R Ohjelmointikieli ja Python Molempia käytetään laajasti tietotieteessä. Molemmat ovat erittäin hyödyllisiä ja avoimen lähdekoodin kieliä. Tietojen analysointiin, tilastolliseen laskemiseen ja koneoppimiseen Molemmat kielet ovat vahvoja työkaluja, joilla on suuria yhteisöjä ja valtavia kirjastoja datatieteen töihin. Alla on teoreettinen vertailu R:n ja Pythonin välillä:
R vs Python
Tässä artikkelissa käsittelemme seuraavia aiheita:
- R Ohjelmointikieli
- Python ohjelmointikieli
- Ero R-ohjelmoinnin ja Python-ohjelmoinnin välillä
- Ekosysteemi R-ohjelmoinnissa ja Python-ohjelmoinnissa
- R-ohjelmoinnin ja Python-ohjelmoinnin edut ja haitat
- R- ja Python-käytöt tietotieteessä
- Esimerkki R:ssä ja Pythonissa
R Ohjelmointikieli
R Ohjelmointikieli käytetään koneoppimisalgoritmeihin, lineaariseen regressioon, aikasarjoihin, tilastollisiin päätelmiin jne. Ross Ihaka ja Robert Gentleman suunnittelivat sen vuonna 1993. R on avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli, jota käytetään laajalti tilastollisena ohjelmistona ja data-analyysityökaluna. . R:n mukana tulee yleensä komentoriviliittymä. R on saatavilla laajalti käytetyillä alustoilla, kuten Windows, Linux ja macOS. Lisäksi R-ohjelmointikieli on uusin huippuluokan työkalu.
Python ohjelmointikieli
Python on laajalti käytetty yleiskäyttöinen korkean tason ohjelmointikieli. Sen loi Guido van Rossum vuonna 1991, ja Python Software Foundation kehitti sen edelleen. Se suunniteltiin painottaen koodin luettavuutta, ja sen syntaksi antaa ohjelmoijille mahdollisuuden ilmaista käsityksiään harvemmilla koodiriveillä.
Ero R-ohjelmoinnin ja Python-ohjelmoinnin välillä
Alla on joitain merkittäviä eroja R:n ja Pythonin välillä:
| Ominaisuus | R | Python |
|---|---|---|
| Johdanto | R on tilastollisen ohjelmoinnin kieli ja ympäristö, joka sisältää tilastollisen laskennan ja grafiikan. | Python on yleiskäyttöinen ohjelmointikieli tietojen analysointiin ja tieteelliseen laskemiseen |
| Tavoite | Siinä on monia ominaisuuksia, jotka ovat hyödyllisiä tilastolliseen analyysiin ja esitykseen. | Sitä voidaan käyttää GUI-sovellusten ja verkkosovellusten kehittämiseen sekä sulautettujen järjestelmien kanssa |
| Työkyky | Siinä on monia helppokäyttöisiä paketteja tehtävien suorittamiseen | Se voi helposti suorittaa matriisilaskennan sekä optimoinnin |
| Integroitu kehitysympäristö | Useita suosittuja R IDE -laitteita ovat Rstudio, RKward, R Commander jne. | Useita suosittuja Python-IDE:itä ovat Spyder, Eclipse+Pydev, Atom jne. |
| Kirjastot ja paketit | On monia paketteja ja kirjastoja, kuten ggplot2 , caret , jne. | Jotkut välttämättömät paketit ja kirjastot ovat Pandat , Nuhjuinen , Scipy , jne. |
| Laajuus | Sitä käytetään pääasiassa monimutkaiseen data-analyysiin datatieteessä. | Se vaatii virtaviivaisempaa lähestymistapaa datatieteen projekteihin. |
Ekosysteemi R-ohjelmoinnissa ja Python-ohjelmoinnissa
Python tukee erittäin laajaa yleiskäyttöisen datatieteen yhteisöä. Yksi peruskäyttötavoista tietojen analysointiin, pääasiassa tietokeskeisten Python-pakettien fantastisen ekosysteemin vuoksi. Pandas ja NumPy ovat yksi niistä paketeista, jotka helpottavat paljon tietojen tuontia, analysointia ja visualisointia.
R Ohjelmointi sillä on rikas ekosysteemi käytettäväksi tavallisissa koneoppimis- ja tiedonlouhintatekniikoissa. Se toimii suurten aineistojen tilastollisessa analyysissä ja tarjoaa useita erilaisia vaihtoehtoja tiedon tutkimiseen ja Se helpottaa todennäköisyysjakaumien käyttöä, erilaisten tilastollisten testien soveltamista.
