R Vs Python - реальні відмінності

У світі аналізу даних і науки про дані вам може бути цікаво, яка мова програмування є кращим вибором, R чи Python?

Що ж, обидві є популярними мовами програмування, кожна з яких має свої сильні та слабкі сторони. Давайте досліджувати їх.

Отже, вирішувати, чи вибрати R або крок, як для початківців дослідників даних, так і для аналітиків.

Ознайомившись зі статтею, ви дізнаєтесь про відмінності між R та мовами програмування. Отримавши ці знання, ви зможете вибрати відповідну мову програмування для свого наступного проекту обробки даних.

Давайте потрапимо в це!

Зміст

• Огляд мови
  • Мова R
  • Мова Python
• Легкість навчання
• Аналіз та візуалізація даних
  • Маніпулювання даними
  • Візуалізація даних
• Машинне навчання та штучний інтелект
• Продуктивність і швидкість
  • швидкість
  • Управління пам'яттю
  • Ефективність коду
• Спільнота та підтримка
  • Наявність ресурсів
  • Ринок праці
• Інтеграція та розширюваність
• Синтаксис і читабельність
  • Присвоєння значень змінним
  • Індексація
  • Завантаження та імпорт бібліотек
• Заключне слово

Огляд мови

Мова R

R — потужна мова програмування з відкритим кодом для роботи з даними. Він призначений для обробки та візуалізації даних. Спочатку R з’явився як статистичне програмне забезпечення для дослідників і статистиків для проведення надійного аналізу на основі даних.

Завдяки включенню різних пакетів у рамках проекту CRAN у R (таких як tidyverse, dplyr та ggplot2 ) це стало провідним варіантом для дослідників даних для аналізу великих обсягів даних.

Деякі переваги використання R для аналізу даних включають:

• Надійна спільнота
• Велика увага до статистичного моделювання
• Великі ресурси для візуалізації даних

Тепер давайте пояснимо, не хвилюйтеся, ми говоримо не про змію, ну справжню.

Мова Python

це універсальна мова програмування з відкритим кодом. Незважаючи на те, що Python не був спеціально розроблений для науки про дані, він набув значної популярності в цій галузі завдяки своїй простоті та зручності для читання.

Деякі переваги використання для аналізу даних:

• Чіткий синтаксис, що полегшує розуміння та написання коду навіть новачкам.
• Пропонує високий рівень масштабованості
• Зростаючі бібліотеки Python спеціально для науки про дані (такі як Pandas , NumPy, Scikit-learn і SciPy ) роблять його найкращим вибором для програм обробки даних. Крім того, такі API, як SQLite, дозволяють писати код SQL на Python.

Легкість навчання

Вибираючи між Python і R для аналізу даних, дуже важливо оцінити, наскільки легко вивчити кожну мову. Хоча Python і R зазвичай вважаються легкими для вивчення, найкращий варіант для вас залежить від вашого особистого досвіду та прагнень.

Python

Якщо ви тільки починаєте програмувати або маєте певний досвід роботи з такими мовами, як Java чи C++, Python може здатися вам ковтком свіжого повітря. Python, відомий своєю зрозумілістю та простотою, зручний для початківців і може використовуватися для різноманітних завдань.

• Підкреслює читабельність і простоту, ідеально підходить для початківців
• Універсальна мова програмування загального призначення для різноманітних завдань, таких як створення сценаріїв, веб-розробка та наука про дані
• Велика кількість документації, посібників, посібників і курсів
• Такі цікаві навчальні платформи, як Coursera та Codecademy, пропонують ресурси Python

Отже, що з R?

Мова програмування R

R розроблено спеціально для роботи з даними та пропонує більш звичний і зрозумілий досвід для тих, хто має досвід роботи зі статистикою.

