Linguaggio di programmazione R E Pitone sono entrambi ampiamente utilizzati per la scienza dei dati. Entrambi sono linguaggi molto utili e open source. Per l'analisi dei dati, il calcolo statistico e l'apprendimento automatico. Entrambi i linguaggi sono strumenti potenti con comunità considerevoli ed enormi librerie per lavori di scienza dei dati. Di seguito viene fornito un confronto teorico tra R e Python:
R contro Python
In questo articolo tratteremo i seguenti argomenti:
- Linguaggio di programmazione R
- Linguaggio di programmazione Python
- Differenza tra programmazione R e programmazione Python
- Ecosistema nella programmazione R e nella programmazione Python
- Vantaggi e svantaggi nella programmazione R e nella programmazione Python
- Usi di R e Python nella scienza dei dati
- Esempio in R e Python
Linguaggio di programmazione R
Linguaggio di programmazione R è utilizzato per algoritmi di apprendimento automatico, regressione lineare, serie temporali, inferenza statistica, ecc. È stato progettato da Ross Ihaka e Robert Gentleman nel 1993. R è un linguaggio di programmazione open source ampiamente utilizzato come software statistico e strumento di analisi dei dati . R generalmente viene fornito con l'interfaccia della riga di comando. R è disponibile su piattaforme ampiamente utilizzate come Windows, Linux e macOS. Inoltre, il linguaggio di programmazione R è l’ultimo strumento all’avanguardia.
Linguaggio di programmazione Python
Pitone è un linguaggio di programmazione di alto livello e di uso generale ampiamente utilizzato. È stato creato da Guido van Rossum nel 1991 e ulteriormente sviluppato dalla Python Software Foundation. È stato progettato ponendo l'accento sulla leggibilità del codice e la sua sintassi consente ai programmatori di esprimere i propri concetti in meno righe di codice.
Differenza tra programmazione R e programmazione Python
Di seguito sono riportate alcune delle principali differenze tra R e Python:
| Caratteristica | R | Pitone |
|---|---|---|
| introduzione | R è un linguaggio e un ambiente per la programmazione statistica che include calcolo statistico e grafica. | Python è un linguaggio di programmazione generico per l'analisi dei dati e il calcolo scientifico |
| Obbiettivo | Ha molte funzionalità utili per l'analisi e la rappresentazione statistica. | Può essere utilizzato per sviluppare applicazioni GUI e applicazioni web, nonché con sistemi embedded |
| Lavorabilità | Ha molti pacchetti facili da usare per eseguire attività | Può eseguire facilmente il calcolo della matrice e l'ottimizzazione |
| Ambiente di sviluppo integrato | Vari R IDE popolari sono Rstudio, RKward, R Commander, ecc. | Vari IDE Python popolari sono Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, ecc. |
| Librerie e pacchetti | Esistono molti pacchetti e librerie simili ggplot2 , cursore , eccetera. | Alcuni pacchetti e librerie essenziali lo sono Panda , Insensibile , Scivoloso , eccetera. |
| Scopo | Viene utilizzato principalmente per l'analisi di dati complessi nella scienza dei dati. | Ci vuole un approccio più snello per i progetti di data science. |
Ecosistema nella programmazione R e nella programmazione Python
Pitone supporta una comunità molto ampia di scienza dei dati per scopi generali. Uno degli usi più basilari per l'analisi dei dati, principalmente a causa del fantastico ecosistema di pacchetti Python incentrati sui dati. Pandas e NumPy sono uno di quei pacchetti che rendono molto più semplice l'importazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati.
Programmazione R dispone di un ricco ecosistema da utilizzare nelle tecniche standard di machine learning e data mining. Funziona nell'analisi statistica di set di dati di grandi dimensioni e offre una serie di opzioni diverse per esplorare i dati e semplifica l'uso delle distribuzioni di probabilità e l'applicazione di diversi test statistici.
