R vs Python – Az igazi különbségek

Az adatelemzés és adattudomány világában felmerülhet a kérdés, melyik programozási nyelv a jobb választás, az R vagy a Python?

Nos, mindkettő népszerű programozási nyelv, mindegyiknek megvannak a maga erősségei és gyengeségei. Fedezzük fel őket.

Tehát eldönteni, hogy az R-t vagy a lépést választják-e a törekvő adattudósok és elemzők számára egyaránt.

A cikk áttekintése után megtudhatja az R és a programozási nyelv közötti különbségeket. Ezzel a tudással felvértezve tud majd megfelelő programozási nyelvet választani következő adatprojektjéhez.

Menjünk bele!

Tartalomjegyzék

• Nyelvi áttekintés
  • R Nyelv
  • Python nyelv
• Könnyű tanulás
• Adatelemzés és vizualizáció
  • Adatmanipuláció
  • Adatvizualizáció
• Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
• Teljesítmény és sebesség
  • Sebesség
  • Memóriakezelés
  • A kód hatékonysága
• Közösség és támogatás
  • Az erőforrások elérhetősége
  • Munkapiac
• Integráció és bővíthetőség
• Szintaxis és olvashatóság
  • Értékek hozzárendelése a változókhoz
  • Indexelés
  • Könyvtárak betöltése és importálása
• Az utolsó szó

Nyelvi áttekintés

R Nyelv

Az R egy erőteljes nyílt forráskódú programozási nyelv az adatokkal való munkavégzéshez. Adatkezelésre és megjelenítésre tervezték. Az R kezdetben statisztikai szoftverként jelent meg a kutatók és a statisztikusok számára, hogy megbízható elemzéseket végezhessenek adatok felhasználásával.

Azáltal, hogy a CRAN projektbe beépítettek különböző csomagokat az R-be (például a tidyverse, a dplyr és a ggplot2 ), az adattudósok vezető lehetőségévé vált nagy mennyiségű adat elemzésére.

Az R adatelemzésre való használatának néhány előnye:

• Robusztus közösség
• Nagy hangsúlyt fektet a statisztikai modellezésre
• Kiterjedt erőforrások az adatok megjelenítéséhez

Most magyarázzuk el, ne aggódj, nem egy kígyóról beszélünk, nos, egy igazi kígyóról.

Python nyelv

egy sokoldalú, nyílt forráskódú programozási nyelv. Bár a Python nem kifejezetten adattudományra lett kifejlesztve, egyszerűsége és olvashatósága miatt jelentős népszerűségre tett szert ezen a területen.

Az adatelemzés néhány előnye:

• Tiszta szintaxis, amely még a kezdők számára is megkönnyíti a kód megértését és írását.
• Magas szintű skálázhatóságot kínál
• A Python növekvő, kifejezetten adattudományi könyvtárai (mint például a Pandas , a NumPy, a Scikit-learn és a SciPy ) az adatalkalmazások számára ideális választássá teszik. Ezenkívül az API-k, mint az SQLite, lehetővé teszik SQL-kód írását a Pythonon belül.

Könnyű tanulás

Amikor a Python és az R között döntünk az adatelemzés során, döntő fontosságú annak értékelése, hogy mennyire könnyű megtanulni az egyes nyelveket. Bár a Python és az R általában könnyen elsajátíthatónak tekinthető, a személyes háttereden és törekvéseiden múlik, hogy a legmegfelelőbb az Ön számára.

Piton

Ha még csak most kezdi a programozást, vagy van némi tapasztalata olyan nyelvekben, mint a Java vagy a C++, a Python egy leheletnyi friss levegőt jelenthet. Az olvashatóságáról és egyszerűségéről ismert Python kezdőbarát, és számos feladathoz használható.

• Hangsúlyozza az olvashatóságot és az egyszerűséget, ideális kezdőknek
• Sokoldalú, általános célú programozási nyelv különféle feladatokhoz, mint például szkriptelés, webfejlesztés és adattudomány
• Rengeteg dokumentáció, oktatóanyag, útmutatók és tanfolyamok
• Az olyan vonzó tanulási platformok, mint a Coursera és a Codecademy, Python-forrásokat kínálnak

Szóval mi van R-vel?

R Programozási nyelv

Az R-t kifejezetten az adatokkal való munkavégzéshez tervezték, és ismerősebb és egyszerűbb tapasztalatokat kínál a statisztikai háttérrel rendelkezők számára.

