R Vs Python - Todelliset erot

Tietojen analysoinnin ja datatieteen maailmassa saatat miettiä, kumpi ohjelmointikieli on parempi valinta, R vai Python?

Molemmat ovat suosittuja ohjelmointikieliä, joista jokaisella on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Tutkitaanpa niitä.

Joten päättäkää, valitaanko R:n vai askeleen niin tavoitteellisille datatieteilijöille kuin analyytikoillekin.

Kun olet käynyt artikkelin läpi, olet oppinut erot R- ja ohjelmointikielten välillä. Tämän tiedon avulla pystyt valitsemaan sopivan ohjelmointikielen seuraavaa dataprojektia varten.

Mennään asiaan!

Sisällysluettelo

• Kielen yleiskatsaus
  • R Kieli
  • Python kieli
• Oppimisen helppous
• Tietojen analysointi ja visualisointi
  • Tietojen manipulointi
  • Tietojen visualisointi
• Koneoppiminen ja tekoäly
• Suorituskyky ja nopeus
  • Nopeus
  • Muistin hallinta
  • Koodin tehokkuus
• Yhteisö ja tuki
  • Resurssien saatavuus
  • Työmarkkinat
• Integrointi ja laajennettavuus
• Syntaksi ja luettavuus
  • Arvojen määrittäminen muuttujille
  • Indeksointi
  • Kirjastojen lataaminen ja tuonti
• Viimeinen Sana

Kielen yleiskatsaus

R Kieli

R on tehokas avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli tietojen käsittelyyn. Se on suunniteltu tietojen käsittelyyn ja visualisointiin. R syntyi alun perin tilasto-ohjelmistona tutkijoille ja tilastotieteilijöille, jotta he voivat tehdä vankkoja analyyseja datan avulla.

Kun eri paketit sisällytettiin CRAN-projektiin R:hen (kuten tidyverse, dplyr ja ggplot2 ), siitä tuli johtava vaihtoehto datatieteilijöille suurten tietomäärien analysointiin.

Jotkut R:n käytön edut tietojen analysointiin ovat:

• Vankka yhteisö
• Suuri painopiste tilastolliseen mallinnukseen
• Laajat resurssit tietojen visualisointiin

Selitetään nyt, älä huoli, emme puhu käärmeestä, no, oikeasta käärmeestä.

Python kieli

on monipuolinen avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli. Vaikka Python ei ole erityisesti kehitetty datatieteeseen, se on saavuttanut merkittävän suosion tällä alalla yksinkertaisuuden ja luettavuuden ansiosta.

Joitakin data-analyysin käytön etuja ovat:

• Selkeä syntaksi, joka helpottaa koodin ymmärtämistä ja kirjoittamista jopa aloittelijoille.
• Tarjoaa korkean skaalautuvuuden
• Pythonin kasvavat erityisesti datatieteeseen tarkoitetut kirjastot (kuten Pandas , NumPy, Scikit-learn ja SciPy ) tekevät siitä hyvän valinnan tietosovelluksille. Lisäksi API:t, kuten SQLite, mahdollistavat SQL-koodin kirjoittamisen Pythonissa.

Oppimisen helppous

Kun päätät Pythonin ja R:n välillä data-analyysiä varten, on ratkaisevan tärkeää arvioida, kuinka helppoa kunkin kielen oppiminen on. Vaikka Python ja R ovat yleensä helppo oppia, sinulle parhaiten sopii henkilökohtainen taustasi ja pyrkimyksesi.

Python

Jos olet vasta aloittamassa ohjelmointia tai sinulla on kokemusta kielistä, kuten Java tai C++, Python saattaa tuntua raitista ilmaa. Luettavuudestaan ​​ja yksinkertaisuudestaan ​​tunnettu Python on aloittelijaystävällinen ja sitä voidaan käyttää monenlaisiin tehtäviin.

• Korostaa luettavuutta ja yksinkertaisuutta, ihanteellinen aloittelijoille
• Monipuolinen yleiskäyttöinen ohjelmointikieli erilaisiin tehtäviin, kuten komentosarjaan, verkkokehitykseen ja datatieteeseen
• Runsaasti dokumentaatiota, opetusohjelmia, oppaita ja kursseja
• Kiinnostavat oppimisalustat, kuten Coursera ja Codecademy, tarjoavat Python-resursseja

Joten entä R?

