R مقابل Python - الاختلافات الحقيقية

في عالم تحليل البيانات وعلوم البيانات ، قد تتساءل عن أي لغة برمجة هي الخيار الأفضل ، R أم Python؟

حسنًا ، كلاهما من لغات البرمجة الشائعة ، ولكل منهما نقاط قوتها وضعفها. دعنا نستكشفهم.

لذا ، فإن اتخاذ قرار بشأن اختيار R أو Python يعد خطوة مهمة لعلماء ومحللي البيانات الطموحين على حد سواء.

بعد قراءة المقال ، ستكون قد تعلمت الاختلافات بين لغتي البرمجة R و Python . مجهزة بهذه المعرفة ، ستتمكن من اختيار لغة برمجة مناسبة لمشروع البيانات التالي.

دعنا ندخله!

جدول المحتويات

• نظرة عامة على اللغة
  • لغة R
  • لغة بايثون
• سهولة التعلم
• تحليل البيانات والتصور
  • معالجة البيانات
  • عرض مرئي للمعلومات
• التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
• الأداء والسرعة
  • سرعة
  • إدارة الذاكرة
  • كفاءة الكود
• المجتمع والدعم
  • توافر الموارد
  • سوق الوظائف
• التكامل والتوسعة
• النحو والقراءة
  • تعيين القيم للمتغيرات
  • الفهرسة
  • تحميل واستيراد المكتبات
• الكلمة الأخيرة

نظرة عامة على اللغة

لغة R

R هي لغة برمجة قوية مفتوحة المصدر للعمل مع البيانات. تم تصميمه لمعالجة البيانات والتصور. ظهر R في البداية كبرنامج إحصائي للباحثين والإحصائيين لإجراء تحليلات قوية باستخدام البيانات.

مع تضمين حزم مختلفة ضمن مشروع CRAN في R (مثل tidyverse و dplyr و ggplot2 ) ، أصبح خيارًا رائدًا لعلماء البيانات لتحليل كميات كبيرة من البيانات.

تتضمن بعض مزايا استخدام R لتحليل البيانات ما يلي:

• مجتمع قوي
• تركيز كبير على النمذجة الإحصائية
• موارد واسعة لتصور البيانات

الآن دعونا نشرح بايثون ، لا تقلق ، نحن لا نتحدث عن ثعبان ، حسنًا ، ثعبان حقيقي.

لغة بايثون

Python هي لغة برمجة متعددة الاستخدامات ومفتوحة المصدر. على الرغم من عدم تطويرها خصيصًا لعلوم البيانات ، فقد اكتسبت Python شعبية كبيرة في هذا المجال نظرًا لبساطتها وقابليتها للقراءة.

بعض مزايا استخدام بايثون لتحليل البيانات هي:

• بناء جملة واضح ، مما يجعل من السهل فهم وكتابة التعليمات البرمجية ، حتى للمبتدئين.
• يقدم مستوى عالٍ من قابلية التوسع
• مكتبات Python المتنامية خصيصًا لعلوم البيانات (مثل Pandas و NumPy و Scikit-Learn و SciPy ) تجعلها خيارًا مناسبًا لتطبيقات البيانات. علاوة على ذلك ، تسمح لك واجهة برمجة التطبيقات مثل SQLite بكتابة كود SQL داخل Python.

سهولة التعلم

عند الاختيار بين Python و R لتحليل البيانات ، من الضروري تقييم مدى سهولة تعلم كل لغة. على الرغم من أن لغة Python و R تعتبر سهلة التعلم بشكل عام ، إلا أن الأنسب لك يعتمد على خلفيتك الشخصية وتطلعاتك.

بايثون

إذا كنت قد بدأت للتو في البرمجة أو لديك بعض الخبرة في لغات مثل Java أو C ++ ، فقد تشعر Python وكأنها نسمة من الهواء النقي. تشتهر Python بسهولة قراءتها وبساطتها ، وهي صديقة للمبتدئين ويمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من المهام.

• يؤكد على سهولة القراءة والبساطة ، وهو مثالي للمبتدئين
• لغة برمجة متعددة الاستخدامات للأغراض العامة لمهام متنوعة مثل البرمجة النصية وتطوير الويب وعلوم البيانات
• وفرة من الوثائق والبرامج التعليمية والأدلة والدورات
• توفر منصات التعلم الجذابة مثل Coursera و Codecademy موارد Python

إذن ، ماذا عن R؟

لغة البرمجة R

تم تصميم R خصيصًا للعمل مع البيانات ويقدم تجربة مألوفة ومباشرة لشخص لديه خلفية في الإحصاء.