• Створено спеціально для обробки даних, аналізу та візуалізації
• Багата екосистема бібліотек і пакетів для завдань науки про дані
• Доступна обширна документація, навчальні посібники, посібники та курси
• Навчальні ресурси, доступні на таких платформах, як Coursera та офіційні навчальні ресурси RStudio

Аналіз та візуалізація даних

Аналіз даних і візуалізація є ключовими компонентами в процесі прийняття рішень, оскільки вони перетворюють необроблені дані в практичні ідеї. Виявляючи тенденції, закономірності та викиди, ці методи дозволяють підприємствам і організаціям приймати обґрунтовані рішення, оптимізувати роботу та стимулювати інновації.

Цей розділ зосереджується на можливостях обробки даних і візуалізації обох мов.

Маніпулювання даними

У будь-якому науковому проекті даних маніпулювання даними є важливим етапом аналітичного циклу. Насправді більша частина вашого часу йде на зміну даних у форму, придатну для аналізу. Такі завдання, як очищення, зміна форми та фільтрація, є важливими, і саме тут вступає в дію маніпулювання даними.

І Python, і R пропонують низку бібліотек для маніпулювання даними:

• Pandas і NumPy — це бібліотеки Python, які зазвичай використовуються для обробки даних. Панди займаються об’єднанням, зміною форми та агрегацією даних, тоді як .
• Мова програмування R пропонує популярну екосистему пакетів tidyverse , включаючи dplyr і tidyr, для маніпулювання даними. dplyr дозволяє фільтрувати, впорядковувати, вибирати та змінювати дані, тоді як tidyr обробляє переформатування широких і довгих форматів для очищення даних.

Тепер поговоримо про візуалізацію.

Візуалізація даних

Важливим етапом життєвого циклу аналізу даних є представлення результатів даних у спосіб, який матиме тривалий вплив на читачів. Як досліднику даних або аналітику, використання відповідних графіків і статистики, які ефективно передають ваше повідомлення, має вирішальне значення.

Python і R пропонують потужні бібліотеки візуалізації, які дозволяють створювати потужні графіки та інформаційні панелі, наповнені інформацією.

• У Python серед інших є Matplotlib, Seaborn і Plotly. Matplotlib забезпечує основу для створення статичної, анімованої та інтерактивної візуалізації, а Seaborn спрощує створення статистичної графіки. Для інтерактивних сюжетів Plotly є широко використовуваним варіантом.
• У R є ggplot2, lattice і Shiny. ggplot2 — це дуже гнучка графічна система, заснована на граматиці графіки, що дозволяє створювати широкий спектр графіків із узгодженою основною структурою. Lattice спеціалізується на візуалізації багатовимірних даних, тоді як Shiny дозволяє створювати інтерактивні веб-додатки для відображення ваших візуалізацій.

Працюючи з даними, ви зрозумієте, що Python пропонує більш спрощений підхід до візуалізації, тоді як R надає кілька пакетів і опцій, що забезпечує більшу гнучкість у створенні візуальних елементів.

А як щодо машинного навчання та штучного інтелекту?

Машинне навчання та штучний інтелект

Часто вам потрібно буде створювати моделі машинного навчання, які оптимізують завдання генерації та аналізу даних.

Науковці даних використовують алгоритми машинного навчання, щоб узагальнювати складні процеси генерації даних і робити прогнози.

Обидві мови програмування Python і R містять пакети машинного навчання, які дозволяють створювати складні моделі з використанням великих даних.

Коли ви заглибитеся в ці сфери, ви побачите, що універсальність Python сяє в обробці великих даних, таких як маніпулювання даними та повторювані завдання.

Завдяки своєму витоку з розробки програмного забезпечення, Python має більші бібліотеки та фреймворки з попередньо визначеними алгоритмами.

Під час роботи над своїми проектами враховуйте наступні аспекти для кожної мови:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn і PyTorch — популярні бібліотеки для машинного та глибокого навчання на Python. Ця мова має більших і активніших досвідчених програмістів, які розробляють інструменти для додатків ШІ.
• R: такі пакети, як «caret», «randomForest» і «xgboost», широко використовуються в R для цілей машинного навчання. R чудово підходить у статистичному моделюванні та аналізі часових рядів, але може зазнати недоліків щодо масштабованості та ефективності обробки.