• Kifejezetten adatfeldolgozásra, elemzésre és vizualizációra szabva
• Könyvtárak és csomagok gazdag ökoszisztémája adattudományi feladatokhoz
• Kiterjedt dokumentáció, oktatóanyagok, útmutatók és tanfolyamok állnak rendelkezésre
• Az olyan platformokon elérhető oktatási források, mint a Coursera és az RStudio hivatalos tanulási forrásai

Adatelemzés és vizualizáció

Az adatelemzés és a vizualizáció kulcsfontosságú összetevői a döntéshozatali folyamatnak, mivel a nyers adatokat hasznosítható betekintésekké alakítják. A trendek, minták és kiugró értékek azonosításával ezek a technikák lehetővé teszik a vállalkozások és szervezetek számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak, optimalizálják a működést és ösztönözzék az innovációt.

Ez a rész mindkét nyelv adatkezelési és megjelenítési képességeire összpontosít.

Adatmanipuláció

Minden adattudományi projektben az adatmanipuláció az elemzési ciklus fontos szakasza. Valójában az idő nagy része arra megy el, hogy az adatokat az elemzéshez megfelelő formává alakítsa. Az olyan feladatok, mint a tisztítás, az átalakítás és a szűrés elengedhetetlenek, és itt jön képbe az adatkezelés.

Mind a Python, mind az R számos könyvtárat kínál az adatok kezeléséhez:

• A Pandas és a NumPy gyakran használt Python-könyvtárak adatkezelésre. A pandák az adatok egyesítésével, átformálásával és összesítésével foglalkoznak, míg .
• Az R programozási nyelv a népszerű tidyverse csomag ökoszisztémát kínálja, beleértve a dplyr-t és a tidyr-t az adatok manipulálására. A dplyr lehetővé teszi az adatok szűrését, elrendezését, kiválasztását és mutációját, míg a tidyr kezeli a széles és hosszú formátumok átalakítását az adatok tisztításához.

Most pedig beszéljünk a vizualizációról.

Adatvizualizáció

Az adatelemzés életciklusának fontos állomása az adatokból származó eredmények olyan bemutatása, amely hosszan tartó hatással van az olvasókra. Adattudósként vagy elemzőként kulcsfontosságú a megfelelő grafikonok és statisztikák használata, amelyek hatékonyan kommunikálják üzenetét.

A Python és az R hatékony vizualizációs könyvtárakat kínál, amelyek lehetővé teszik hatékony grafikonok és műszerfalak létrehozását, amelyek tele vannak betekintésekkel.

• A Python többek között Matplotlib-et, Seaborn-t és Plotly-t tartalmaz. A Matplotlib alapot biztosít statikus, animált és interaktív vizualizációk készítéséhez, míg a Seaborn leegyszerűsíti a statisztikai grafikák létrehozását. Az interaktív cselekményekhez a Plotly egy széles körben használt lehetőség.
• Az R-ben van ggplot2, rács és Shiny, hogy csak néhányat említsünk. A ggplot2 egy rendkívül rugalmas grafikus rendszer, amely a Grammar of Graphicson alapul, és lehetővé teszi a diagramok széles skáláját, következetes háttérstruktúrával. A Lattice többváltozós adatok megjelenítésére specializálódott, míg a Shiny interaktív webalkalmazások létrehozását teszi lehetővé a vizualizációk megjelenítéséhez.

Amikor adatokkal dolgozik, rá fog jönni, hogy a Python egyszerűbb megközelítést kínál a vizualizációhoz, míg az R többféle csomagot és opciót kínál, ami nagyobb rugalmasságot tesz lehetővé a vizualizációk létrehozásában.

Mi a helyzet a gépi tanulással és a mesterséges intelligenciával?

Gépi tanulás és mesterséges intelligencia

Gyakran olyan gépi tanulási modelleket kell készítenie, amelyek egyszerűsítik az adatgenerálást és az elemzési feladatokat.

Az adattudósok gépi tanulási algoritmusokat használnak összetett adatgenerálási folyamatok általánosítására és előrejelzések készítésére.

Mind a Python, mind az R programozási nyelvek tele vannak gépi tanulási csomagokkal, amelyek lehetővé teszik összetett modellek felépítését big data felhasználásával.

Ha mélyebben belemerül ezekbe a területekbe, rá fog jönni, hogy a Python sokoldalúsága ragyog a nagy adatok kezelésében, mint például az adatkezelés és az ismétlődő feladatok.

Szoftverfejlesztési eredete miatt a Python kiterjedtebb könyvtárakkal és keretrendszerekkel rendelkezik előre meghatározott algoritmusokkal.

A projekteken való munka során vegye figyelembe a következő szempontokat minden nyelv esetében:

• Python: A TensorFlow, a Keras, a Scikit-learn és a PyTorch népszerű könyvtárak gépi tanuláshoz és Python mélytanuláshoz. Ezen a nyelven nagyobb és aktívabb tapasztalt programozók fejlesztenek eszközöket AI-alkalmazásokhoz.
• R: Az olyan csomagokat, mint a „caret”, „randomForest” és „xgboost”, széles körben használják az R-ben gépi tanulási célokra. Az R jeleskedik a statisztikai modellezésben és az idősorelemzésben, de a skálázhatóság és a feldolgozási hatékonyság tekintetében elmaradhat.