• مصممة خصيصًا لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها
• نظام بيئي غني من المكتبات والحزم لمهام علوم البيانات
• تتوفر وثائق ودروس تعليمية وأدلة ودورات واسعة النطاق
• مصادر التعلم المتاحة على منصات مثل Coursera وموارد التعلم الرسمية RStudio

تحليل البيانات والتصور

يعد تحليل البيانات والتصور من المكونات الحاسمة في عملية صنع القرار ، لأنها تحول البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ. من خلال تحديد الاتجاهات والأنماط والقيم المتطرفة ، تمكّن هذه التقنيات الشركات والمؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة ، وتحسين العمليات ، ودفع الابتكار.

يركز هذا القسم على معالجة البيانات وقدرات التصور لكلتا اللغتين.

معالجة البيانات

في أي مشروع لعلوم البيانات ، يعد التلاعب بالبيانات مرحلة مهمة في دورة التحليلات. في الواقع ، يخصص معظم وقتك لتغيير البيانات إلى نموذج مناسب لتحليلك. تعتبر المهام مثل التنظيف وإعادة التشكيل والتصفية ضرورية ، وهنا يأتي دور معالجة البيانات.

يقدم كل من Python و R مجموعة من المكتبات لمعالجة البيانات:

• تستخدم Pandas و NumPy بشكل شائع مكتبات Python لمعالجة البيانات. تتعامل Pandas مع دمج البيانات وإعادة تشكيلها وتجميعها ، بينما تركز NumPy على العمليات العددية التي تتضمن المصفوفات .
• توفر لغة البرمجة R نظامًا بيئيًا شائعًا لحزمة tidyverse ، بما في ذلك dplyr و tidyr ، لمعالجة البيانات. يسمح dplyr بتصفية البيانات وترتيبها واختيارها وتحويرها ، بينما يعالج tidyr إعادة تشكيل التنسيقات الواسعة والطويلة لتنظيف البيانات.

الآن ، لنتحدث عن التخيل.

عرض مرئي للمعلومات

تتمثل إحدى المراحل المهمة في دورة حياة تحليلات البيانات في تقديم النتائج المستخلصة من البيانات بطريقة لها تأثير طويل الأمد على القراء. كعالم بيانات أو محلل ، فإن استخدام الرسوم البيانية والإحصاءات المناسبة التي تنقل رسالتك بشكل فعال أمر بالغ الأهمية.

يوفر Python و R مكتبات تصور قوية تتيح لك إنشاء رسومات بيانية قوية ولوحات معلومات مليئة بالرؤى.

• تمتلك بايثون Matplotlib و Seaborn و Plotly ، من بين آخرين. يوفر Matplotlib أساسًا لإنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية ، بينما يبسط Seaborn إنشاء الرسومات الإحصائية. بالنسبة إلى المؤامرات التفاعلية ، يعد Plotly خيارًا شائع الاستخدام.
• يحتوي R على ggplot2 و lattice و Shiny ، على سبيل المثال لا الحصر. ggplot2 هو نظام رسومات مرن للغاية يعتمد على القواعد النحوية للرسومات ، مما يتيح مجموعة واسعة من المؤامرات ببنية أساسية متسقة. تتخصص Lattice في تصور البيانات متعددة المتغيرات ، بينما يسمح Shiny بإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية لعرض تصوراتك.

عند العمل مع البيانات ، ستدرك أن Python تقدم نهجًا أكثر انسيابية للتصور ، بينما توفر R حزم وخيارات متعددة ، مما يتيح مرونة أكبر في إنشاء المرئيات.

ماذا عن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

في كثير من الأحيان ، ستتم مطالبتك ببناء نماذج التعلم الآلي التي تبسط إنشاء البيانات ومهام التحليل.

يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم الآلي لتعميم عمليات توليد البيانات المعقدة ووضع التنبؤات.

يتم تحميل كل من لغات البرمجة Python و R بحزم التعلم الآلي التي تسمح لك ببناء نماذج معقدة باستخدام البيانات الضخمة.

عندما تتعمق في هذه الحقول ، ستجد أن تعدد استخدامات Python يتألق في التعامل مع البيانات الضخمة ، مثل التلاعب بالبيانات والمهام المتكررة.

نظرًا لأصولها في تطوير البرامج ، تمتلك Python مكتبات وأطر عمل أكثر شمولاً مع خوارزميات محددة مسبقًا.

