Programovací jazyk R a Krajta oba jsou široce používány pro datovou vědu. Oba jsou velmi užitečné a také open source jazyky. Pro analýzu dat, statistické výpočty a strojové učení Oba jazyky jsou silné nástroje s početnými komunitami a obrovskými knihovnami pro úlohy v oblasti datové vědy. Teoretické srovnání mezi R a Python je uvedeno níže:
R vs Python
V tomto článku se budeme zabývat následujícími tématy:
- Programovací jazyk R
- Programovací jazyk Python
- Rozdíl mezi programováním R a programováním v Pythonu
- Ekosystém v programování R a programování v Pythonu
- Výhody a nevýhody v programování R a programování v Pythonu
- Využití R a Pythonu v Data Science
- Příklad v R a Pythonu
Programovací jazyk R
Programovací jazyk R se používá pro algoritmy strojového učení, lineární regresi, časové řady, statistickou inferenci atd. Navrhli jej Ross Ihaka a Robert Gentleman v roce 1993. R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, který je široce používán jako statistický software a nástroj pro analýzu dat . R obecně přichází s rozhraním příkazového řádku. R je k dispozici na široce používaných platformách, jako jsou Windows, Linux a macOS. Programovací jazyk R je také nejnovějším špičkovým nástrojem.
Programovací jazyk Python
Krajta je široce používaný univerzální programovací jazyk na vysoké úrovni. Byl vytvořen Guido van Rossum v roce 1991 a dále rozvíjen Python Software Foundation. Byl navržen s důrazem na čitelnost kódu a jeho syntaxe umožňuje programátorům vyjádřit své koncepty v menším počtu řádků kódu.
Rozdíl mezi programováním R a programováním v Pythonu
Níže jsou uvedeny některé hlavní rozdíly mezi R a Pythonem:
| Vlastnosti | R | Krajta |
|---|---|---|
| Úvod | R je jazyk a prostředí pro statistické programování, které zahrnuje statistické výpočty a grafiku. | Python je univerzální programovací jazyk pro analýzu dat a vědecké výpočty |
| Objektivní | Má mnoho funkcí, které jsou užitečné pro statistickou analýzu a reprezentaci. | Může být použit pro vývoj GUI aplikací a webových aplikací, stejně jako s vestavěnými systémy |
| Zpracovatelnost | Má mnoho snadno použitelných balíčků pro provádění úkolů | Může snadno provádět maticový výpočet i optimalizaci |
| Integrované vývojové prostředí | Různá populární R IDE jsou Rstudio, RKward, R commander atd. | Různá populární Python IDE jsou Spyder, Eclipse+Pydev, Atom atd. |
| Knihovny a balíčky | Existuje mnoho balíčků a knihoven jako ggplot2 , stříška , atd. | Některé základní balíčky a knihovny jsou pandy , Numpy , Scipy , atd. |
| Rozsah | Používá se hlavně pro komplexní analýzu dat v datové vědě. | Pro projekty datové vědy to vyžaduje efektivnější přístup. |
Ekosystém v programování R a programování v Pythonu
Krajta podporuje velmi rozsáhlou komunitu vědy o obecných datech. Jedno z nejzákladnějších použití pro analýzu dat, především kvůli fantastickému ekosystému balíčků Python zaměřených na data. Pandas a NumPy jsou jedním z těch balíčků, které značně usnadňují import, analýzu a vizualizaci dat.
R Programování má bohatý ekosystém pro použití ve standardních technikách strojového učení a dolování dat. Funguje při statistické analýze velkých datových souborů a nabízí řadu různých možností pro zkoumání dat a usnadňuje používání rozdělení pravděpodobnosti, aplikaci různých statistických testů.
