Programmiersprache R Und Python werden beide häufig für Data Science verwendet. Beide sind sehr nützliche und Open-Source-Sprachen. Für Datenanalyse, statistische Berechnungen und maschinelles Lernen. Beide Sprachen sind starke Werkzeuge mit großen Communities und riesigen Bibliotheken für datenwissenschaftliche Aufgaben. Nachfolgend finden Sie einen theoretischen Vergleich zwischen R und Python:
R vs. Python
In diesem Artikel werden wir die folgenden Themen behandeln:
- Programmiersprache R
- Programmiersprache Python
- Unterschied zwischen R-Programmierung und Python-Programmierung
- Ökosystem in der R-Programmierung und Python-Programmierung
- Vor- und Nachteile der R-Programmierung und Python-Programmierung
- R- und Python-Verwendungen in Data Science
- Beispiel in R und Python
Programmiersprache R
Programmiersprache R wird für Algorithmen des maschinellen Lernens, lineare Regression, Zeitreihen, statistische Schlussfolgerungen usw. verwendet. Es wurde 1993 von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt. R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die häufig als Statistiksoftware und Datenanalysetool verwendet wird . R wird im Allgemeinen mit der Befehlszeilenschnittstelle geliefert. R ist auf weit verbreiteten Plattformen wie Windows, Linux und macOS verfügbar. Außerdem ist die Programmiersprache R das neueste Werkzeug.
Programmiersprache Python
Python ist eine weit verbreitete Allzweck-Programmiersprache auf hohem Niveau. Es wurde 1991 von Guido van Rossum erstellt und von der Python Software Foundation weiterentwickelt. Bei der Entwicklung wurde der Schwerpunkt auf die Lesbarkeit des Codes gelegt, und seine Syntax ermöglicht es Programmierern, ihre Konzepte in weniger Codezeilen auszudrücken.
Unterschied zwischen R-Programmierung und Python-Programmierung
Nachfolgend sind einige wesentliche Unterschiede zwischen R und Python aufgeführt:
| Besonderheit | R | Python |
|---|---|---|
| Einführung | R ist eine Sprache und Umgebung für die statistische Programmierung, die statistische Berechnungen und Grafiken umfasst. | Python ist eine universelle Programmiersprache für Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen |
| Zielsetzung | Es verfügt über viele Funktionen, die für die statistische Analyse und Darstellung nützlich sind. | Es kann zur Entwicklung von GUI-Anwendungen und Webanwendungen sowie mit eingebetteten Systemen verwendet werden |
| Bearbeitbarkeit | Es verfügt über viele benutzerfreundliche Pakete zum Ausführen von Aufgaben | Es kann problemlos Matrixberechnungen und Optimierungen durchführen |
| Integrierte Entwicklungsumgebung | Verschiedene beliebte R-IDEs sind Rstudio, RKward, R Commander usw. | Verschiedene beliebte Python-IDEs sind Spyder, Eclipse+Pydev, Atom usw. |
| Bibliotheken und Pakete | Es gibt viele Pakete und Bibliotheken wie ggplot2 , Caret , usw. | Einige wichtige Pakete und Bibliotheken sind Pandas , Numpy , Scipy , usw. |
| Umfang | Es wird hauptsächlich für komplexe Datenanalysen in der Datenwissenschaft verwendet. | Für datenwissenschaftliche Projekte ist ein schlankerer Ansatz erforderlich. |
Ökosystem in der R-Programmierung und Python-Programmierung
Python unterstützt eine sehr große Community allgemeiner Datenwissenschaft. Eine der grundlegendsten Anwendungen für die Datenanalyse, vor allem aufgrund des fantastischen Ökosystems datenzentrierter Python-Pakete. Pandas und NumPy gehören zu den Paketen, die das Importieren, Analysieren und Visualisieren von Daten erheblich vereinfachen.
R-Programmierung verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem, das für Standardtechniken des maschinellen Lernens und des Data Mining genutzt werden kann. Es funktioniert bei der statistischen Analyse großer Datensätze und bietet eine Reihe verschiedener Optionen zur Datenerkundung. Es erleichtert die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und die Anwendung verschiedener statistischer Tests.
