R Vs Python - De virkelige forskjellene

I en verden av dataanalyse og datavitenskap lurer du kanskje på hvilket programmeringsspråk som er det beste valget, R eller Python?

Vel, begge er populære programmeringsspråk, som hver har sine egne styrker og svakheter. La oss utforske dem.

Så, bestemme om du skal velge R eller step for ambisiøse dataforskere og analytikere.

Etter å ha gått gjennom artikkelen, vil du ha lært forskjellene mellom R og programmeringsspråk. Utstyrt med denne kunnskapen vil du kunne velge et passende programmeringsspråk for ditt neste dataprosjekt.

La oss komme inn i det!

Innholdsfortegnelse

• Språkoversikt
  • R Språk
  • Python språk
• Enkel læring
• Dataanalyse og visualisering
  • Datamanipulasjon
  • Datavisualisering
• Maskinlæring og kunstig intelligens
• Ytelse og hastighet
  • Hastighet
  • Minnehåndtering
  • Kodeeffektivitet
• Fellesskap og støtte
  • Tilgjengelighet av ressurser
  • Jobbmarked
• Integrasjon og utvidbarhet
• Syntaks og lesbarhet
  • Tilordne verdier til variabler
  • Indeksering
  • Laster og importerer biblioteker
• Det siste ordet

Språkoversikt

R Språk

R er et kraftig åpen kildekode programmeringsspråk for arbeid med data. Den er designet for datamanipulering og visualisering. R dukket i utgangspunktet opp som en statistisk programvare for forskere og statistikere for å lage robuste analyser ved hjelp av data.

Med inkluderingen av forskjellige pakker under CRAN-prosjektet i R (som tidyverse, dplyr og ggplot2 ), ble det et ledende alternativ for dataforskere til å analysere store mengder data.

Noen fordeler med å bruke R for dataanalyse inkluderer:

• Robust fellesskap
• Høyt fokus på statistisk modellering
• Omfattende ressurser for datavisualisering

La oss nå forklare, ikke bekymre deg, vi snakker ikke om en slange, vel, en ekte en.

Python språk

er et allsidig programmeringsspråk med åpen kildekode. Selv om det ikke er spesielt utviklet for datavitenskap, har Python fått betydelig popularitet på dette feltet på grunn av dets enkelhet og lesbarhet.

Noen fordeler med å bruke for dataanalyse er:

• Tydelig syntaks, som gjør det lettere å forstå og skrive kode, selv for nybegynnere.
• Tilbyr et høyt nivå av skalerbarhet
• Pythons voksende biblioteker spesifikt for datavitenskap (som Pandas , NumPy, Scikit-learn og SciPy ) gjør det til et godt valg for dataapplikasjoner. Videre lar API-er som SQLite deg skrive SQL-kode i Python.

Enkel læring

Når du skal velge mellom Python og R for dataanalyse, er det avgjørende å vurdere hvor enkelt det er å lære hvert språk. Selv om Python og R generelt anses som enkle å lære, er det som passer best for deg på din personlige bakgrunn og ambisjoner.

Python

Hvis du akkurat har begynt med programmering eller har litt erfaring med språk som Java eller C++, kan Python føles som et friskt pust. Python er kjent for sin lesbarhet og enkelhet, og er nybegynnervennlig og kan brukes til en rekke oppgaver.

• Legger vekt på lesbarhet og enkelhet, ideell for nybegynnere
• Allsidig programmeringsspråk for generell bruk for ulike oppgaver som skripting, nettutvikling og datavitenskap
• En overflod av dokumentasjon, veiledninger, veiledninger og kurs
• Engasjerende læringsplattformer som Coursera og Codecademy tilbyr Python-ressurser

Så hva med R?

R programmeringsspråk

R er designet spesielt for arbeid med data og tilbyr en mer kjent og enkel opplevelse for noen med bakgrunn i statistikk.

