з джерел даних для використання для виконання певної бізнес-логіки за допомогою цих мов. Він має популярний пакет для збору даних, дослідження даних, моделювання даних, візуалізації даних і статичного аналізу.
Приклад у R і Python
Програму для додавання двох чисел
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>)> |
>
>
Р
hashmap
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Вихід
The sum is 12>