R programmeringsspråk og Python brukes begge mye for datavitenskap. Begge er veldig nyttige og åpen kildekode-språk også. For dataanalyse, statistisk databehandling og maskinlæring Begge språk er sterke verktøy med store fellesskap og enorme biblioteker for datavitenskapsjobber. En teoretisk sammenligning mellom R og Python er gitt nedenfor:
R vs Python
string split bash
I denne artikkelen vil vi dekke følgende emner:
- R programmeringsspråk
- Python programmeringsspråk
- Forskjellen mellom R-programmering og Python-programmering
- Økosystem i R-programmering og Python-programmering
- Fordeler og ulemper ved R-programmering og Python-programmering
- R- og Python-bruk i Data Science
- Eksempel i R og Python
R programmeringsspråk
R programmeringsspråk brukes til maskinlæringsalgoritmer, lineær regresjon, tidsserier, statistisk inferens osv. Den ble designet av Ross Ihaka og Robert Gentleman i 1993. R er et åpen kildekode programmeringsspråk som er mye brukt som statistisk programvare og dataanalyseverktøy . R kommer vanligvis med kommandolinjegrensesnittet. R er tilgjengelig på tvers av mye brukte plattformer som Windows, Linux og macOS. Programmeringsspråket R er også det siste banebrytende verktøyet.
Python programmeringsspråk
Python er et mye brukt generellt programmeringsspråk på høyt nivå. Den ble opprettet av Guido van Rossum i 1991 og videreutviklet av Python Software Foundation. Den ble designet med vekt på kodelesbarhet, og syntaksen lar programmerere uttrykke konseptene sine i færre linjer med kode.
Forskjellen mellom R-programmering og Python-programmering
Nedenfor er noen store forskjeller mellom R og Python:
| Trekk | R | Python |
|---|---|---|
| Introduksjon | R er et språk og miljø for statistisk programmering som inkluderer statistisk databehandling og grafikk. | Python er et generellt programmeringsspråk for dataanalyse og vitenskapelig databehandling |
| Objektiv | Den har mange funksjoner som er nyttige for statistisk analyse og representasjon. | Den kan brukes til å utvikle GUI-applikasjoner og webapplikasjoner samt med innebygde systemer |
| Gjennomførbarhet | Den har mange brukervennlige pakker for å utføre oppgaver | Den kan enkelt utføre matriseberegning samt optimalisering |
| Integrert utviklingsmiljø | Ulike populære R IDE-er er Rstudio, RKward, R commander, etc. | Ulike populære Python IDE-er er Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc. |
| Biblioteker og pakker | Det er mange pakker og biblioteker som ggplot2 , caret , etc. | Noen viktige pakker og biblioteker er Pandaer , Numpy , Scipy , etc. |
| omfang | Den brukes hovedsakelig til kompleks dataanalyse innen datavitenskap. | Det krever en mer strømlinjeformet tilnærming for datavitenskapelige prosjekter. |
Økosystem i R-programmering og Python-programmering
Python støtter et veldig stort fellesskap av generell datavitenskap. En av de mest grunnleggende bruksområdene for dataanalyse, først og fremst på grunn av det fantastiske økosystemet til datasentriske Python-pakker. Pandas og NumPy er en av de pakkene som gjør import og analyse og visualisering av data mye enklere.
R Programmering har et rikt økosystem å bruke i standard maskinlæring og datautvinningsteknikker. Det fungerer i statistisk analyse av store datasett, og det tilbyr en rekke forskjellige alternativer for å utforske data og Det gjør det enklere å bruke sannsynlighetsfordelinger, bruke forskjellige statistiske tester.
