R-programmeertaal En Python worden beide veelvuldig gebruikt voor Data Science. Beide zijn zeer nuttige en open-sourcetalen. Voor data-analyse, statistisch computergebruik en machinaal leren. Beide talen zijn krachtige tools met aanzienlijke communities en enorme bibliotheken voor banen in de datawetenschap. Hieronder vindt u een theoretische vergelijking tussen R en Python:
R versus Python
In dit artikel behandelen we de volgende onderwerpen:
- R-programmeertaal
- Python-programmeertaal
- Verschil tussen R-programmering en Python-programmering
- Ecosysteem in R-programmering en Python-programmering
- Voor- en nadelen in R-programmering en Python-programmering
- R- en Python-gebruik in Data Science
- Voorbeeld in R en Python
R-programmeertaal
R-programmeertaal wordt gebruikt voor machine learning-algoritmen, lineaire regressie, tijdreeksen, statistische gevolgtrekkingen, enz. Het werd ontworpen door Ross Ihaka en Robert Gentleman in 1993. R is een open-source programmeertaal die veel wordt gebruikt als statistische software en hulpmiddel voor gegevensanalyse . R wordt over het algemeen geleverd met de opdrachtregelinterface. R is beschikbaar op veelgebruikte platforms zoals Windows, Linux en macOS. Bovendien is de programmeertaal R het nieuwste geavanceerde hulpmiddel.
Python-programmeertaal
Python is een veelgebruikte programmeertaal voor algemene doeleinden op hoog niveau. Het is in 1991 gemaakt door Guido van Rossum en verder ontwikkeld door de Python Software Foundation. Het is ontworpen met de nadruk op de leesbaarheid van code, en dankzij de syntaxis kunnen programmeurs hun concepten in minder regels code uitdrukken.
Verschil tussen R-programmering en Python-programmering
Hieronder staan enkele belangrijke verschillen tussen R en Python:
| Functie | R | Python |
|---|---|---|
| Invoering | R is een taal en omgeving voor statistisch programmeren, inclusief statistische berekeningen en grafische afbeeldingen. | Python is een programmeertaal voor algemene doeleinden voor data-analyse en wetenschappelijk computergebruik |
| Objectief | Het heeft veel functies die nuttig zijn voor statistische analyse en representatie. | Het kan worden gebruikt om GUI-applicaties en webapplicaties te ontwikkelen, maar ook voor embedded systemen |
| Werkbaarheid | Het heeft veel eenvoudig te gebruiken pakketten voor het uitvoeren van taken | Het kan eenvoudig matrixberekeningen en optimalisaties uitvoeren |
| Geïntegreerde ontwikkelomgeving | Verschillende populaire R IDE's zijn Rstudio, RKward, R Commander, enz. | Verschillende populaire Python IDE's zijn Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, enz. |
| Bibliotheken en pakketten | Er zijn veel pakketten en bibliotheken zoals ggplot2 , dakje , enz. | Sommige essentiële pakketten en bibliotheken zijn dat wel Panda's , Numpy , Scipy , enz. |
| Domein | Het wordt voornamelijk gebruikt voor complexe data-analyse in data science. | Er is een meer gestroomlijnde aanpak nodig voor data science-projecten. |
Ecosysteem in R-programmering en Python-programmering
Python ondersteunt een zeer grote gemeenschap van datawetenschap voor algemene doeleinden. Een van de meest basale toepassingen voor data-analyse, vooral vanwege het fantastische ecosysteem van datacentrische Python-pakketten. Pandas en NumPy zijn een van die pakketten die het importeren, analyseren en visualiseren van gegevens veel eenvoudiger maken.
R-programmering heeft een rijk ecosysteem dat kan worden gebruikt in standaard technieken voor machinaal leren en datamining. Het werkt bij de statistische analyse van grote datasets en biedt een aantal verschillende opties voor het onderzoeken van gegevens. Het maakt het gemakkelijker om kansverdelingen te gebruiken en verschillende statistische tests toe te passen.