R Ohjelmointikieli

R on suunniteltu erityisesti tiedon parissa työskentelemiseen ja tarjoaa tutumman ja selkeämmän kokemuksen tilastotieteilijälle.

• Räätälöity erityisesti tietojen käsittelyyn, analysointiin ja visualisointiin
• Rikas ekosysteemi kirjastoja ja paketteja datatieteen tehtäviin
• Saatavilla on laajaa dokumentaatiota, opetusohjelmia, oppaita ja kursseja
• Oppimisresurssit saatavilla alustoilla, kuten Coursera ja RStudion viralliset oppimisresurssit

Tietojen analysointi ja visualisointi

Tietojen analysointi ja visualisointi ovat keskeisiä osia päätöksentekoprosessissa, koska ne muuttavat raakadataa käyttökelpoisiksi oivalluksiksi. Tunnistamalla trendejä, malleja ja poikkeavuuksia nämä tekniikat antavat yrityksille ja organisaatioille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, optimoida toimintaa ja edistää innovaatioita.

Tämä osio keskittyy molempien kielten tiedonkäsittely- ja visualisointiominaisuuksiin.

Tietojen manipulointi

Kaikissa datatieteen projekteissa tietojen manipulointi on tärkeä vaihe analytiikkasyklissä. Itse asiassa suurin osa ajasta menee tietojen muuttamiseen analyysillesi sopivaan muotoon. Tehtävät, kuten puhdistus, uudelleenmuotoilu ja suodatus, ovat välttämättömiä, ja tässä tiedonkäsittely tulee esiin.

Sekä Python että R tarjoavat joukon kirjastoja tietojen käsittelemiseen:

• Pandas ja NumPy ovat yleisesti käytettyjä Python-kirjastoja tietojen käsittelyyn. Pandat käsittelevät tietojen yhdistämistä, uudelleenmuotoilua ja yhdistämistä, kun taas .
• R-ohjelmointikieli tarjoaa suositun tidyverse- pakettiekosysteemin, mukaan lukien dplyr ja tidyr, tietojen käsittelyyn. dplyr mahdollistaa tietojen suodattamisen, järjestämisen, valinnan ja muuntamisen, kun taas tidyr käsittelee leveiden ja pitkien tiedostomuotojen uudelleenmuotoilua tietojen puhdistamista varten.

Puhutaanpa nyt visualisoinnista.

Tietojen visualisointi

Tärkeä vaihe data-analytiikan elinkaaressa on datan tulosten esittäminen tavalla, jolla on pitkäkestoinen vaikutus lukijoihin. Tietojen tutkijana tai analyytikkona on tärkeää käyttää asianmukaisia ​​kaavioita ja tilastoja, jotka välittävät viestisi tehokkaasti.

Python ja R tarjoavat tehokkaita visualisointikirjastoja, joiden avulla voit luoda tehokkaita kaavioita ja mittaristoja täynnä oivalluksia.

• Pythonissa on muun muassa Matplotlib, Seaborn ja Plotly. Matplotlib tarjoaa perustan staattisten, animoitujen ja interaktiivisten visualisointien luomiselle, kun taas Seaborn yksinkertaistaa tilastografiikan luomista. Vuorovaikutteisille juoneille Plotly on laajalti käytetty vaihtoehto.
• R:ssä on ggplot2, hila ja Shiny muutamia mainitakseni. ggplot2 on erittäin joustava grafiikkajärjestelmä, joka perustuu Grammar of Graphicsin, mahdollistaa laajan valikoiman juonteita johdonmukaisella pohjarakenteella. Lattice on erikoistunut monimuuttujatietojen visualisointiin, kun taas Shiny mahdollistaa interaktiivisten verkkosovellusten luomisen visualisoinneidesi näyttämiseen.

Kun työskentelet tietojen kanssa, huomaat, että Python tarjoaa virtaviivaisemman lähestymistavan visualisointiin, kun taas R tarjoaa useita paketteja ja vaihtoehtoja, mikä mahdollistaa suuremman joustavuuden visuaalien luomisessa.

Entä koneoppiminen ja tekoäly?

Koneoppiminen ja tekoäly

Usein sinun on rakennettava koneoppimismalleja, jotka virtaviivaistavat tiedon tuottamista ja analysointitehtäviä.