• Skreddersydd spesielt for databehandling, analyse og visualisering
• Et rikt økosystem av biblioteker og pakker for datavitenskapelige oppgaver
• Omfattende dokumentasjon, veiledninger, veiledninger og kurs er tilgjengelig
• Læringsressurser tilgjengelig på plattformer som Coursera og RStudios offisielle læringsressurser

Dataanalyse og visualisering

Dataanalyse og visualisering er avgjørende komponenter i beslutningsprosessen, ettersom de transformerer rådata til handlingskraftig innsikt. Ved å identifisere trender, mønstre og uteliggere gjør disse teknikkene det mulig for bedrifter og organisasjoner å ta informerte beslutninger, optimalisere driften og drive innovasjon.

Denne delen fokuserer på datamanipulerings- og visualiseringsfunksjonene til begge språk.

Datamanipulasjon

I ethvert datavitenskapsprosjekt er datamanipulering et viktig stadium i analysesyklusen. Faktisk går mesteparten av tiden din til å endre data til et skjema som passer for analysen din. Oppgaver som rengjøring, omforming og filtrering er avgjørende, og det er her datamanipulering kommer inn.

Både Python og R tilbyr en rekke biblioteker for å manipulere data:

• Pandaer og NumPy er ofte brukte Python-biblioteker for datamanipulering. Pandaer håndterer sammenslåing, omforming og aggregering av data, mens .
• R-programmeringsspråket tilbyr det populære tidyverse- pakkeøkosystemet, inkludert dplyr og tidyr, for å manipulere data. dplyr gjør det mulig å filtrere, arrangere, velge og mutere data, mens tidyr håndterer omforming av brede og lange formater for datarensing.

La oss nå snakke om visualisering.

Datavisualisering

Et viktig stadium i dataanalysens livssyklus er å presentere funn fra data på en måte som har en langvarig innvirkning på leserne. Som dataforsker eller analytiker er det avgjørende å bruke passende grafer og statistikk som effektivt kommuniserer budskapet ditt.

Python og R tilbyr kraftige visualiseringsbiblioteker som lar deg lage kraftige grafer og dashbord fulle av innsikt.

• Python har blant annet Matplotlib, Seaborn og Plotly. Matplotlib gir et grunnlag for å lage statiske, animerte og interaktive visualiseringer, mens Seaborn forenkler opprettelsen av statistisk grafikk. For interaktive plott er Plotly et mye brukt alternativ.
• R har ggplot2, gitter og Shiny, for å nevne noen. ggplot2 er et svært fleksibelt grafikksystem basert på Grammar of Graphics, som muliggjør et bredt spekter av plott med en konsistent underliggende struktur. Lattice spesialiserer seg på å visualisere multivariate data, mens Shiny gjør det mulig å lage interaktive webapplikasjoner for å vise visualiseringene dine.

Når du arbeider med data, vil du innse at Python tilbyr en mer strømlinjeformet tilnærming til visualisering, mens R gir flere pakker og alternativer, noe som muliggjør større fleksibilitet i å lage visuelle bilder.

Hva med maskinlæring og kunstig intelligens?

Maskinlæring og kunstig intelligens

Ofte vil du bli pålagt å bygge maskinlæringsmodeller som effektiviserer datagenerering og analyseoppgaver.

Dataforskere bruker maskinlæringsalgoritmer for å generalisere komplekse datagenereringsprosesser og lage spådommer.

Både Python og R programmeringsspråk er lastet med maskinlæringspakker som lar deg bygge komplekse modeller ved hjelp av big data.

Når du dykker dypere inn i disse feltene, vil du oppdage at Pythons allsidighet skinner i håndtering av store data, for eksempel datamanipulering og repeterende oppgaver.

På grunn av sin opprinnelse i programvareutvikling, har Python mer omfattende biblioteker og rammeverk med forhåndsdefinerte algoritmer.

Mens du jobber med prosjektene dine, bør du vurdere følgende aspekter for hvert språk:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn og PyTorch er populære biblioteker for maskinlæring og dyp læring i Python. Dette språket har større og mer aktive erfarne programmerere som utvikler verktøy for AI-applikasjoner.
• R: Pakker som 'caret', 'randomForest' og 'xgboost' er mye brukt i R for maskinlæringsformål. R utmerker seg i statistisk modellering og tidsserieanalyse, men kan komme til kort når det gjelder skalerbarhet og prosesseringseffektivitet.

