R programmeringsspråk och Pytonorm båda används flitigt för datavetenskap. Båda är mycket användbara språk med öppen källkod. För dataanalys, statistisk beräkning och maskininlärning Båda språken är starka verktyg med stora gemenskaper och enorma bibliotek för datavetenskapliga jobb. En teoretisk jämförelse mellan R och Python ges nedan:
R vs Python
I den här artikeln kommer vi att täcka följande ämnen:
- R programmeringsspråk
- Python programmeringsspråk
- Skillnaden mellan R-programmering och Python-programmering
- Ekosystem i R-programmering och Python-programmering
- Fördelar och nackdelar i R-programmering och Python-programmering
- R- och Python-användningar i Data Science
- Exempel i R och Python
R programmeringsspråk
R programmeringsspråk används för maskininlärningsalgoritmer, linjär regression, tidsserier, statistisk inferens, etc. Det designades av Ross Ihaka och Robert Gentleman 1993. R är ett programmeringsspråk med öppen källkod som används flitigt som ett statistiskt mjukvaru- och dataanalysverktyg . R kommer vanligtvis med kommandoradsgränssnittet. R är tillgängligt på mycket använda plattformar som Windows, Linux och macOS. Dessutom är programmeringsspråket R det senaste banbrytande verktyget.
Python programmeringsspråk
Pytonorm är ett allmänt använt programmeringsspråk på hög nivå. Det skapades av Guido van Rossum 1991 och vidareutvecklades av Python Software Foundation. Den designades med tonvikt på kodläsbarhet, och dess syntax tillåter programmerare att uttrycka sina koncept i färre rader kod.
Skillnaden mellan R-programmering och Python-programmering
Nedan är några stora skillnader mellan R och Python:
| Funktion | R | Pytonorm |
|---|---|---|
| Introduktion | R är ett språk och en miljö för statistisk programmering som inkluderar statistisk beräkning och grafik. | Python är ett allmänt programmeringsspråk för dataanalys och vetenskaplig beräkning |
| Mål | Den har många funktioner som är användbara för statistisk analys och representation. | Den kan användas för att utveckla GUI-applikationer och webbapplikationer samt med inbyggda system |
| Bearbetbarhet | Den har många lättanvända paket för att utföra uppgifter | Den kan enkelt utföra matrisberäkning såväl som optimering |
| Integrerad utvecklingsmiljö | Olika populära R IDE är Rstudio, RKward, R commander, etc. | Olika populära Python IDE är Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc. |
| Bibliotek och paket | Det finns många paket och bibliotek som ggplot2 , markör , etc. | Några viktiga paket och bibliotek är Pandas , Numpy , Scipy , etc. |
| Omfattning | Det används främst för komplex dataanalys inom datavetenskap. | Det kräver en mer strömlinjeformad strategi för datavetenskapliga projekt. |
Ekosystem i R-programmering och Python-programmering
Pytonorm stöder en mycket stor gemenskap av allmän datavetenskap. En av de mest grundläggande användningarna för dataanalys, främst på grund av det fantastiska ekosystemet av datacentrerade Python-paket. Pandas och NumPy är ett av de paket som gör import och analys och visualisering av data mycket enklare.
R Programmering har ett rikt ekosystem att använda i standardtekniker för maskininlärning och datautvinning. Det fungerar i statistisk analys av stora datamängder, och det erbjuder ett antal olika alternativ för att utforska data och Det gör det lättare att använda sannolikhetsfördelningar, tillämpa olika statistiska tester.