أثناء عملك في مشاريعك ، ضع في اعتبارك الجوانب التالية لكل لغة:

• Python: TensorFlow و Keras و Scikit-Learn و PyTorch هي مكتبات شائعة للتعلم الآلي والتعلم العميق في Python. تحتوي هذه اللغة على مبرمجين ذوي خبرة أكبر وأكثر نشاطًا يطورون أدوات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• R: حزم مثل "علامة الإقحام" و "randomForest" و "xgboost" تُستخدم على نطاق واسع في R لأغراض التعلم الآلي. R تتفوق في النمذجة الإحصائية وتحليل السلاسل الزمنية ولكنها قد تقصر من حيث قابلية التوسع وكفاءة المعالجة.

لنتحدث عن الأداء والسرعة!

الأداء والسرعة

غالبًا ، ستشارك في أداء EDA وبناء النماذج التي لا تتطلب منك مراقبة أداء وسرعة تحليلاتك بدقة.

ومع ذلك ، عند بناء النماذج التي يتفاعل معها المستخدمون الآخرون ، يصبح من الضروري تحليل أداء وسرعة التنبؤات. يركز المبرمجون على نطاق واسع بشدة على الأداء والسرعة.

هناك اختلافات ملحوظة بين R و Python من حيث الأداء والسرعة.

دعنا نتحقق منها.

سرعة

تميل Python إلى الأداء أسرع من R في العديد من السيناريوهات. على سبيل المثال ، في مقارنة قياس السرعة ، وجد أن كود Python أسرع 5.8 مرة من البديل R.

لجعل المقارنة أكثر صلابة ، سنستخدم كود قياس الأداء لمقارنة وقت التنفيذ لقراءة ملف CSV وحساب متوسط ​​عمود معين في Python و R.

كود قياس الأداء في بايثون

لتشغيل كود القياس في Python ، افتح Jupyter Notebook (IDE لتشغيل كود Python) وقم بتشغيل الكود الوارد أدناه:

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")

بعد تشغيل الكود أعلاه ، سترى الإخراج كما هو موضح في الصورة أدناه:

الكود المعياري في لغة البرمجة R.

لتشغيل رمز القياس في R ، افتح RStudio وقم بتنفيذ الكود الوارد أدناه:

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")

بعد تشغيل الكود أعلاه ، ترى الوقت الذي يستغرقه R لأداء العمليات كما هو موضح في الصورة أدناه:

جيل مجموعة البيانات

• بايثون: 0.15999 ثانية
• R: 1.397292 ثانية

تعد Python أسرع في إنشاء مجموعة البيانات مقارنةً بـ R. استغرقت Python حوالي 0.16 ثانية ، بينما استغرق R حوالي 1.4 ثانية لإنشاء نفس مجموعة البيانات.

يعني الحساب

• بايثون: 0.02403 ثانية
• R: 0.03403687 ثانية

تعد Python أيضًا أسرع في حساب متوسط ​​عمود معين ، حيث تستغرق حوالي 0.024 ثانية ، بينما تستغرق R 0.034 ثانية.

إدارة الذاكرة

تعد Python أكثر كفاءة من حيث استخدام الذاكرة ، بينما يميل R إلى وضع كل شيء في الذاكرة. يمكن أن يصبح هذا التمييز وثيق الصلة بشكل خاص عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي قد ترهق موارد الذاكرة المتاحة.

كفاءة الكود

يمكن أن يختلف أداء Python اعتمادًا على كفاءة الكود ، بينما يمكن أن يُظهر R سلوكًا ثابتًا عبر عمليات التنفيذ. بالمقارنة ، كان أبطأ تطبيق في Python حوالي 343 مرة أبطأ من الأسرع ، بينما في R ، كان أبطأ بحوالي 24 مرة.

المجتمع والدعم

يلعب المجتمع والدعم دورًا مهمًا عند الاختيار بين R و Python لتحليل البيانات ، حيث يؤثران بشكل كبير على تجربة التعلم الخاصة بك ، والوصول إلى الموارد ، والنمو المهني.

توافر الموارد

• Python: تمتلك Python قاعدة مستخدمين واسعة ، مما يسهل العثور على الدعم والموارد لمشاريعك. يقدم مجتمعها المتنوع مكتبات وأدوات واسعة للتطبيقات المختلفة ، بما في ذلك تحليل البيانات.
• R: R لديها مجتمع أكثر تخصصًا يركز على الإحصاءات وتحليل البيانات ، مما ينتج عنه ثروة من الموارد المصممة لاحتياجات محللي البيانات والإحصائيين. يتيح المجتمع المركّز في R دعمًا مستهدفًا لمهام تحليل البيانات.