R contro Python
| Caratteristiche | R | Pitone |
|---|---|---|
| Raccolta dati | Viene utilizzato dagli analisti di dati per importare dati da Excel, CSV e file di testo. | Viene utilizzato in tutti i tipi di formati di dati, comprese le tabelle SQL |
| Esplorazione dei dati | È ottimizzato per l'analisi statistica di set di dati di grandi dimensioni | Puoi esplorare i dati con Panda |
| Modellazione dei dati | Supporta Tidyverse ed è diventato facile importare, manipolare, visualizzare e creare report sui dati | Puoi usare NumPy, SciPy, scikit-impara , TansorFlow |
| Visualizzazione dati | È possibile utilizzare gli strumenti ggplot2 e ggplot per tracciare grafici a dispersione complessi con linee di regressione. | Puoi usare Matplotlib , Panda, Nato dal mare |
Analisi statistica e machine learning in R e Python
L'analisi statistica e l'apprendimento automatico sono componenti critici della scienza dei dati, che implicano l'applicazione di metodi, modelli e tecniche statistici per estrarre approfondimenti, identificare modelli e trarre conclusioni significative dai dati. Sia R che Python hanno ampiamente utilizzato linguaggi di programmazione per l'analisi statistica, ciascuno dei quali offre una varietà di librerie e pacchetti per eseguire diverse attività statistiche e di apprendimento automatico. Alcuni confronti tra analisi statistiche e capacità di modellazione in R e Python.
| Capacità | R | Pitone |
|---|---|---|
| Statistiche di base | Funzioni integrate (media, mediana, ecc.) | NumPy (media, mediana, ecc.) modello ip tcp |
| Regressione lineare | lm() funzione e formule | Modelli statistici (OLS) Metodo dei minimi quadrati ordinari (OLS). |
| Modelli lineari generalizzati (GLM) | funzione glm() | Modelli di stato (GLM) |
| Analisi delle serie temporali | Pacchetti di serie temporali (previsione) | Modelli statistici (serie temporali) |
| ANOVA e test t | Funzioni integrate (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, test t) |
| Test di ipotesi | Funzioni integrate (wilcox.test, ecc.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Analisi delle componenti principali (PCA) | funzione princomp() | scikit-impara (PCA) |
| Clustering (medie K, gerarchico) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Alberi decisionali | funzione rpart() | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Foresta casuale | funzione randomForest() dialetto ibernato |
Vantaggi nella programmazione R e nella programmazione Python
| Programmazione R | Programmazione Python |
|---|---|
| Supporta un ampio set di dati per l'analisi statistica | Programmazione di uso generale per utilizzare l'analisi dei dati |
| Gli utenti principali sono Scholar e R&D | Gli utenti primari sono programmatori e sviluppatori |
| Supporta pacchetti come marea , ggplot2, cursore, zoo | Supporta pacchetti come pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Supporto RStudio e dispone di un'ampia gamma di statistiche e funzionalità generali di analisi e visualizzazione dei dati. | Supporta l'ambiente Conda con Spyder, Ipython Notebook |
Svantaggi nella programmazione R e nella programmazione Python
| Programmazione R | Programmazione Python |
|---|---|
| R è molto più difficile rispetto a Python perché viene utilizzato principalmente per scopi statistici. | Python non ha troppe librerie per la scienza dei dati rispetto a R. |
| R potrebbe non essere veloce come linguaggi come Python, soprattutto per attività ad alta intensità di calcolo e elaborazione dati su larga scala. | Python potrebbe non essere specializzato per le statistiche e l'analisi dei dati come R. Alcune funzioni statistiche e capacità di visualizzazione potrebbero essere più snelle in R. |
| La gestione della memoria in R potrebbe non essere efficiente come in altri linguaggi, il che può portare a problemi di prestazioni ed errori relativi alla memoria | Le funzionalità di visualizzazione di Python potrebbero non essere così raffinate e ottimizzate come quelle offerte da ggplot2 di R. |
Usi di R e Python nella scienza dei dati
Il linguaggio di programmazione Python e R è molto utile nella scienza dei dati e si occupa di identificare, rappresentare ed estrarre informazioni significative da fonti di dati da utilizzare per eseguire alcune logiche di business con questi linguaggi. Ha un pacchetto popolare per la raccolta dati, l'esplorazione dei dati, la modellazione dei dati, la visualizzazione dei dati e l'analisi statica.
Esempio in R e Python
Programma per l'addizione di due numeri
Pitone
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R
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Produzione
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