Поговоримо про продуктивність і швидкість!

Продуктивність і швидкість

Часто ви берете участь у виконанні EDA та створенні моделей, які не вимагають від вас суворого спостереження за продуктивністю та швидкістю ваших аналізів.

Однак під час побудови моделей, з якими взаємодіють інші користувачі, критично важливим стає аналіз продуктивності та швидкості прогнозів. Великі програмісти приділяють велику увагу продуктивності та швидкості.

Існують помітні відмінності між R і Python щодо продуктивності та швидкості.

Давайте перевіримо їх.

швидкість

У багатьох сценаріях Python зазвичай працює швидше, ніж R. Наприклад, під час порівняння показників швидкості було виявлено, що код Python у 5,8 разів швидший за альтернативу R.

Щоб зробити наше порівняння точнішим, ми використаємо код порівняння для порівняння часу виконання для читання файлу CSV і обчислення середнього значення певного стовпця в Python і R.

Порівняльний код на Python

Щоб запустити код порівняльного аналізу в Python, відкрийте Jupyter Notebook (IDE для запуску коду Python) і запустіть наведений нижче код:

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")

Після виконання наведеного вище коду ви побачите результат, як показано на зображенні нижче:

Порівняльний код на мові програмування R

Щоб запустити код порівняльного аналізу в R, відкрийте RStudio та виконайте наведений нижче код:

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")

Після запуску коду вище ви побачите час, потрібний R для виконання операцій, як показано на зображенні нижче:

Генерація набору даних

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

Python значно швидше генерує набір даних порівняно з R. Python зайняло приблизно 0,16 секунди, тоді як R знадобилося приблизно 1,4 секунди, щоб створити той самий набір даних.

Розрахунок середнього значення

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

Python також швидше обчислює середнє значення певного стовпця, займаючи приблизно 0,024 секунди, тоді як R займає 0,034 секунди.

Управління пам'яттю

Python більш ефективний з точки зору використання пам’яті, тоді як R має тенденцію поміщати все в пам’ять. Ця відмінність може стати особливо актуальною під час роботи з великими наборами даних, які можуть навантажувати доступні ресурси пам’яті.

Ефективність коду

Продуктивність Python може змінюватися залежно від ефективності коду, тоді як R може демонструвати узгоджену поведінку в різних реалізаціях. Для порівняння, найповільніша реалізація в Python була приблизно в 343 рази повільнішою за найшвидшу, тоді як у R вона була приблизно в 24 рази повільнішою.

Спільнота та підтримка

Спільнота та підтримка відіграють вирішальну роль при виборі між R і Python для аналізу даних, оскільки вони значно впливають на ваш досвід навчання, доступ до ресурсів і професійний ріст.

Наявність ресурсів

• Python: Python має величезну базу користувачів, що полегшує пошук підтримки та ресурсів для ваших проектів. Його різноманітна спільнота пропонує широкі бібліотеки та інструменти для різноманітних додатків, у тому числі для аналізу даних.
• R: R має більш спеціалізовану спільноту, яка зосереджена на статистиці та аналізі даних, що забезпечує велику кількість ресурсів, адаптованих до потреб аналітиків даних і статистиків. Цілеспрямована спільнота R забезпечує цільову підтримку завдань аналізу даних.

Ринок праці

• Python : Python користується великим попитом у таких галузях, як веб-розробка, розробка програмного забезпечення та штучний інтелект. Володіння навичками Python може відкрити вам двері в різних сферах, включаючи аналіз даних.
• R : Хоча R в основному використовується в наукових дослідженнях і академічних колах, він набуває популярності в галузях, які потребують розширеного статистичного аналізу, наприклад у біотехнологіях, фінансах і журналістиці даних. Якщо ваші кар’єрні прагнення збігаються з цими сферами, вивчення R може виявитися корисним.

Інтеграція та розширюваність

Інтеграція та розширюваність відіграють вирішальну роль в аналізі даних, оскільки вони забезпечують безперебійну співпрацю між різними інструментами та пакетами, дозволяючи вам виконувати широкий спектр завдань.