Beszéljünk a teljesítményről és a sebességről!

Teljesítmény és sebesség

Gyakran részt vesz az EDA végrehajtásában és olyan modellek felépítésében, amelyekhez nem szükséges szigorúan figyelemmel kísérni az elemzések teljesítményét és sebességét.

Amikor azonban olyan modelleket készítünk, amelyekkel más felhasználók interakcióba lépnek, kulcsfontosságúvá válik az előrejelzések teljesítményének és sebességének elemzése. A nagyszabású programozók nagy hangsúlyt fektetnek a teljesítményre és a sebességre.

Jelentős különbségek vannak az R és a Python között a teljesítmény és a sebesség tekintetében.

Nézzük meg őket.

Sebesség

A Python sok esetben gyorsabban teljesít, mint az R. Például egy sebesség-benchmark összehasonlításban a Python kód 5,8-szor gyorsabb, mint az R alternatíva.

Az összehasonlítás szilárdabbá tétele érdekében egy benchmarking kódot használunk a CSV-fájl olvasásának végrehajtási idejének összehasonlítására és egy adott oszlop átlagának kiszámítására Pythonban és R-ben.

Benchmarking kód Pythonban

A benchmarking kód Pythonban való futtatásához nyissa meg a Jupyter Notebookot (egy IDE a Python kód futtatásához), és futtassa az alábbi kódot:

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")

A fenti kód futtatása után az alábbi képen látható kimenet jelenik meg:

Benchmarking kód R programozási nyelven

A benchmarking kód futtatásához R-ben nyissa meg az RStudiót , és futtassa az alábbi kódot:

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")

A fenti kód futtatása után láthatja, hogy mennyi időbe telik az R-nek az alábbi képen látható műveletek végrehajtásához:

Adatkészlet generálása

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

A Python lényegesen gyorsabb az adatkészlet létrehozásában, mint az R. A Pythonnak körülbelül 0,16 másodpercbe telt, míg az R-nek körülbelül 1,4 másodpercbe telt ugyanazon adatkészlet létrehozása.

Átlag számítás

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

A Python gyorsabban is kiszámítja egy adott oszlop átlagát, körülbelül 0,024 másodpercet vesz igénybe, míg az R 0,034 másodpercet vesz igénybe.

Memóriakezelés

A Python a memóriahasználat szempontjából hatékonyabb, míg az R mindent a memóriába tesz. Ez a megkülönböztetés különösen fontos lehet, ha nagy adatkészletekkel dolgozik, amelyek megterhelhetik a rendelkezésre álló memória-erőforrásokat.

A kód hatékonysága

A Python teljesítménye a kód hatékonyságától függően változhat, míg az R konzisztens viselkedést mutathat a megvalósítások között. Összehasonlításképpen a Pythonban a leglassabb megvalósítás körülbelül 343-szor volt lassabb, mint a leggyorsabb, míg az R-ben körülbelül 24-szer lassabb.

Közösség és támogatás

A közösség és a támogatás döntő szerepet játszik az R és a Python közötti választásnál az adatelemzés során, mivel ezek jelentősen befolyásolják a tanulási tapasztalatokat, az erőforrásokhoz való hozzáférést és a szakmai fejlődést.

Az erőforrások elérhetősége

• Python: A Python hatalmas felhasználói bázissal rendelkezik, így könnyebben találhat támogatást és erőforrásokat projektjeihez. Sokszínű közössége kiterjedt könyvtárakat és eszközöket kínál különféle alkalmazásokhoz, beleértve az adatelemzést is.
• R: R egy speciálisabb közösséggel rendelkezik, amely a statisztikára és az adatelemzésre összpontosít, ami az adatelemzők és statisztikusok igényeire szabott erőforrások gazdagságát eredményezi. Az R koncentrált közössége lehetővé teszi az adatelemzési feladatok célzott támogatását.

Munkapiac

• Python : A Pythonra nagy a kereslet az olyan iparágakban, mint a webfejlesztés, a szoftverfejlesztés és a mesterséges intelligencia. A Python-készségek birtoklása számos területen nyithat meg ajtókat, beleértve az adatelemzést is.
• R : Míg az R-t elsősorban a kutatásban és a tudományos életben használják, egyre népszerűbb a fejlett statisztikai elemzést igénylő iparágakban, mint például a biotechnológia, a pénzügy és az adatújságírás. Ha karrier-aspirációi megfelelnek ezeknek a területeknek, az R elsajátítása hasznosnak bizonyulhat.

