R limbaj de programare și Piton ambele sunt utilizate pe scară largă pentru Data Science. Ambele sunt limbaje foarte utile și open-source. Pentru analiza datelor, calculul statistic și învățarea automată Ambele limbi sunt instrumente puternice, cu comunități considerabile și biblioteci uriașe pentru locuri de muncă în domeniul științei datelor. O comparație teoretică între R și Python este oferită mai jos:
R vs Python
În acest articol, vom acoperi următoarele subiecte:
- R limbaj de programare
- Limbajul de programare Python
- Diferența dintre programarea R și programarea Python
- Ecosistem în programarea R și programarea Python
- Avantaje și dezavantaje în programarea R și programarea Python
- Utilizări R și Python în Data Science
- Exemplu în R și Python
R limbaj de programare
R limbaj de programare este folosit pentru algoritmi de învățare automată, regresie liniară, serii de timp, inferență statistică etc. A fost proiectat de Ross Ihaka și Robert Gentleman în 1993. R este un limbaj de programare open-source care este utilizat pe scară largă ca software statistic și instrument de analiză a datelor . R vine în general cu interfața de linie de comandă. R este disponibil pe platforme utilizate pe scară largă precum Windows, Linux și macOS. De asemenea, limbajul de programare R este cel mai recent instrument de ultimă oră.
Limbajul de programare Python
Piton este un limbaj de programare de nivel înalt, de uz general, utilizat pe scară largă. A fost creat de Guido van Rossum în 1991 și dezvoltat în continuare de Python Software Foundation. A fost conceput cu accent pe lizibilitatea codului, iar sintaxa sa le permite programatorilor să-și exprime conceptele în mai puține linii de cod.
Diferența dintre programarea R și programarea Python
Mai jos sunt câteva diferențe majore între R și Python:
| Caracteristică | R | Piton |
|---|---|---|
| Introducere | R este un limbaj și un mediu pentru programarea statistică care include calculul statistic și grafica. | Python este un limbaj de programare de uz general pentru analiza datelor și calculul științific |
| Obiectiv | Are multe caracteristici care sunt utile pentru analiza și reprezentarea statistică. | Poate fi folosit pentru a dezvolta aplicații GUI și aplicații web, precum și cu sisteme încorporate |
| Lucrabilitatea | Are multe pachete ușor de utilizat pentru îndeplinirea sarcinilor | Poate efectua cu ușurință calculul matriceal, precum și optimizarea |
| Mediu de dezvoltare integrat | Diverse R IDE populare sunt Rstudio, RKward, R commander etc. | Diverse IDE-uri populare Python sunt Spyder, Eclipse+Pydev, Atom etc. |
| Biblioteci și pachete | Există multe pachete și biblioteci ca ggplot2 , semn de omisiune , etc. | Unele pachete și biblioteci esențiale sunt panda , Numpy , Scipy , etc. |
| Domeniul de aplicare | Este utilizat în principal pentru analiza de date complexe în știința datelor. | Este nevoie de o abordare mai raționalizată pentru proiectele de știință a datelor. |
Ecosistem în programarea R și programarea Python
Piton sprijină o comunitate foarte mare de știință a datelor cu scop general. Una dintre cele mai de bază utilizări pentru analiza datelor, în primul rând datorită ecosistemului fantastic al pachetelor Python centrate pe date. Pandas și NumPy sunt unul dintre acele pachete care facilitează mult importarea și analizarea și vizualizarea datelor.
Programare R are un ecosistem bogat de utilizat în tehnicile standard de învățare automată și de extragere a datelor. Funcționează în analiza statistică a seturilor de date mari și oferă o serie de opțiuni diferite pentru explorarea datelor și ușurează utilizarea distribuțiilor de probabilitate, aplicarea diferitelor teste statistice.
