R Programmeringssprog og Python bruges begge flittigt til Data Science. Begge er meget nyttige og open source-sprog også. Til dataanalyse, statistisk databehandling og maskinlæring Begge sprog er stærke værktøjer med store fællesskaber og enorme biblioteker til datavidenskabsjob. En teoretisk sammenligning mellem R og Python er givet nedenfor:
R vs Python
string split bash
I denne artikel vil vi dække følgende emner:
- R Programmeringssprog
- Python programmeringssprog
- Forskellen mellem R-programmering og Python-programmering
- Økosystem i R-programmering og Python-programmering
- Fordele og ulemper ved R-programmering og Python-programmering
- R- og Python-brug i Data Science
- Eksempel i R og Python
R Programmeringssprog
R Programmeringssprog bruges til maskinlæringsalgoritmer, lineær regression, tidsserier, statistisk inferens osv. Det blev designet af Ross Ihaka og Robert Gentleman i 1993. R er et open source programmeringssprog, der er meget brugt som statistisk software- og dataanalyseværktøj . R kommer generelt med kommandolinjegrænsefladen. R er tilgængelig på tværs af meget brugte platforme som Windows, Linux og macOS. Også R-programmeringssproget er det nyeste banebrydende værktøj.
Python programmeringssprog
Python er et almindeligt anvendt programmeringssprog på højt niveau. Det blev skabt af Guido van Rossum i 1991 og videreudviklet af Python Software Foundation. Den blev designet med vægt på kodelæsbarhed, og dens syntaks tillader programmører at udtrykke deres koncepter i færre linjer kode.
Forskellen mellem R-programmering og Python-programmering
Nedenfor er nogle store forskelle mellem R og Python:
| Feature | R | Python |
|---|---|---|
| Introduktion | R er et sprog og et miljø til statistisk programmering, som omfatter statistisk databehandling og grafik. | Python er et alment programmeringssprog til dataanalyse og videnskabelig databehandling |
| Objektiv | Det har mange funktioner, som er nyttige til statistisk analyse og repræsentation. | Det kan bruges til at udvikle GUI-applikationer og webapplikationer samt med indlejrede systemer |
| Bearbejdelighed | Den har mange brugervenlige pakker til at udføre opgaver | Det kan nemt udføre matrixberegning såvel som optimering |
| Integreret udviklingsmiljø | Forskellige populære R IDE'er er Rstudio, RKward, R commander osv. | Forskellige populære Python IDE'er er Spyder, Eclipse+Pydev, Atom osv. |
| Biblioteker og pakker | Der er mange pakker og biblioteker som ggplot2 , caret , etc. | Nogle væsentlige pakker og biblioteker er Pandaer , Numpy , Scipy , etc. |
| Omfang | Det bruges hovedsageligt til kompleks dataanalyse inden for datavidenskab. | Det kræver en mere strømlinet tilgang til datavidenskabelige projekter. |
Økosystem i R-programmering og Python-programmering
Python understøtter et meget stort fællesskab af almen datavidenskab. En af de mest basale anvendelser til dataanalyse, primært på grund af det fantastiske økosystem af datacentrerede Python-pakker. Pandas og NumPy er en af de pakker, der gør import og analyse og visualisering af data meget nemmere.
R Programmering har et rigt økosystem til brug i standard maskinlæring og data mining-teknikker. Det fungerer i statistisk analyse af store datasæt, og det tilbyder en række forskellige muligheder for at udforske data og Det gør det nemmere at bruge sandsynlighedsfordelinger, anvende forskellige statistiske test.