Integráció és bővíthetőség

Az integráció és a bővíthetőség döntő szerepet játszik az adatelemzésben, mert lehetővé teszik a különböző eszközök és csomagok közötti zökkenőmentes együttműködést, lehetővé téve a feladatok széles skálájának elvégzését.

Az erős integrációs és bővíthetőségi jellemzőkkel rendelkező nyelv könnyen alkalmazkodik az új technológiákhoz, és átfogóbb funkciókat kínál az adatelemzési projektekhez.

Hasonlítsuk össze a két nyelvet.

Piton:

• Eredetileg szoftverfejlesztésre tervezték, kiváló integrációs képességeket és használati eseteket kínál
• Nagymértékben bővíthető számos könyvtárral, mint például a NumPy, Pandas és Scikit-learn, amelyek javíthatják a Python funkcionalitását az adatelemzési feladatokban.
• Megkönnyíti az együttműködést azáltal, hogy lehetővé teszi az R kód futtatását az rpy2 csomag használatával.

R:

• A statisztikai számítástechnikára összpontosít, és széleskörű támogatást nyújt az adatok importálásához különféle formátumokból, például Excel, CSV és SPSS.
• Webkaparási lehetőségeket kínál olyan modern csomagokon keresztül, mint az Rvest.
• Bár nem olyan sokoldalú, mint a Python, csomagok gazdag ökoszisztémája van az adatok elemzéséhez és megjelenítéséhez.
• Lehetővé teszi az együttműködést azáltal, hogy lehetővé teszi Python-kód futtatását a reticulate csomag használatával.

Nézze meg az alábbi klipet, ha többet szeretne megtudni a Pythonról.

Szintaxis és olvashatóság

A szintaxis és a kód olvashatósága alapvető tényezők az adatelemzés programozási nyelvének kiválasztásakor, mivel jelentősen befolyásolhatják a tanulási görbét és a kódolás hatékonyságát.

A világos és tömör szintaxis lehetővé teszi a kód gyors írását, és csökkenti a hibák valószínűségét. A jó olvashatóság megkönnyíti Önnek és másoknak a kód megértését és karbantartását, ami hozzájárul a hatékonyabb együttműködéshez.

A Python és az R közötti legfontosabb szintaktikai különbségek a következők:

Értékek hozzárendelése a változókhoz

A Pythonban az értékek hozzárendelése a változókhoz egyszerű. Egyszerűen használja az egyenlőségjelet, hogy értékeket rendeljen a változókhoz.

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

A Python egyszerű és tiszta szintaxisáról ismert, amely hozzájárul a zökkenőmentes tanulási görbéhez.

Másrészt az R a hozzárendelési operátort ( <-) használja, hogy értékeket rendeljen a változókhoz.

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

Ez a szintaxis kiválóan alkalmas statisztikai elemzési feladatokhoz, nagyobb rugalmasságot biztosítva a kódban.

Indexelés

A Python nulla alapú indexelést használ, ahol az első elem a 0 indexnél van. Ez a megközelítés sok programozási nyelvben elterjedt, és a programozási tapasztalattal rendelkezők számára ismerősebb lehet.

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)

Kimenet

Ezzel szemben az R egy alapú indexelést alkalmaz, ahol az első elem az 1. indexnél van. Ezt az indexelési rendszert a statisztikusok és a kutatók gyakran előnyben részesítik intuitív természete miatt, amely igazodik az emberek tipikus számolási módjához.

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")

Kimenet

Könyvtárak betöltése és importálása

A Pythonban könyvtárak importálásához használja a importkulcsszót. Ezzel az egyszerű és következetes módszerrel könnyedén integrálhat további funkciókat a Python-kódba.

Python:
import numpy as np

Az R-nek szüksége van a libraryfüggvényre a könyvtárak betöltéséhez. A szintaxis más, de ugyanaz a funkciója, mint import a Pythonban.

R:
library(stats)

Az utolsó szó

Az R és a Python összehasonlításakor mindegyik nyelv egyedi erősségeket kínál, amelyek alkalmasak különféle adatelemzési feladatokra. Annak eldöntéséhez, hogy melyik nyelvet válassza, vegye figyelembe céljait, hátterét és preferenciáit.

Az R speciális tapasztalatokat biztosít kiterjedt adatkezelési és vizualizációs csomagokkal, így megfelelő választás azok számára, akik statisztikai programozásra, például statisztikai tesztekre összpontosítanak.

A Python szélesebb közönséget vonz. Népszerűsége nagyobb közösséget, változatos erőforrásokat és szélesebb munkalehetőségeket eredményez, így az általános célú programozási nyelvekben jártasak számára ismerősebbé válik.

Szeretne többet megtudni az R-ről és a Pythonról? Tekintse meg kínálatunkat, és csatlakozzon több mint 220 000, az adatkészségekkel foglalkozó közösségünkben képzett globális emberhez.