R vs Python
| Caracteristici | R | Piton |
|---|---|---|
| Colectare de date | Este folosit pentru analiștii de date pentru a importa date din fișiere Excel, CSV și text. | Este folosit în tot felul de formate de date, inclusiv tabele SQL |
| Explorarea datelor | Este optimizat pentru analiza statistică a seturilor mari de date | Puteți explora datele cu Pandas |
| Modelarea datelor | Acceptă Tidyverse și a devenit ușor de importat, manipulat, vizualizat și raportat asupra datelor | Puteți folosi NumPy, SciPy, scikit-learn , TansorFlow |
| Vizualizarea datelor | Puteți utiliza instrumentele ggplot2 și ggplot pentru a reprezenta diagrame de dispersie complexe cu linii de regresie. | Poți să folosești Matplotlib , panda, Seaborn |
Analiză statistică și învățare automată în R și Python
Analiza statistică și învățarea automată sunt componente esențiale ale științei datelor, care implică aplicarea de metode, modele și tehnici statistice pentru a extrage informații, a identifica modele și a trage concluzii semnificative din date. Atât R, cât și Python au folosit pe scară largă limbaje de programare pentru analiza statistică, fiecare oferind o varietate de biblioteci și pachete pentru a efectua diverse sarcini statistice și de învățare automată. O comparație între analizele statistice și capabilitățile de modelare în R și Python.
| Capacitate | R | Piton |
|---|---|---|
| Statistici de bază | Funcții încorporate (media, mediană etc.) | NumPy (medie, mediană etc.) |
| Regresie liniara | Funcția lm() și formulele | Statmodele (OLS) Metoda celor mai mici pătrate obișnuite (OLS). |
| Modele liniare generalizate (GLM) | funcția glm(). | Modele de stat (GLM) |
| Analiza serii temporale | Pachete serii temporale (prognoză) | Modele de statistici (Seria temporală) |
| ANOVA și teste t | Funcții încorporate (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, teste t) |
| Teste de ipoteză | Funcții încorporate (wilcox.test, etc.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Analiza componentelor principale (PCA) | funcția princomp(). | scikit-learn (PCA) |
| Clustering (K-Means, Ierarhic) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Arbori de decizie | funcția rpart(). | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Pădurea aleatorie Freddie Mercury născut | funcția randomForest(). |
Avantaje în programarea R și programarea Python
| Programare R | Programare Python |
|---|---|
| Acceptă un set mare de date pentru analiză statistică | Programare de uz general pentru a utiliza analiza datelor |
| Utilizatorii principali sunt Scholar și R&D | Utilizatorii principali sunt programatorii și dezvoltatorii |
| Pachete de suport precum marea inversă , ggplot2, caret, grădină zoologică | Pachete de suport precum panda, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| A sustine RStudio și are o gamă largă de statistici și capacități generale de analiză și vizualizare a datelor. | Suporta mediul Conda cu Spyder, Ipython Notebook |
Dezavantaje în programarea R și programarea Python
| Programare R | Programare Python |
|---|---|
| R este mult mai dificil în comparație cu Python, deoarece se folosește în principal în scopuri statistice. | Python nu are prea multe biblioteci pentru știința datelor în comparație cu R. |
| R ar putea să nu fie la fel de rapid ca limbajele precum Python, în special pentru sarcinile intensive din punct de vedere computațional și procesarea datelor la scară largă. | Python ar putea să nu fie la fel de specializat pentru statistici și analiza datelor ca R. Unele funcții statistice și capabilități de vizualizare ar putea fi mai simplificate în R. |
| Gestionarea memoriei în R ar putea să nu fie la fel de eficientă ca în alte limbi, ceea ce poate duce la probleme de performanță și erori legate de memorie | Capacitățile de vizualizare Python ar putea să nu fie la fel de rafinate și simplificate precum cele oferite de ggplot2 al lui R. |
Utilizări R și Python în Data Science
Limbajul de programare Python și R este cel mai util în știința datelor și se ocupă cu identificarea, reprezentarea și extragerea de informații semnificative din sursele de date pentru a fi utilizate pentru a realiza o anumită logică de afaceri cu aceste limbaje. Are un pachet popular pentru colectarea datelor, explorarea datelor, modelarea datelor, vizualizarea datelor și analiza statică.
Exemplu în R și Python
Program pentru adăugarea a două numere
Piton
# 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))> |
>
>
Ieșire
The sum is 12>