R vs Python
| Funktioner | R | Pytonorm |
|---|---|---|
| Datainsamling | Det används för dataanalytiker för att importera data från Excel, CSV och textfiler. | Den används i alla typer av dataformat inklusive SQL-tabeller |
| Datautforskning | Den är optimerad för statistisk analys av stora datamängder | Du kan utforska data med Pandas |
| Datamodellering | Den stöder Tidyverse och det blev lätt att importera, manipulera, visualisera och rapportera om data | Använd kan du NumPy, SciPy, scikit-lära , TansorFlow |
| Datavisualisering | Du kan använda verktygen ggplot2 och ggplot för att plotta komplexa spridningsdiagram med regressionslinjer. | Du kan använda Matplotlib , pandor, Seaborn |
Statistisk analys och maskininlärning i R och Python
Statistisk analys och maskininlärning är kritiska komponenter inom datavetenskap, som involverar tillämpning av statistiska metoder, modeller och tekniker för att extrahera insikter, identifiera mönster och dra meningsfulla slutsatser från data. Både R och Python har i stor utsträckning använt programmeringsspråk för statistisk analys, var och en erbjuder en mängd olika bibliotek och paket för att utföra olika statistiska uppgifter och maskininlärningsuppgifter. Viss jämförelse av statistisk analys och modelleringsmöjligheter i R och Python.
| Förmåga | R | Pytonorm |
|---|---|---|
| Grundläggande statistik | Inbyggda funktioner (medelvärde, median, etc.) | NumPy (medelvärde, median, etc.) |
| Linjär regression java för loop | lm() funktion och formler | Statsmodeller (OLS) Ordinarie minsta kvadraters (OLS) metod |
| Generaliserade linjära modeller (GLM) | glm() funktion | Statliga modeller (GLM) |
| Tidsserieanalys | Tidsseriepaket (prognos) | Statistikmodeller (tidsserier) |
| ANOVA och t-tester | Inbyggda funktioner (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-test) påskägg i Android |
| Hypotestest | Inbyggda funktioner (wilcox.test, etc.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Principal Component Analysis (PCA) | princomp() funktion | scikit-learn (PCA) |
| Klustring (K-medel, hierarkisk) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Beslutsträd | rpart() funktion | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Random Forest | randomForest() funktion |
Fördelar med R-programmering och Python-programmering
| R Programmering | Python programmering |
|---|---|
| Den stöder en stor datamängd för statistisk analys | Allmän programmering för att använda dataanalys |
| Primära användare är Scholar och FoU | Primära användare är programmerare och utvecklare |
| Supportpaket som tidvattnet , ggplot2, caret, zoo | Supportpaket som pandor, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Stöd RStudio och den har ett brett utbud av statistik och allmänna dataanalys- och visualiseringsmöjligheter. | Stöd Conda-miljö med Spyder, Ipython Notebook |
Nackdelar med R-programmering och Python-programmering
| R Programmering | Python programmering |
|---|---|
| R är mycket svårare jämfört med Python eftersom det främst används för statistikändamål. | Python har inte för många bibliotek för datavetenskap jämfört med R. |
| R kanske inte är lika snabbt som språk som Python, särskilt för beräkningsintensiva uppgifter och storskalig databehandling. | Python kanske inte är lika specialiserad för statistik och dataanalys som R. Vissa statistiska funktioner och visualiseringsmöjligheter kan vara mer strömlinjeformade i R. Skådespelerskan Rubina Dilaik |
| Minneshantering i R kanske inte är lika effektiv som i vissa andra språk, vilket kan leda till prestandaproblem och minnesrelaterade fel | Python-visualiseringsfunktionerna kanske inte är lika polerade och strömlinjeformade som de som erbjuds av R:s ggplot2. |
R- och Python-användningar i Data Science
Python och R programmeringsspråk är mest användbart inom datavetenskap och det handlar om att identifiera, representera och extrahera meningsfull information från datakällor som ska användas för att utföra viss affärslogik med dessa språk. Den har ett populärt paket för datainsamling, datautforskning, datamodellering, datavisualisering och statisk analys.
Exempel i R och Python
Program för att lägga till två siffror
Pytonorm
# Python program to add two numbers> numb1>=> 8> numb2>=> 4> # Adding two numbers> sum> => numb1>+> numb2> # Printing the result> print>(>'The sum is'>,>sum>)> |
linux $home
>
>
R
# 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>