R versus Python
| Functies | R | Python |
|---|---|---|
| Gegevensverzameling | Het wordt gebruikt voor data-analisten om gegevens uit Excel-, CSV- en tekstbestanden te importeren. | Het wordt gebruikt in allerlei gegevensformaten, inclusief SQL-tabellen |
| Gegevensverkenning | Het is geoptimaliseerd voor de statistische analyse van grote datasets | U kunt gegevens verkennen met Pandas |
| Datamodellering | Het ondersteunt Tidyverse en het werd gemakkelijk om gegevens te importeren, manipuleren, visualiseren en rapporteren | Gebruik kunt u NumPy, SciPy, scikit-leren , TansorFlow |
| Data visualisatie | U kunt de tools ggplot2 en ggplot gebruiken om complexe spreidingsdiagrammen met regressielijnen uit te tekenen. | Je kunt gebruiken Matplotlib , Panda's, Zeegeboren |
Statistische analyse en machinaal leren in R en Python
Statistische analyse en machinaal leren zijn cruciale componenten van datawetenschap, waarbij statistische methoden, modellen en technieken worden toegepast om inzichten te extraheren, patronen te identificeren en zinvolle conclusies uit gegevens te trekken. Zowel R als Python hebben op grote schaal programmeertalen gebruikt voor statistische analyse, die elk een verscheidenheid aan bibliotheken en pakketten bieden om diverse statistische en machine learning-taken uit te voeren. Enige vergelijking van statistische analyse- en modelleringsmogelijkheden in R en Python.
| Vermogen | R | Python |
|---|---|---|
| Basisstatistieken | Ingebouwde functies (gemiddelde, mediaan, etc.) bevat in tekenreeks | NumPy (gemiddelde, mediaan, etc.) |
| Lineaire regressie | lm() functie en formules | Statistiekmodellen (OLS) Gewone kleinste kwadratenmethode (OLS). |
| Gegeneraliseerde lineaire modellen (GLM) | glm()-functie | Staatsmodellen (GLM) |
| Tijdreeksanalyse | Time Series-pakketten (prognose) | Statistiekmodellen (Time Series) |
| ANOVA en t-tests roep een js-functie aan vanuit html | Ingebouwde functies (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, t-toetsen) |
| Hypothesetests | Ingebouwde functies (wilcox.test, enz.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Hoofdcomponentenanalyse (PCA) | princomp()-functie | scikit-leren (PCA) |
| Clustering (K-betekent, hiërarchisch) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, agglomeratieve clustering) |
| Beslissingsbomen | rpart()-functie | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Willekeurig bos | willekeurigeForest() functie | scikit-learn (RandomForestClassifier) erfenis in Java |
Voordelen in R-programmering en Python-programmering
| R-programmering | Python-programmering |
|---|---|
| Het ondersteunt een grote dataset voor statistische analyse | Programmeren voor algemene doeleinden om data-analyse te gebruiken |
| Primaire gebruikers zijn Scholar en R&D | Primaire gebruikers zijn programmeurs en ontwikkelaars |
| Ondersteuningspakketten zoals getijdevers , ggplot2, caret, dierentuin | Ondersteuningspakketten zoals pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Steun RStudio en Het heeft een breed scala aan statistieken en algemene mogelijkheden voor gegevensanalyse en visualisatie. | Ondersteuning van de Conda-omgeving met Spyder, Ipython Notebook |
Nadelen bij R-programmering en Python-programmering
| R-programmering | Python-programmering |
|---|---|
| R is veel moeilijker in vergelijking met Python omdat het voornamelijk voor statistische doeleinden wordt gebruikt. | Python heeft niet al te veel bibliotheken voor datawetenschap in vergelijking met R. |
| R is misschien niet zo snel als talen als Python, vooral niet voor rekenintensieve taken en grootschalige gegevensverwerking. | Python is misschien niet zo gespecialiseerd in statistiek en data-analyse als R. Sommige statistische functies en visualisatiemogelijkheden zijn mogelijk meer gestroomlijnd in R. |
| Geheugenbeheer in R is mogelijk niet zo efficiënt als in sommige andere talen, wat kan leiden tot prestatieproblemen en geheugengerelateerde fouten | De visualisatiemogelijkheden van Python zijn misschien niet zo gepolijst en gestroomlijnd als die van R’s ggplot2. |
R- en Python-gebruik in Data Science
Python- en R-programmeertaal zijn het nuttigst in datawetenschap en het houdt zich bezig met het identificeren, representeren en extraheren van betekenisvolle informatie uit gegevensbronnen die kan worden gebruikt om bepaalde bedrijfslogica met deze talen uit te voeren. Het heeft een populair pakket voor gegevensverzameling, gegevensverkenning, gegevensmodellering, gegevensvisualisatie en statische analyse.
Voorbeeld in R en Python
Programma voor de toevoeging van twee getallen
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>)> |
mockito wanneer dan ook
>
>
R
# R program to add two numbers> numb1 <- 8> numb2 <- 4> # Adding two numbers> sum <- numb1 + numb2> print>(>paste>(>'The sum is'>, sum))> |
>
>
Uitvoer
The sum is 12>