kyselé vlastnosti v dbms
R vs Python
| Funkce | R | Krajta |
|---|---|---|
| Sběr dat | Používá se pro datové analytiky k importu dat z Excelu, CSV a textových souborů. | Používá se ve všech druzích datových formátů včetně tabulek SQL |
| Průzkum dat | Je optimalizován pro statistickou analýzu velkých souborů dat | Data můžete zkoumat pomocí Pandas |
| Datové modelování | Podporuje Tidyverse a stalo se snadné importovat, manipulovat, vizualizovat a vytvářet zprávy o datech | Můžete použít NumPy, SciPy, scikit-učit se , TansorFlow |
| Vizualizace dat | Nástroje ggplot2 a ggplot můžete použít k vykreslení komplexních bodových grafů s regresními čarami. | Můžeš použít Matplotlib , pandy, Seaborn |
Statistická analýza a strojové učení v R a Pythonu
Statistická analýza a strojové učení jsou kritickými součástmi datové vědy, které zahrnují aplikaci statistických metod, modelů a technik k získávání poznatků, identifikaci vzorců a vyvozování smysluplných závěrů z dat. R i Python široce používají programovací jazyky pro statistickou analýzu, z nichž každý nabízí řadu knihoven a balíčků pro provádění různých statistických úloh a úloh strojového učení. Nějaké srovnání statistických analýz a možností modelování v R a Pythonu.
| Schopnost | R | Krajta |
|---|---|---|
| Základní statistika | Vestavěné funkce (průměr, medián atd.) | NumPy (průměr, medián atd.) |
| Lineární regrese | Funkce lm() a vzorce | Statsmodels (OLS) Metoda obyčejných nejmenších čtverců (OLS). ostrov java |
| Generalizované lineární modely (GLM) | funkce glm(). | Státní modely (GLM) |
| Analýza časových řad | Balíčky časových řad (předpověď) | Statistické modely (časové řady) |
| ANOVA a t-testy | Vestavěné funkce (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-testy) |
| Testy hypotéz | Vestavěné funkce (wilcox.test atd.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Analýza hlavních komponent (PCA) | funkce principomp(). | scikit-learn (PCA) |
| Shlukování (K-Means, Hierarchical) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Rozhodovací stromy | funkce rpart(). | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) řazení v seznamu polí v jazyce Java |
| Náhodný les | funkce randomForest(). |
Výhody v programování R a programování v Pythonu
| R Programování | Programování v Pythonu |
|---|---|
| Podporuje velký soubor dat pro statistickou analýzu | Univerzální programování pro použití analýzy dat |
| Primárními uživateli jsou Scholar a R&D | Primárními uživateli jsou programátoři a vývojáři |
| Podporované balíčky jako přílivový , ggplot2, stříška, zoo | Podporované balíčky jako pandy, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Podpěra, podpora RStudio a má širokou škálu statistik a obecných možností analýzy a vizualizace dat. | Podporujte prostředí Conda pomocí Spyder, Ipython Notebook |
Nevýhody programování R a programování v Pythonu
| R Programování | Programování v Pythonu |
|---|---|
| R je mnohem obtížnější ve srovnání s Pythonem, protože se používá hlavně pro statistické účely. | Python nemá příliš mnoho knihoven pro datovou vědu ve srovnání s R. |
| R nemusí být tak rychlé jako jazyky jako Python, zejména pro výpočetně náročné úlohy a rozsáhlé zpracování dat. | Python nemusí být tak specializovaný na statistiky a analýzu dat jako R. Některé statistické funkce a vizualizační možnosti mohou být v R efektivnější. |
| Správa paměti v R nemusí být tak efektivní jako v některých jiných jazycích, což může vést k problémům s výkonem a chybám souvisejícím s pamětí | Možnosti vizualizace Pythonu nemusí být tak vybroušené a zjednodušené jako ty, které nabízí R's ggplot2. |
Využití R a Pythonu v Data Science
Programovací jazyk Python a R je nejužitečnější v datové vědě a zabývá se identifikací, reprezentací a extrakcí smysluplných informací z datových zdrojů, které mají být použity k provádění určité obchodní logiky s těmito jazyky. Má oblíbený balíček pro sběr dat, průzkum dat, modelování dat, vizualizaci dat a statickou analýzu.
Příklad v R a Pythonu
Program pro sčítání dvou čísel
Krajta
# Python program to add two numbers> numb1>=> 8> numb2>=> 4> # Adding two numbers> sum> => numb1>+> numb2> # Printing the result> print>(>'The sum is'>,>sum>)> |
linuxový hostitel
>
>
R
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Výstup
The sum is 12>