Tietotieteilijät käyttävät koneoppimisalgoritmeja yleistääkseen monimutkaisia ​​tiedontuotantoprosesseja ja tehdäkseen ennusteita.

Sekä Python- että R-ohjelmointikielissä on koneoppimispaketteja, joiden avulla voit rakentaa monimutkaisia ​​malleja ison datan avulla.

Kun sukeltat syvemmälle näille aloille, huomaat, että Pythonin monipuolisuus loistaa ison datan, kuten tietojen käsittelyn ja toistuvien tehtävien, käsittelyssä.

Ohjelmistokehityksestä johtuen Pythonilla on laajempia kirjastoja ja kehyksiä ennalta määritetyillä algoritmeilla.

Kun työskentelet projekteissasi, harkitse seuraavia näkökohtia jokaiselle kielelle:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn ja PyTorch ovat suosittuja kirjastoja koneoppimiseen ja syväoppimiseen Pythonissa. Tällä kielellä on suurempia ja aktiivisempia kokeneita ohjelmoijia, jotka kehittävät työkaluja tekoälysovelluksiin.
• R: Paketteja, kuten 'caret', 'randomForest' ja 'xgboost', käytetään laajasti R:ssä koneoppimistarkoituksiin. R on erinomainen tilastollisessa mallintamisessa ja aikasarja-analyysissä, mutta se voi jäädä skaalautuvuuden ja käsittelytehokkuuden suhteen.

Puhutaan suorituskyvystä ja nopeudesta!

Suorituskyky ja nopeus

Usein olet mukana tekemässä EDA:ta ja rakentamassa malleja, jotka eivät edellytä sinun tarkkailevan tarkasti analyysien suorituskykyä ja nopeutta.

Kuitenkin, kun rakennetaan malleja, joiden kanssa muut käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa, on ratkaisevan tärkeää analysoida ennusteiden suorituskykyä ja nopeutta. Laajamittainen ohjelmoijat painottavat voimakkaasti suorituskykyä ja nopeutta.

R:n ja Pythonin välillä on huomattavia eroja suorituskyvyn ja nopeuden suhteen.

Tarkastellaan niitä.

Nopeus

Pythonilla on taipumus toimia nopeammin kuin R monissa skenaarioissa. Esimerkiksi nopeusvertailussa Python-koodin havaittiin olevan 5,8 kertaa nopeampi kuin R-vaihtoehto.

Vertailumme tehostamiseksi käytämme vertailukoodia vertaamaan suoritusaikaa CSV-tiedoston lukemiseen ja tietyn sarakkeen keskiarvon laskemiseen Pythonissa ja R:ssä.

Vertailukoodi Pythonissa

Jos haluat suorittaa vertailukoodin Pythonissa, avaa Jupyter Notebook (IDE Python-koodin suorittamiseen) ja suorita alla oleva koodi:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows = 1000000
cols = 10
start_time = time.time()
data = pd.DataFrame(np.random.rand(rows, cols), columns=[f'column_{i}' for i in range(1, cols + 1)])
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time = end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time = time.time()
mean_value = data['column_5'].mean()
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time = end_time - start_time

print(f"Time taken to generate the dataset: {gen_time:.5f} seconds")
print(f"Time taken to calculate the mean: {calc_time:.5f} seconds")

Kun olet suorittanut yllä olevan koodin, näet tulosteen alla olevan kuvan mukaisesti:

Vertailukoodi R-ohjelmointikielellä

Jos haluat suorittaa vertailukoodin R:ssä, avaa RStudio ja suorita alla oleva koodi:

library(microbenchmark)

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows <- 1000000
cols <- 10
start_time <- Sys.time()
data <- as.data.frame(matrix(runif(rows * cols), nrow = rows))
colnames(data) <- paste0("column_", 1:cols)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time <- end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time <- Sys.time()
mean_value <- mean(data$column_5, na.rm = TRUE)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time <- end_time - start_time

cat("Time taken to generate the dataset:", gen_time, "seconds\n")
cat("Time taken to calculate the mean:", calc_time, "seconds\n")

Yllä olevan koodin suorittamisen jälkeen näet ajan, joka kuluu R:ltä suorittaakseen toiminnot alla olevan kuvan mukaisesti:

Tietojoukon luominen

• Python: 0,15999 sekuntia
• R: 1,397292 sekuntia

Python on huomattavasti nopeampi aineiston luomisessa kuin R. Pythonilla kesti noin 0,16 sekuntia, kun taas R:llä saman aineiston luomiseen kului noin 1,4 sekuntia.

