R programavimo kalba ir Python abu yra plačiai naudojami duomenų moksle. Abi yra labai naudingos ir atvirojo kodo kalbos. Duomenų analizei, statistiniam skaičiavimui ir mašininiam mokymuisi Abi kalbos yra stiprūs įrankiai su didelėmis bendruomenėmis ir didžiulėmis bibliotekomis duomenų mokslo darbams. Toliau pateikiamas teorinis R ir Python palyginimas:
R prieš Python
Šiame straipsnyje apžvelgsime šias temas:
- R programavimo kalba
- Python programavimo kalba
- Skirtumas tarp R programavimo ir Python programavimo
- Ekosistema R programavimo ir Python programavimo srityje
- R programavimo ir Python programavimo privalumai ir trūkumai
- R ir Python naudojimas duomenų moksle
- Pavyzdys R ir Python
R programavimo kalba
R programavimo kalba naudojama mašininio mokymosi algoritmams, tiesinei regresijai, laiko eilutėms, statistinėms išvadoms ir kt. Ją sukūrė Ross Ihaka ir Robert Gentleman 1993 m. R yra atvirojo kodo programavimo kalba, plačiai naudojama kaip statistinė programinė įranga ir duomenų analizės įrankis. . R paprastai pateikiama su komandų eilutės sąsaja. R yra prieinama tokiose plačiai naudojamose platformose kaip „Windows“, „Linux“ ir „MacOS“. Be to, R programavimo kalba yra naujausias pažangiausias įrankis.
Python programavimo kalba
Python yra plačiai naudojama bendrosios paskirties aukšto lygio programavimo kalba. Jį sukūrė Guido van Rossum 1991 m., o toliau plėtojo Python Software Foundation. Jis buvo sukurtas pabrėžiant kodo skaitomumą, o jo sintaksė leidžia programuotojams išreikšti savo koncepcijas mažiau kodo eilučių.
Skirtumas tarp R programavimo ir Python programavimo
Žemiau yra keletas pagrindinių R ir Python skirtumų:
| Funkcija | R | Python |
|---|---|---|
| Įvadas | R yra statistinio programavimo kalba ir aplinka, apimanti statistinį skaičiavimą ir grafiką. | Python yra bendrosios paskirties programavimo kalba, skirta duomenų analizei ir moksliniam skaičiavimui |
| Tikslas | Jis turi daug funkcijų, kurios yra naudingos statistinei analizei ir vaizdavimui. | Jis gali būti naudojamas kuriant GUI programas ir žiniatinklio programas, taip pat su įterptosiomis sistemomis |
| Darbingumas | Jame yra daug lengvai naudojamų paketų užduotims atlikti | Jis gali lengvai atlikti matricos skaičiavimą ir optimizavimą |
| Integruota kūrimo aplinka | Įvairios populiarios R IDE yra „Rstudio“, „RKward“, „R Commander“ ir kt. | Įvairūs populiarūs Python IDE yra Spyder, Eclipse+Pydev, Atom ir kt. |
| Bibliotekos ir paketai | Yra daug paketų ir panašių bibliotekų ggplot2 , caret ir kt. | Kai kurie esminiai paketai ir bibliotekos yra Pandos , Numigęs , Scipy ir kt. |
| Taikymo sritis | Jis daugiausia naudojamas sudėtingai duomenų analizei duomenų moksle. | Duomenų mokslo projektams taikomas racionalesnis požiūris. |
Ekosistema R programavimo ir Python programavimo srityje
Python palaiko labai didelę bendrosios paskirties duomenų mokslo bendruomenę. Vienas iš pagrindinių duomenų analizės panaudojimo būdų, visų pirma dėl fantastiškos į duomenis orientuotų Python paketų ekosistemos. Pandas ir NumPy yra vieni iš tų paketų, kurie labai palengvina duomenų importavimą, analizę ir vizualizavimą.
R Programavimas turi turtingą ekosistemą, kurią galima naudoti standartiniuose mašininio mokymosi ir duomenų gavybos metoduose. Jis veikia atliekant didelių duomenų rinkinių statistinę analizę ir siūlo daugybę skirtingų duomenų tyrinėjimo variantų ir leidžia lengviau naudoti tikimybių skirstinius, taikyti skirtingus statistinius testus.
