Llenguatge de programació R i Python tots dos s'utilitzen àmpliament per a la ciència de dades. Tots dos són llenguatges molt útils i de codi obert també. Per a l'anàlisi de dades, la informàtica estadística i l'aprenentatge automàtic Els dos idiomes són eines sòlides amb comunitats importants i biblioteques enormes per a feines de ciència de dades. A continuació es proporciona una comparació teòrica entre R i Python:
R vs Python
En aquest article tractarem els següents temes:
- Llenguatge de programació R
- Llenguatge de programació Python
- Diferència entre programació R i programació Python
- Ecosistema en programació R i programació Python
- Avantatges i desavantatges de la programació R i la programació de Python
- Ús de R i Python a Data Science
- Exemple en R i Python
Llenguatge de programació R
Llenguatge de programació R s'utilitza per a algorismes d'aprenentatge automàtic, regressió lineal, sèries temporals, inferència estadística, etc. Va ser dissenyat per Ross Ihaka i Robert Gentleman el 1993. R és un llenguatge de programació de codi obert que s'utilitza àmpliament com a programari estadístic i eina d'anàlisi de dades. . R generalment ve amb la interfície de línia d'ordres. R està disponible a plataformes àmpliament utilitzades com Windows, Linux i macOS. A més, el llenguatge de programació R és l'última eina d'avantguarda.
Llenguatge de programació Python
Python és un llenguatge de programació d'alt nivell i de propòsit general molt utilitzat. Va ser creat per Guido van Rossum el 1991 i desenvolupat per la Python Software Foundation. Va ser dissenyat amb èmfasi en la llegibilitat del codi i la seva sintaxi permet als programadors expressar els seus conceptes en menys línies de codi.
Diferència entre programació R i programació Python
A continuació es mostren algunes diferències importants entre R i Python:
| Característica | R | Python |
|---|---|---|
| Introducció | R és un llenguatge i un entorn per a la programació estadística que inclou computació estadística i gràfics. | Python és un llenguatge de programació de propòsit general per a l'anàlisi de dades i la informàtica científica |
| Objectiu | Té moltes característiques que són útils per a l'anàlisi i la representació estadística. | Es pot utilitzar per desenvolupar aplicacions GUI i aplicacions web, així com amb sistemes incrustats |
| Treballabilitat | Té molts paquets fàcils d'utilitzar per realitzar tasques | Pot realitzar fàcilment el càlcul de matrius així com l'optimització |
| Entorn de desenvolupament integrat | Diversos R IDE populars són Rstudio, RKward, R commander, etc. | Diversos IDE de Python populars són Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc. |
| Biblioteques i paquets | Hi ha molts paquets i biblioteques com ggplot2 , caret , etc. | Alguns paquets i biblioteques essencials són Pandes , Numpy , Scipy , etc. |
| Àmbit | S'utilitza principalment per a l'anàlisi de dades complexes en ciència de dades. | Es necessita un enfocament més racionalitzat per als projectes de ciència de dades. |
Ecosistema en programació R i programació Python
Python dóna suport a una comunitat molt gran de ciència de dades de propòsit general. Un dels usos més bàsics per a l'anàlisi de dades, principalment pel fantàstic ecosistema de paquets Python centrats en dades. Pandas i NumPy són un d'aquests paquets que faciliten molt la importació, l'anàlisi i la visualització de dades.
Programació R té un ecosistema ric per utilitzar-lo en tècniques estàndard d'aprenentatge automàtic i mineria de dades. Funciona en l'anàlisi estadística de grans conjunts de dades i ofereix una sèrie d'opcions diferents per explorar dades i facilita l'ús de distribucions de probabilitat, l'aplicació de diferents proves estadístiques.