R vs Python
| ominaisuudet | R | Python |
|---|---|---|
| Tiedonkeruu | Sitä käytetään data-analyytikoille tietojen tuomiseen Excel-, CSV- ja tekstitiedostoista. | Sitä käytetään kaikenlaisissa tietomuodoissa, mukaan lukien SQL-taulukot |
| Tietojen tutkiminen | Se on optimoitu suurten tietojoukkojen tilastolliseen analyysiin | Voit tutkia tietoja Pandan avulla |
| Tietojen mallinnus | Se tukee Tidyverseä, ja siitä tuli helppo tuoda, käsitellä, visualisoida ja raportoida datasta | Voitko käyttää NumPy-, SciPy-, scikit-learn , TansorFlow |
| Tietojen visualisointi | Voit käyttää ggplot2- ja ggplot-työkaluja monimutkaisten sirontakaavioiden piirtämiseen regressioviivojen avulla. | Voit käyttää Matplotlib , Pandat, Seaborn |
Tilastollinen analyysi ja koneoppiminen R:ssä ja Pythonissa
Tilastollinen analyysi ja koneoppiminen ovat datatieteen kriittisiä osia, ja niihin sisältyy tilastollisten menetelmien, mallien ja tekniikoiden soveltaminen oivallusten poimimiseen, kuvioiden tunnistamiseen ja merkityksellisten johtopäätösten tekemiseen tiedosta. Sekä R että Python ovat käyttäneet laajasti ohjelmointikieliä tilastoanalyysiin, ja kukin tarjoaa erilaisia kirjastoja ja paketteja erilaisiin tilastollisiin ja koneoppimistehtäviin. Muutama vertailu tilastollisen analyysin ja mallintamisen ominaisuuksista R:ssä ja Pythonissa.
| Kyky | R | Python |
|---|---|---|
| Perustilastot | Sisäänrakennetut toiminnot (keskiarvo, mediaani jne.) | NumPy (keskiarvo, mediaani jne.) tallennettu ohjelman ohjaus |
| Lineaarinen regressio | lm()-funktio ja kaavat | Tilastomallit (OLS) Tavallisten pienimmän neliösumman (OLS) menetelmä |
| Yleiset lineaariset mallit (GLM) | glm()-funktio | Osavaltiomallit (GLM) |
| Aikasarja-analyysi | Aikasarjapaketit (ennuste) | Tilastomallit (aikasarja) |
| ANOVA ja t-testit | Sisäänrakennetut toiminnot (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-testit) |
| Hypoteesitestit | Sisäänrakennetut toiminnot (wilcox.test jne.) round robin -aikataulutusalgoritmi | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Pääkomponenttianalyysi (PCA) | princomp()-funktio | scikit-learn (PCA) kokoelmat java |
| Klusterointi (K-Means, hierarkkinen) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Päätöspuut | rpart()-funktio | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Satunnainen metsä | randomForest()-funktio |
R-ohjelmoinnin ja Python-ohjelmoinnin edut
| R Ohjelmointi | Python ohjelmointi |
|---|---|
| Se tukee laajaa tietojoukkoa tilastollista analyysiä varten | Yleiskäyttöinen ohjelmointi tietojen analysointiin |
| Ensisijaisia käyttäjiä ovat Scholar ja T&K | Ensisijaisia käyttäjiä ovat ohjelmoijat ja kehittäjät |
| Tukipaketit, kuten vuorovesi , ggplot2, caret, eläintarha | Tukipaketit, kuten pandat, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Tuki RStudio ja Sillä on laaja valikoima tilastoja ja yleisiä tietojen analysointi- ja visualisointiominaisuuksia. | Tukee Conda-ympäristöä Spyderin, Ipython Notebookin kanssa |
R-ohjelmoinnin ja Python-ohjelmoinnin haitat
| R Ohjelmointi | Python ohjelmointi |
|---|---|
| R on paljon vaikeampi kuin Python, koska sitä käytetään pääasiassa tilastotarkoituksiin. | Pythonilla ei ole liian monta datatieteiden kirjastoa verrattuna R:ään. |
| R ei ehkä ole yhtä nopea kuin Pythonin kaltaiset kielet, etenkään laskennallisesti vaativissa tehtävissä ja laajamittaisessa tietojenkäsittelyssä. | Python ei ehkä ole yhtä erikoistunut tilastoihin ja tietojen analysointiin kuin R. Jotkut tilastolliset toiminnot ja visualisointiominaisuudet saattavat olla virtaviivaisempia R:ssä. |
| R:n muistinhallinta ei ehkä ole yhtä tehokasta kuin joillakin muilla kielillä, mikä voi johtaa suorituskykyongelmiin ja muistiin liittyviin virheisiin | Python-visualisointiominaisuudet eivät välttämättä ole yhtä hienostuneita ja virtaviivaisia kuin R:n ggplot2:n tarjoamat. minun näytön koko |
R- ja Python-käytöt tietotieteessä
Python- ja R-ohjelmointikieli on hyödyllisin tietotieteessä ja se käsittelee merkityksellisten tietojen tunnistamista, esittämistä ja poimimista tietolähteistä, joita käytetään liikelogiikan toteuttamiseen näillä kielillä. Siinä on suosittu paketti tiedonkeruulle, tietojen tutkimiselle, tietojen mallintamiseen, tietojen visualisointiin ja staattiseen analyysiin.
Esimerkki R:ssä ja Pythonissa
Ohjelma kahden numeron lisäämiseen
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>)> |
>
java skanneri luokka
>
R
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Lähtö
The sum is 12>