R vs. Python
| Merkmale | R | Python |
|---|---|---|
| Datensammlung | Es wird von Datenanalysten zum Importieren von Daten aus Excel-, CSV- und Textdateien verwendet. | Es wird in allen Arten von Datenformaten verwendet, einschließlich SQL-Tabellen |
| Datenexploration | Es wurde für die statistische Analyse großer Datensätze optimiert | Sie können Daten mit Pandas erkunden |
| Datenmodellierung | Es unterstützt Tidyverse und erleichtert das Importieren, Bearbeiten, Visualisieren und Berichten von Daten | Verwenden können Sie NumPy, SciPy, scikit-lernen , TansorFlow |
| Datenvisualisierung | Mit den Tools ggplot2 und ggplot können Sie komplexe Streudiagramme mit Regressionslinien zeichnen. | Sie können verwenden Matplotlib , Pandas, Seaborn |
Statistische Analyse und maschinelles Lernen in R und Python
Statistische Analyse und maschinelles Lernen sind wichtige Bestandteile der Datenwissenschaft und umfassen die Anwendung statistischer Methoden, Modelle und Techniken, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu identifizieren und sinnvolle Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Sowohl R als auch Python verfügen über weit verbreitete Programmiersprachen für statistische Analysen, die jeweils eine Vielzahl von Bibliotheken und Paketen für die Durchführung verschiedener statistischer und maschineller Lernaufgaben bieten. Einige Vergleiche der statistischen Analyse- und Modellierungsfunktionen in R und Python.
| Fähigkeit | R | Python |
|---|---|---|
| Grundlegende Statistiken | Integrierte Funktionen (Mittelwert, Median usw.) | NumPy (Mittelwert, Median usw.) |
| Lineare Regression | lm()-Funktion und Formeln | Statistikmodelle (OLS) Methode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate (OLS). |
| Verallgemeinerte lineare Modelle (GLM) | glm()-Funktion | Zustandsmodelle (GLM) |
| Zeitreihenanalyse Java-Auflistung | Zeitreihenpakete (Prognose) | Statistikmodelle (Zeitreihen) |
| ANOVA und T-Tests | Integrierte Funktionen (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-Tests) |
| Hypothesentests | Integrierte Funktionen (wilcox.test usw.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Hauptkomponentenanalyse (PCA) | princomp()-Funktion | scikit-learn (PCA) |
| Clustering (K-Mittel, hierarchisch) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Entscheidungsbäume | rpart()-Funktion | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Zufälliger Wald | randomForest()-Funktion | scikit-learn (RandomForestClassifier) wie man einen String in eine Ganzzahl umwandelt |
Vorteile in der R-Programmierung und Python-Programmierung
| R-Programmierung | Python-Programmierung |
|---|---|
| Es unterstützt einen großen Datensatz für die statistische Analyse | Universelle Programmierung zur Datenanalyse |
| Hauptnutzer sind Wissenschaftler und Forschung und Entwicklung | Hauptbenutzer sind Programmierer und Entwickler |
| Support-Pakete wie Gezeitenversum , ggplot2, Caret, Zoo | Support-Pakete wie Pandas, Scipy, Scikit-Learn, TensorFlow, Caret |
| Unterstützung RStudio und es verfügt über eine breite Palette an Statistiken sowie allgemeinen Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen. | Unterstützen Sie die Conda-Umgebung mit Spyder und Ipython Notebook |
Nachteile bei der R-Programmierung und Python-Programmierung
| R-Programmierung | Python-Programmierung |
|---|---|
| R ist im Vergleich zu Python viel schwieriger, da es hauptsächlich für Statistikzwecke verwendet wird. | Python verfügt im Vergleich zu R nicht über allzu viele Bibliotheken für Data Science. |
| R ist möglicherweise nicht so schnell wie Sprachen wie Python, insbesondere für rechenintensive Aufgaben und umfangreiche Datenverarbeitung. | Python ist möglicherweise nicht so auf Statistiken und Datenanalysen spezialisiert wie R. Einige statistische Funktionen und Visualisierungsfunktionen sind in R möglicherweise optimierter. |
| Die Speicherverwaltung in R ist möglicherweise nicht so effizient wie in einigen anderen Sprachen, was zu Leistungsproblemen und speicherbezogenen Fehlern führen kann | Die Python-Visualisierungsfunktionen sind möglicherweise nicht so ausgefeilt und optimiert wie die von Rs ggplot2. |
R- und Python-Verwendungen in Data Science
Die Programmiersprachen Python und R sind in der Datenwissenschaft am nützlichsten und es befasst sich mit der Identifizierung, Darstellung und Extraktion aussagekräftiger Informationen aus Datenquellen, die zur Ausführung einer Geschäftslogik mit diesen Sprachen verwendet werden sollen. Es verfügt über ein beliebtes Paket für Datenerfassung, Datenexploration, Datenmodellierung, Datenvisualisierung und statische Analyse.
Beispiel in R und Python
Programm zur Addition zweier Zahlen
Python
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R
Zahlen für das Alphabet
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Ausgabe
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