R vs Python
| Característiques | R | Python |
|---|---|---|
| Recopilació de dades | S'utilitza perquè els analistes de dades importin dades d'Excel, CSV i fitxers de text. | S'utilitza en tot tipus de formats de dades, incloses les taules SQL |
| Exploració de dades | Està optimitzat per a l'anàlisi estadística de grans conjunts de dades | Podeu explorar dades amb Pandas |
| Modelització de dades | Admet Tidyverse i es va fer fàcil importar, manipular, visualitzar i informar sobre dades | Podeu utilitzar NumPy, SciPy, scikit-learn , TansorFlow |
| Visualització de dades | Podeu utilitzar les eines ggplot2 i ggplot per traçar gràfics de dispersió complexos amb línies de regressió. | Pots fer servir Matplotlib , Pandes, Seaborn |
Anàlisi estadística i aprenentatge automàtic en R i Python
L'anàlisi estadística i l'aprenentatge automàtic són components crítics de la ciència de dades, que impliquen l'aplicació de mètodes, models i tècniques estadístics per extreure coneixements, identificar patrons i extreure conclusions significatives de les dades. Tant R com Python han utilitzat llenguatges de programació àmpliament per a l'anàlisi estadística, cadascun oferint una varietat de biblioteques i paquets per realitzar tasques d'aprenentatge automàtic i estadístiques diverses. Alguna comparació de les capacitats d'anàlisi i modelització estadística en R i Python.
| Capacitat El procés d'Android acore continua aturant-se | R | Python |
|---|---|---|
| Estadística bàsica | Funcions integrades (mitjana, mediana, etc.) | NumPy (mitjana, mediana, etc.) |
| Regressió lineal | Funció lm() i fórmules | Models d'estadístiques (OLS) Mètode dels mínims quadrats ordinaris (OLS). |
| Models lineals generalitzats (GLM) | funció glm(). | Models d'estat (GLM) |
| Anàlisi de sèries temporals | Paquets de sèries temporals (previsió) | Models d'estadístiques (sèrie temporal) diferència de tigre i lleó |
| ANOVA i proves t | Funcions integrades (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, proves t) |
| Proves d'hipòtesi | Funcions integrades (wilcox.test, etc.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Anàlisi de components principals (PCA) | funció princomp(). | scikit-learn (PCA) patrons de disseny java |
| Agrupació (K-Means, jeràrquica) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Arbres de decisió | funció rpart(). | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Bosc aleatori | funció randomForest(). |
Avantatges en programació R i programació Python
| Programació R | Programació Python |
|---|---|
| Admet un gran conjunt de dades per a anàlisis estadístiques | Programació d'ús general per utilitzar l'anàlisi de dades |
| Els usuaris principals són Scholar i R+D | Els usuaris principals són programadors i desenvolupadors |
| Paquets de suport com marea inversa , ggplot2, caret, zoo | Paquets de suport com pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Suport RStudio i Té una àmplia gamma d'estadístiques i capacitats generals d'anàlisi i visualització de dades. | Admet l'entorn Conda amb Spyder, Ipython Notebook |
Desavantatges en la programació en R i en la programació en Python
| Programació R | Programació Python |
|---|---|
| R és molt més difícil en comparació amb Python perquè s'utilitza principalment amb finalitats estadístiques. | Python no té massa biblioteques per a la ciència de dades en comparació amb R. |
| Pot ser que R no sigui tan ràpid com idiomes com Python, especialment per a tasques computacionalment intensives i processament de dades a gran escala. | Pot ser que Python no estigui tan especialitzat en estadístiques i anàlisi de dades com R. Algunes funcions estadístiques i capacitats de visualització podrien ser més racionalitzades a R. |
| La gestió de la memòria a R pot no ser tan eficient com en altres idiomes, cosa que pot provocar problemes de rendiment i errors relacionats amb la memòria | És possible que les capacitats de visualització de Python no siguin tan polides i racionalitzades com les que ofereix el ggplot2 de R. bloquejar anuncis a youtube Android |
Ús de R i Python a la ciència de dades
El llenguatge de programació Python i R és el més útil en ciència de dades i s'ocupa d'identificar, representar i extreure informació significativa de fonts de dades per utilitzar-la per dur a terme alguna lògica empresarial amb aquests llenguatges. Té un paquet popular per a la recollida de dades, l'exploració de dades, el modelatge de dades, la visualització de dades i l'anàlisi estàtica.
Exemple en R i Python
Programa per a la suma de dos nombres
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
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
generador de cadenes java
>
Sortida
The sum is 12>