La oss snakke ytelse og hastighet!

Ytelse og hastighet

Ofte vil du være involvert i å utføre EDA og bygge modeller som ikke krever at du holder et strengt øye med ytelsen og hastigheten til analysene dine.

Når man bygger modeller som andre brukere samhandler med, blir det imidlertid avgjørende å analysere ytelsen og hastigheten til spådommer. Storskala programmerere legger stor vekt på ytelse og hastighet.

Det er bemerkelsesverdige forskjeller mellom R og Python når det gjelder ytelse og hastighet.

La oss sjekke dem ut.

Hastighet

Python har en tendens til å prestere raskere enn R i mange scenarier. For eksempel, i en sammenligning av hastighetsreferanser, ble Python-koden funnet å være 5,8 ganger raskere enn R-alternativet.

For å gjøre sammenligningen mer solid, vil vi bruke en benchmarking-kode for å sammenligne utførelsestiden for å lese en CSV-fil og beregne gjennomsnittet av en spesifikk kolonne i Python og R.

Benchmarking-kode i Python

For å kjøre benchmarking-koden i Python, åpne Jupyter Notebook (en IDE for å kjøre Python-kode) og kjør koden gitt nedenfor:

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")

Etter å ha kjørt koden ovenfor, vil du se utdataene som vist på bildet nedenfor:

Benchmarking-kode i R programmeringsspråk

For å kjøre benchmarking-koden i R, åpne RStudio og kjør koden nedenfor:

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")

Etter å ha kjørt koden ovenfor, ser du tiden det tar for R å utføre operasjonene som vist på bildet nedenfor:

Datasettgenerering

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

Python er betydelig raskere med å generere datasettet sammenlignet med R. Det tok Python omtrent 0,16 sekunder, mens R tok omtrent 1,4 sekunder å lage det samme datasettet.

Gjennomsnittlig beregning

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

Python er også raskere til å beregne gjennomsnittet av en spesifikk kolonne, og tar rundt 0,024 sekunder, mens R tar 0,034 sekunder.

Minnehåndtering

Python er mer effektiv når det gjelder minnebruk, mens R har en tendens til å legge alt i minnet. Dette skillet kan bli spesielt relevant når man arbeider med store datasett som kan belaste de tilgjengelige minneressursene.

Kodeeffektivitet

Pythons ytelse kan variere avhengig av kodens effektivitet, mens R kan vise konsistent oppførsel på tvers av implementeringer. Til sammenligning var den tregeste implementeringen i Python omtrent 343 ganger tregere enn den raskeste, mens den i R var omtrent 24 ganger tregere.

Fellesskap og støtte

Fellesskap og støtte spiller en avgjørende rolle når du velger mellom R og Python for dataanalyse, siden de påvirker læringsopplevelsen din, tilgangen til ressurser og faglig vekst betydelig.

Tilgjengelighet av ressurser

• Python: Python har en enorm brukerbase, noe som gjør det enklere å finne støtte og ressurser for prosjektene dine. Det mangfoldige fellesskapet tilbyr omfattende biblioteker og verktøy for ulike applikasjoner, inkludert dataanalyse.
• R: R har et mer spesialisert fellesskap med fokus på statistikk og dataanalyse, noe som resulterer i et vell av ressurser skreddersydd til behovene til dataanalytikere og statistikere. Rs fokuserte fellesskap muliggjør målrettet støtte for dataanalyseoppgaver.

Jobbmarked

• Python : Python er etterspurt i bransjer som nettutvikling, programvareteknikk og kunstig intelligens. Å ha Python-ferdigheter kan åpne dører for deg på ulike felt, inkludert dataanalyse.
• R : Mens R primært brukes i forskning og akademia, blir den stadig mer populær i bransjer som krever avansert statistisk analyse, som bioteknologi, finans og datajournalistikk. Hvis karriereambisjonene dine stemmer overens med disse feltene, kan det være nyttig å lære R.

Integrasjon og utvidbarhet

Integrasjon og utvidbarhet spiller en avgjørende rolle i dataanalyse fordi de tillater sømløst samarbeid mellom ulike verktøy og pakker, slik at du kan utføre et bredt spekter av oppgaver.