Мова з потужними функціями інтеграції та розширення може легко адаптуватися до нових технологій і запропонувати більш повний набір функцій для ваших проектів аналізу даних.

Давайте порівняємо обидві мови.

Python:

• Спочатку розроблений для розробки програмного забезпечення, пропонуючи чудові можливості інтеграції та варіанти використання
• Широко розширюваний завдяки численним бібліотекам, таким як NumPy, Pandas і Scikit-learn, які можуть покращити функціональність Python у задачах аналізу даних.
• Полегшує взаємодію, дозволяючи запускати код R за допомогою пакета rpy2 .

Р:

• Зосереджено на статистичних обчисленнях, надаючи розширену підтримку імпорту даних із різних форматів, таких як Excel, CSV і SPSS.
• Пропонує можливості веб-скрапінгу за допомогою сучасних пакетів, таких як Rvest.
• Хоча він не такий універсальний, як Python, він має багату екосистему пакетів для аналізу та візуалізації даних.
• Забезпечує взаємодію, дозволяючи виконувати код Python за допомогою пакета reticulate.

Перегляньте наведений нижче ролик, щоб дізнатися більше про Python.

Синтаксис і читабельність

Синтаксис і читабельність коду є важливими факторами при виборі мови програмування для аналізу даних, оскільки вони можуть значно вплинути на вашу криву навчання та ефективність кодування.

Чіткий і лаконічний синтаксис дозволяє швидко писати код і знижує ймовірність помилок. Хороша читабельність полегшує вам та іншим розуміння та підтримку вашого коду, сприяючи більш ефективній співпраці.

Ось деякі з ключових синтаксичних відмінностей між Python і R:

Присвоєння значень змінним

У Python присвоєння значень змінним є простим. Ви просто використовуєте знак рівності, щоб присвоїти значення змінним.

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

Python відомий своїм простим і зрозумілим синтаксисом, що сприяє плавному навчанню.

З іншого боку, R використовує оператор присвоєння ( <-), щоб присвоїти значення змінним.

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

Цей синтаксис добре підходить для завдань статистичного аналізу, забезпечуючи більшу гнучкість коду.

Індексація

Python використовує індексацію від нуля, де перший елемент має індекс 0. Цей підхід поширений у багатьох мовах програмування та може бути більш знайомий тим, хто має досвід програмування.

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)

Вихід

На відміну від цього, R використовує індексацію на основі одного елемента, де перший елемент знаходиться під індексом 1. Цій системі індексування часто віддають перевагу статистики та дослідники через її інтуїтивну природу, узгоджену зі способом підрахунку людей.

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")

Вихід

Завантаження та імпорт бібліотек

Щоб імпортувати бібліотеки в Python, ви використовуєте importключове слово. Цей простий і послідовний метод дозволяє легко інтегрувати додаткові функції у ваш код Python.

Python:
import numpy as np

R вимагає libraryфункції для завантаження бібліотек. Синтаксис інший, але він має ту саму функцію, що й import у Python.

R:
library(stats)

Заключне слово

Порівнюючи R і Python, кожна мова має унікальні переваги, придатні для різних завдань аналізу даних. Щоб вирішити, яку мову вибрати, враховуйте свої цілі, досвід і вподобання.

R надає спеціалізований досвід із розширеними пакетами для обробки даних і візуалізації, що робить його відповідним вибором для тих, хто зосереджений на статистичному програмуванні, наприклад статистичних тестах.

Python приваблює ширшу аудиторію. Його популярність призводить до більшої спільноти, різноманітних ресурсів і ширших перспектив роботи, що робить його більш знайомим для тих, хто має досвід роботи з мовами програмування загального призначення.

Бажаєте дізнатися більше про R і Python? Ознайомтеся з нашим асортиментом і приєднайтеся до понад 220 000 людей у ​​всьому світі, які пройшли навчання в нашій спільноті навичок обробки даних.