R vs Python
| Egenskaper | R | Python |
|---|---|---|
| Datainnsamling | Den brukes for dataanalytikere for å importere data fra Excel, CSV og tekstfiler. | Den brukes i alle slags dataformater, inkludert SQL-tabeller |
| Datautforskning | Den er optimalisert for statistisk analyse av store datasett | Du kan utforske data med Pandas |
| Datamodellering | Den støtter Tidyverse og det ble enkelt å importere, manipulere, visualisere og rapportere om data | Bruk kan du NumPy, SciPy, scikit-learn , TansorFlow |
| Datavisualisering | Du kan bruke ggplot2 og ggplot-verktøy til å plotte komplekse spredningsplott med regresjonslinjer. | Du kan bruke Matplotlib , Pandaer, Seaborn |
Statistisk analyse og maskinlæring i R og Python
Statistisk analyse og maskinlæring er kritiske komponenter i datavitenskap, som involverer anvendelse av statistiske metoder, modeller og teknikker for å trekke ut innsikt, identifisere mønstre og trekke meningsfulle konklusjoner fra data. Både R og Python har mye brukt programmeringsspråk for statistisk analyse, som hver tilbyr en rekke biblioteker og pakker for å utføre forskjellige statistiske oppgaver og maskinlæringsoppgaver. Noen sammenligning av statistisk analyse og modelleringsevner i R og Python.
| Evne | R | Python |
|---|---|---|
| Grunnleggende statistikk | Innebygde funksjoner (gjennomsnitt, median, etc.) | NumPy (gjennomsnitt, median osv.) |
| Lineær regresjon | lm() funksjon og formler | Statsmodeller (OLS) Ordinær minste kvadraters (OLS) metode |
| Generaliserte lineære modeller (GLM) | glm() funksjon | Statsmodeller (GLM) |
| Tidsserieanalyse | Tidsseriepakker (prognose) | Statsmodels (Time Series) |
| ANOVA og t-tester | Innebygde funksjoner (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-tester) |
| Hypotese tester | Innebygde funksjoner (wilcox.test, etc.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Hovedkomponentanalyse (PCA) | princomp() funksjon | scikit-learn (PCA) |
| Klynger (K-Means, hierarkisk) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, Agglomerative Clustering) |
| Beslutningstrær | rpart() funksjon | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Tilfeldig skog | randomForest() funksjon |
Fordeler innen R-programmering og Python-programmering
| R Programmering | Python programmering |
|---|---|
| Den støtter et stort datasett for statistisk analyse | Generell programmering for å bruke dataanalyse |
| Primære brukere er Scholar og FoU | Primære brukere er programmerere og utviklere |
| Støttepakker som tidyverse , ggplot2, caret, dyrehage | Støttepakker som pandaer, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Brukerstøtte RStudio og den har et bredt spekter av statistikk og generell dataanalyse og visualiseringsmuligheter. | Støtt Conda-miljø med Spyder, Ipython Notebook |
Ulemper i R-programmering og Python-programmering
| R Programmering | Python programmering |
|---|---|
| R er mye vanskeligere sammenlignet med Python fordi den hovedsakelig brukes til statistikkformål. | Python har ikke for mange biblioteker for datavitenskap sammenlignet med R. |
| R er kanskje ikke like raskt som språk som Python, spesielt for beregningsintensive oppgaver og storskala databehandling. | Python er kanskje ikke like spesialisert for statistikk og dataanalyse som R. Noen statistiske funksjoner og visualiseringsmuligheter kan være mer strømlinjeformet i R. |
| Minneadministrasjon i R er kanskje ikke så effektiv som i enkelte andre språk, noe som kan føre til ytelsesproblemer og minnerelaterte feil | Python-visualiseringsfunksjonene er kanskje ikke så polerte og strømlinjeformede som de som tilbys av Rs ggplot2. |
R- og Python-bruk i Data Science
Python og R programmeringsspråk er mest nyttig innen datavitenskap og den omhandler å identifisere, representere og trekke ut meningsfull informasjon fra datakilder som skal brukes til å utføre forretningslogikk med disse språkene. Den har en populær pakke for datainnsamling, datautforskning, datamodellering, datavisualisering og statisk analyse.
Eksempel i R og Python
Program for å legge til to tall
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
skjær java
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Produksjon
The sum is 12>