Et språk med sterke integrerings- og utvidelsesfunksjoner kan enkelt tilpasse seg nye teknologier og tilby et mer omfattende sett med funksjoner for dataanalyseprosjektene dine.

La oss sammenligne begge språkene.

Python:

• Opprinnelig designet for programvareutvikling, og tilbyr utmerkede integrasjonsmuligheter og brukstilfeller
• Svært utvidbar med en rekke biblioteker som NumPy, Pandas og Scikit-learn, som kan forbedre Pythons funksjonalitet i dataanalyseoppgaver.
• Forenkler interoperabilitet ved å la deg kjøre R-kode ved å bruke rpy2 -pakken.

R:

• Fokusert på statistisk databehandling, og gir omfattende støtte for dataimport fra ulike formater som Excel, CSV og SPSS.
• Tilbyr nettskrapingsfunksjoner gjennom moderne pakker som Rvest.
• Selv om den ikke er så allsidig som Python, har den et rikt økosystem av pakker for dataanalyse og visualisering.
• Aktiverer interoperabilitet ved å la deg kjøre Python-kode ved å bruke reticulate-pakken.

Sjekk ut klippet nedenfor for å lære mer om Python.

Syntaks og lesbarhet

Syntaks og kodelesbarhet er viktige faktorer når du velger et programmeringsspråk for dataanalyse, ettersom de kan påvirke læringskurven og kodingseffektiviteten betydelig.

Klar og konsis syntaks gjør at du kan skrive kode raskt og reduserer sannsynligheten for feil. God lesbarhet gjør det lettere for deg og andre å forstå og vedlikeholde koden din, noe som bidrar til mer effektivt samarbeid.

Noen av de viktigste syntaksforskjellene mellom Python og R er:

Tilordne verdier til variabler

I Python er det enkelt å tilordne verdier til variabler. Du bruker ganske enkelt likhetstegnet for å tilordne verdier til variabler.

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

Python er kjent for sin enkle og rene syntaks, som bidrar til dens jevne læringskurve.

På den annen side bruker R tilordningsoperatoren ( <-) for å tilordne verdier til variabler.

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

Denne syntaksen er godt egnet for statistiske analyseoppgaver, og gir mer fleksibilitet i kode.

Indeksering

Python bruker nullbasert indeksering, der det første elementet er på indeks 0. Denne tilnærmingen er vanlig i mange programmeringsspråk og kan være mer kjent for de med programmeringserfaring.

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)

Produksjon

I motsetning til dette, tar R i bruk én-basert indeksering, der det første elementet er ved indeks 1. Dette indekseringssystemet foretrekkes ofte av statistikere og forskere på grunn av dets intuitive natur, og stemmer overens med måten mennesker vanligvis teller.

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")

Produksjon

Laster og importerer biblioteker

For å importere biblioteker i Python bruker du nøkkelordet import. Denne enkle og konsistente metoden gjør det enkelt å integrere tilleggsfunksjonalitet i Python-koden.

Python:
import numpy as np

R krever libraryfunksjonen for å laste biblioteker. Syntaksen er annerledes, men den har samme funksjon som import i Python.

R:
library(stats)

Det siste ordet

Når du sammenligner R og Python, tilbyr hvert språk unike styrker som passer for ulike dataanalyseoppgaver. For å bestemme hvilket språk du skal velge, vurder dine mål, bakgrunn og preferanser.

R gir spesialiserte erfaringer med omfattende pakker for datamanipulering og visualisering, noe som gjør det til et passende valg for de som er fokusert på statistiske programmeringer, for eksempel statistiske tester.

Python tiltrekker seg et bredere publikum. Dens popularitet resulterer i et større fellesskap, forskjellige ressurser og bredere jobbmuligheter, noe som gjør det mer kjent for de som har erfaring med programmeringsspråk for generelle formål.

Lyst til å lære mer om R og Python? Ta en titt på vårt utvalg av og bli med over 220 000+ globale mennesker som er trent i vårt datakompetansefellesskap.