R vs Python
| Funktioner | R | Python |
|---|---|---|
| Dataindsamling | Det bruges til dataanalytikere til at importere data fra Excel, CSV og tekstfiler. | Det bruges i alle slags dataformater inklusive SQL-tabeller |
| Dataudforskning | Den er optimeret til statistisk analyse af store datasæt | Du kan udforske data med Pandas |
| Datamodellering | Det understøtter Tidyverse, og det blev nemt at importere, manipulere, visualisere og rapportere om data | Brug kan du NumPy, SciPy, scikit-lære , TansorFlow |
| Datavisualisering | Du kan bruge værktøjerne ggplot2 og ggplot til at plotte komplekse spredningsplot med regressionslinjer. | Du kan bruge Matplotlib , pandaer, Søfødt |
Statistisk analyse og maskinlæring i R og Python
Statistisk analyse og maskinlæring er kritiske komponenter i datavidenskab, der involverer anvendelsen af statistiske metoder, modeller og teknikker til at udtrække indsigt, identificere mønstre og drage meningsfulde konklusioner fra data. Både R og Python har meget brugt programmeringssprog til statistisk analyse, der hver tilbyder en række biblioteker og pakker til at udføre forskellige statistiske og maskinlæringsopgaver. Noget sammenligning af statistisk analyse og modellering i R og Python.
| Evne | R | Python |
|---|---|---|
| Grundlæggende statistik | Indbyggede funktioner (middelværdi, median osv.) | NumPy (gennemsnit, median osv.) |
| Lineær regression | lm() funktion og formler | Statsmodeller (OLS) Ordinær mindste kvadraters (OLS) metode |
| Generaliserede lineære modeller (GLM) | glm() funktion | Statsmodels (GLM) |
| Tidsserieanalyse | Tidsseriepakker (prognose) | Statistiske modeller (tidsserier) |
| ANOVA og t-tests | Indbyggede funktioner (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-tests) |
| Hypotesetest | Indbyggede funktioner (wilcox.test osv.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Principal Component Analysis (PCA) | princomp() funktion | scikit-learn (PCA) |
| Klynger (K-midler, hierarkisk) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, Agglomerative Clustering) |
| Beslutningstræer | rpart() funktion | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Tilfældig Skov | randomForest() funktion |
Fordele ved R-programmering og Python-programmering
| R Programmering | Python programmering |
|---|---|
| Det understøtter et stort datasæt til statistisk analyse | Generel programmering til brug af dataanalyse |
| Primære brugere er Scholar og R&D | Primære brugere er programmører og udviklere |
| Supportpakker som tidevandet , ggplot2, caret, zoo | Supportpakker som pandaer, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Support RStudio og den har en bred vifte af statistik og generelle dataanalyse- og visualiseringsmuligheder. | Support Conda miljø med Spyder, Ipython Notebook |
Ulemper ved R-programmering og Python-programmering
| R Programmering | Python programmering |
|---|---|
| R er meget vanskeligere sammenlignet med Python, fordi den hovedsageligt bruges til statistikformål. | Python har ikke for mange biblioteker til datavidenskab sammenlignet med R. |
| R er måske ikke så hurtigt som sprog som Python, især til beregningsintensive opgaver og storskala databehandling. | Python er muligvis ikke så specialiseret til statistik og dataanalyse som R. Nogle statistiske funktioner og visualiseringsfunktioner kan være mere strømlinede i R. |
| Hukommelsesstyring i R er muligvis ikke så effektiv som på nogle andre sprog, hvilket kan føre til ydeevneproblemer og hukommelsesrelaterede fejl | Python-visualiseringskapaciteter er måske ikke så polerede og strømlinede som dem, der tilbydes af R's ggplot2. |
R- og Python-brug i Data Science
Python og R programmeringssprog er mest nyttigt inden for datavidenskab og det beskæftiger sig med at identificere, repræsentere og udtrække meningsfuld information fra datakilder, der skal bruges til at udføre en vis forretningslogik med disse sprog. Det har en populær pakke til dataindsamling, dataudforskning, datamodellering, datavisualisering og statisk analyse.
Eksempel i R og Python
Program til tilføjelse af to tal
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>)> |
>
>
R
css-justeringsbilleder
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Produktion
The sum is 12>