R prieš Python
| funkcijos | R | Python |
|---|---|---|
| Duomenų rinkimas | Jis naudojamas duomenų analitikams importuoti duomenis iš Excel, CSV ir tekstinių failų. | Jis naudojamas visų tipų duomenų formatuose, įskaitant SQL lenteles |
| Duomenų tyrinėjimas | Jis optimizuotas didelių duomenų rinkinių statistinei analizei | Galite tyrinėti duomenis naudodami Pandas |
| Duomenų modeliavimas | Jis palaiko „Tidyverse“ ir tapo lengva importuoti, valdyti, vizualizuoti ir pranešti apie duomenis | Ar galite naudoti „NumPy“, „SciPy“, scikit-mokykis , TansorFlow |
| Duomenų vizualizacija | Galite naudoti ggplot2 ir ggplot įrankius, kad nubrėžtumėte sudėtingus sklaidos brėžinius su regresijos linijomis. | Tu gali naudoti Matplotlib , pandos, Seaborn |
Statistinė analizė ir mašininis mokymasis R ir Python
Statistinė analizė ir mašininis mokymasis yra esminiai duomenų mokslo komponentai, apimantys statistinių metodų, modelių ir metodų taikymą, siekiant gauti įžvalgų, nustatyti modelius ir daryti reikšmingas išvadas iš duomenų. Tiek R, tiek Python statistinei analizei plačiai naudojo programavimo kalbas, kurių kiekviena siūlo įvairias bibliotekas ir paketus įvairioms statistinėms ir mašininio mokymosi užduotims atlikti. Šiek tiek R ir Python statistinės analizės ir modeliavimo galimybių palyginimas.
| gebėjimas | R | Python |
|---|---|---|
| Pagrindinė statistika | Integruotos funkcijos (vidurkis, mediana ir kt.) | NumPy (vidurkis, mediana ir kt.) |
| Tiesinė regresija yra ypatingas personažas | lm() funkcija ir formulės | Statsmodels (OLS) Paprastųjų mažiausių kvadratų (OLS) metodas |
| Bendrieji tiesiniai modeliai (GLM) | glm() funkcija | Valstybiniai modeliai (GLM) |
| Laiko eilučių analizė | Laiko eilutės paketai (prognozė) | Statistikos modeliai (laiko eilutė) |
| ANOVA ir t testai | Integruotos funkcijos (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t testai) eilutė prieš stulpelį |
| Hipotezių testai | Integruotos funkcijos (wilcox.test ir kt.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Pagrindinių komponentų analizė (PCA) | princomp() funkcija | scikit-learn (PCA) |
| Klasterizavimas (K-Means, hierarchinis) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Sprendimų medžiai | rpart() funkcija | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Atsitiktinis miškas | randomForest() funkcija |
R programavimo ir Python programavimo privalumai
| R Programavimas | Python programavimas |
|---|---|
| Jis palaiko didelį duomenų rinkinį statistinei analizei | Bendrosios paskirties programavimas duomenų analizei |
| Pagrindiniai vartotojai yra „Scholar“ ir „R&D“. | Pagrindiniai vartotojai yra programuotojai ir kūrėjai |
| Palaikymo paketai, pvz atoslūgis , ggplot2, caret, zoologijos sodas | Palaikymo paketai, tokie kaip pandos, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Palaikymas RStudio ir turi platų statistikos ir bendrųjų duomenų analizės bei vizualizavimo galimybių spektrą. | Palaikykite Conda aplinką su Spyder, Ipython Notebook |
R programavimo ir Python programavimo trūkumai
| R Programavimas | Python programavimas |
|---|---|
| R yra daug sunkesnis, palyginti su Python, nes jis daugiausia naudojamas statistikos tikslais. | Python neturi per daug duomenų mokslo bibliotekų, palyginti su R. |
| R gali būti ne tokia greita kaip tokiose kalbose kaip Python, ypač atliekant daug skaičiavimo reikalaujančias užduotis ir atliekant didelio masto duomenų apdorojimą. | „Python“ gali būti ne tokia specializuota statistikai ir duomenų analizei kaip R. Kai kurios statistinės funkcijos ir vizualizavimo galimybės gali būti labiau supaprastintos R. java numatytieji parametrai |
| Atminties valdymas R kalba gali būti ne toks efektyvus kaip kai kuriomis kitomis kalbomis, todėl gali kilti našumo problemų ir su atmintimi susijusių klaidų | Python vizualizacijos galimybės gali būti ne tokios patobulintos ir supaprastintos, kaip siūlomos R ggplot2. |
R ir Python naudojimas duomenų moksle
Python ir R programavimo kalbos yra naudingiausios duomenų moksle ir jis susijęs su prasmingos informacijos identifikavimu, vaizdavimu ir ištraukimu iš duomenų šaltinių, kad būtų galima atlikti tam tikrą verslo logiką šiomis kalbomis. Jis turi populiarų duomenų rinkimo, duomenų tyrinėjimo, duomenų modeliavimo, duomenų vizualizavimo ir statinės analizės paketą.
Pavyzdys R ir Python
Programa, skirta pridėti du skaičius
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>)> |
kas yra prologas
>
>
R
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Išvestis
The sum is 12>