Keskimääräinen laskelma

• Python: 0,02403 sekuntia
• R: 0,03403687 sekuntia

Python on myös nopeampi tietyn sarakkeen keskiarvon laskemisessa, vie noin 0,024 sekuntia, kun taas R kestää 0,034 sekuntia.

Muistin hallinta

Python on tehokkaampi muistinkäytön suhteen, kun taas R:llä on taipumus laittaa kaikki muistiin. Tämä ero voi tulla erityisen tärkeäksi, kun käsitellään suuria tietojoukkoja, jotka voivat rasittaa käytettävissä olevia muistiresursseja.

Koodin tehokkuus

Pythonin suorituskyky voi vaihdella koodin tehokkuuden mukaan, kun taas R voi käyttäytyä johdonmukaisesti eri toteutuksissa. Vertailun vuoksi Pythonissa hitain toteutus oli noin 343 kertaa hitaampi kuin nopein, kun taas R:ssä se oli noin 24 kertaa hitaampi.

Yhteisö ja tuki

Yhteisöllä ja tuella on ratkaiseva rooli valittaessa R:n ja Pythonin välillä data-analyysissä, sillä ne vaikuttavat merkittävästi oppimiskokemukseesi, resurssien saatavuuteen ja ammatilliseen kasvuun.

Resurssien saatavuus

• Python: Pythonilla on laaja käyttäjäkunta, mikä helpottaa tuen ja resurssien löytämistä projekteillesi. Sen monipuolinen yhteisö tarjoaa laajoja kirjastoja ja työkaluja erilaisiin sovelluksiin, mukaan lukien tietojen analysointi.
• R: R: llä on erikoistuneempi yhteisö, joka keskittyy tilastoihin ja data-analyyseihin, mikä johtaa runsaasti data-analyytikkojen ja tilastotieteilijöiden tarpeisiin räätälöityjä resursseja. R:n keskittynyt yhteisö mahdollistaa kohdennetun tuen data-analyysitehtäville.

Työmarkkinat

• Python : Pythonilla on suuri kysyntä sellaisilla aloilla kuin verkkokehitys, ohjelmistosuunnittelu ja tekoäly. Python-taitojen hallussapito voi avata sinulle ovia eri aloilla, mukaan lukien data-analyysi.
• R : Vaikka R:tä käytetään ensisijaisesti tutkimuksessa ja korkeakouluissa, se on saamassa suosiota edistyksellistä tilastoanalyysiä vaativilla aloilla, kuten bioteknologiassa, rahoituksessa ja datajournalismissa. Jos urapyrkimyksesi ovat näiden alojen mukaiset, R:n oppiminen voi osoittautua hyödylliseksi.

Integrointi ja laajennettavuus

Integrointi ja laajennettavuus ovat ratkaisevassa asemassa data-analyysissä, koska ne mahdollistavat saumattoman yhteistyön eri työkalujen ja pakettien välillä, jolloin voit suorittaa monenlaisia ​​tehtäviä.

Kieli, jossa on vahvat integrointi- ja laajennettavuusominaisuudet, mukautuu helposti uusiin teknologioihin ja tarjoaa kattavamman joukon toimintoja data-analyysiprojekteihisi.

Verrataanpa molempia kieliä.

Python:

• Suunniteltu alun perin ohjelmistokehitykseen ja tarjoaa erinomaiset integrointiominaisuudet ja käyttötapaukset
• Erittäin laajennettavissa lukuisilla kirjastoilla, kuten NumPy, Pandas ja Scikit-learn, jotka voivat parantaa Pythonin toimintoja tietojen analysointitehtävissä.
• Helpottaa yhteentoimivuutta sallimalla R-koodin suorittamisen rpy2 - paketin avulla.

R:

• Keskittynyt tilastolliseen laskentaan ja tarjoaa laajan tuen tietojen tuomiseen eri muodoista, kuten Excel, CSV ja SPSS.
• Tarjoaa verkon kaavinta nykyaikaisten pakettien, kuten Rvestin, kautta.
• Vaikka se ei ole yhtä monipuolinen kuin Python, siinä on rikas pakettien ekosysteemi tietojen analysointia ja visualisointia varten.
• Mahdollistaa yhteentoimivuuden antamalla sinun suorittaa Python-koodia käyttämällä verkkopakettia.

Katso alla oleva leike saadaksesi lisätietoja Pythonista.

Syntaksi ja luettavuus

Syntaksi ja koodin luettavuus ovat olennaisia ​​tekijöitä valittaessa ohjelmointikieltä data-analyysiin, koska ne voivat vaikuttaa merkittävästi oppimiskäyrään ja koodaustehokkuuteen.

Selkeä ja ytimekäs syntaksi mahdollistaa koodin kirjoittamisen nopeasti ja vähentää virheiden todennäköisyyttä. Hyvä luettavuus helpottaa sinun ja muiden koodin ymmärtämistä ja ylläpitämistä, mikä edistää tehokkaampaa yhteistyötä.

Jotkut tärkeimmistä Pythonin ja R:n syntaksieroista ovat:

Arvojen määrittäminen muuttujille

Pythonissa arvojen antaminen muuttujille on yksinkertaista. Käytät yksinkertaisesti yhtäläisyysmerkkiä arvojen määrittämiseen muuttujille.

Python:
x = 5   --> Assigns a value of 5 to x

Python tunnetaan yksinkertaisesta ja puhtaasta syntaksistaan, mikä edistää sen sujuvaa oppimiskäyrää.

Toisaalta R käyttää määritysoperaattoria ( <-) arvojen määrittämiseen muuttujille.

R:
x <- 5     --> Assigns a value of 5 to x

Tämä syntaksi sopii hyvin tilastollisiin analyysitehtäviin, mikä tarjoaa enemmän joustavuutta koodiin.

Indeksointi

Python käyttää nollapohjaista indeksointia, jossa ensimmäinen elementti on indeksissä 0. Tämä lähestymistapa on yleinen monissa ohjelmointikielissä ja saattaa olla tutumpi ohjelmointikokemuksen omaaville.

Python:
numbers_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# Accessing the first element (zero-based indexing)
first_element = numbers_list[0]
print("First element:", first_element)

# Accessing the third element (zero-based indexing)
third_element = numbers_list[2]
print("Third element:", third_element)

Lähtö

Sitä vastoin R käyttää yksipohjaista indeksointia, jossa ensimmäinen elementti on indeksissä 1. Tilastomiehet ja tutkijat pitävät tätä indeksointijärjestelmää usein parempana sen intuitiivisen luonteen vuoksi, joka on linjassa ihmisten tyypillisen laskennan kanssa.

R:
numbers_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# Accessing the first element (one-based indexing)
first_element <- numbers_vector[1]
cat("First element:", first_element, "\n")

# Accessing the third element (one-based indexing)
third_element <- numbers_vector[3]
cat("Third element:", third_element, "\n")

Lähtö

Kirjastojen lataaminen ja tuonti

Pythonissa kirjastojen tuomiseen käytetään avainsanaa import. Tämän yksinkertaisen ja johdonmukaisen menetelmän avulla on helppo integroida lisätoimintoja Python-koodiisi.

Python:
import numpy as np

R vaatii libraryfunktion kirjastojen lataamiseen. Syntaksi on erilainen, mutta sillä on sama toiminto kuin import Pythonissa.

R:
library(stats)

Viimeinen Sana

R:tä ja Pythonia verrattaessa jokainen kieli tarjoaa ainutlaatuisia vahvuuksia, jotka sopivat erilaisiin data-analyysitehtäviin. Harkitse tavoitteitasi, taustaasi ja mieltymyksiäsi päättääksesi, minkä kielen valitset.

R tarjoaa erikoiskokemuksia laajoista tiedonkäsittelyn ja visualisoinnin paketeista, joten se on sopiva valinta tilastollisiin ohjelmointiin, kuten tilastollisiin testeihin, keskittyneille.

Python houkuttelee laajempaa yleisöä. Sen suosio johtaa laajempaan yhteisöön, monipuolisiin resursseihin ja laajempiin työmahdollisuuksiin, mikä tekee siitä tutumman yleiskäyttöisten ohjelmointikielten kokeneille.

Haluatko tietää lisää R:stä ja Pythonista? Tutustu valikoimaamme ja liity yli 220 000 maailmanlaajuiseen tietotaitoyhteisöömme koulutetun ihmisen joukkoon.