سوق الوظائف

• Python : يزداد الطلب على Python في صناعات مثل تطوير الويب وهندسة البرمجيات والذكاء الاصطناعي. إن امتلاك مهارات Python يمكن أن يفتح لك الأبواب في مختلف المجالات ، بما في ذلك تحليل البيانات.
• R : بينما يستخدم R بشكل أساسي في البحث والأوساط الأكاديمية ، فإنه يكتسب شعبية في الصناعات التي تتطلب تحليلًا إحصائيًا متقدمًا ، مثل التكنولوجيا الحيوية والتمويل وصحافة البيانات. إذا كانت تطلعاتك المهنية تتوافق مع هذه المجالات ، فقد يكون تعلم R مفيدًا.

التكامل والتوسعة

يلعب التكامل والتوسعة دورًا مهمًا في تحليل البيانات لأنهما يسمحان بالتعاون السلس بين الأدوات والحزم المختلفة ، مما يتيح لك أداء مجموعة واسعة من المهام.

يمكن للغة ذات ميزات التكامل والتوسعة القوية أن تتكيف بسهولة مع التقنيات الجديدة وتوفر مجموعة أكثر شمولاً من الوظائف لمشاريع تحليل البيانات الخاصة بك.

دعونا نقارن كلتا اللغتين.

بايثون:

• تم تصميمه في الأصل لتطوير البرامج ، مما يوفر إمكانات تكامل ممتازة وحالات استخدام
• قابل للتوسعة بشكل كبير مع العديد من المكتبات مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn ، والتي يمكن أن تعزز وظائف Python في مهام تحليل البيانات.
• يسهل التشغيل البيني من خلال السماح لك بتشغيل كود R باستخدام حزمة rpy2 .

R:

• يركز على الحوسبة الإحصائية ، ويوفر دعمًا مكثفًا لاستيراد البيانات من تنسيقات مختلفة مثل Excel و CSV و SPSS.
• يوفر إمكانات تجريف الويب من خلال الحزم الحديثة مثل Rvest.
• على الرغم من أنها ليست متعددة الاستخدامات مثل Python ، إلا أنها تتمتع بنظام بيئي غني من الحزم لتحليل البيانات والتصور.
• يتيح إمكانية التشغيل البيني عن طريق السماح لك بتنفيذ كود Python باستخدام الحزمة الشبكية.

تحقق من المقطع أدناه لمعرفة المزيد عن بايثون.

النحو والقراءة

يعد بناء الجملة وقابلية قراءة الكود من العوامل الأساسية عند اختيار لغة برمجة لتحليل البيانات ، حيث يمكن أن تؤثر بشكل كبير على منحنى التعلم وكفاءة الترميز.

تمكّنك البنية الواضحة والموجزة من كتابة التعليمات البرمجية بسرعة وتقليل احتمالية حدوث أخطاء. تسهل القراءة الجيدة لك وللآخرين فهم التعليمات البرمجية الخاصة بك وال��فاظ عليها ، مما يساهم في تعاون أكثر فاعلية.

بعض الاختلافات الرئيسية في بناء الجملة بين Python و R هي:

تعيين القيم للمتغيرات

في بايثون ، يعد تعيين القيم للمتغيرات أمرًا سهلاً. يمكنك ببساطة استخدام علامة التساوي لتعيين قيم للمتغيرات.

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

تشتهر لغة بايثون ببساطتها ونظافتها ، مما يساهم في منحنى التعلم السلس.

من ناحية أخرى ، يستخدم R عامل التعيين ( <-) لتعيين قيم للمتغيرات.

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

هذا النحو مناسب تمامًا لمهام التحليل الإحصائي ، مما يوفر مزيدًا من المرونة في التعليمات البرمجية.

الفهرسة

تستخدم Python الفهرسة الصفرية ، حيث يكون العنصر الأول في الفهرس 0. هذا الأسلوب شائع في العديد من لغات البرمجة وقد يكون أكثر دراية بالذين لديهم خبرة في البرمجة.

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)

انتاج |

في المقابل ، يعتمد R الفهرسة على أساس واحد ، حيث يكون العنصر الأول في الفهرس 1. غالبًا ما يفضل الإحصائيون والباحثون نظام الفهرسة هذا نظرًا لطبيعته البديهية ، حيث يتماشى مع طريقة عد البشر عادةً.

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")

انتاج |

تحميل واستيراد المكتبات

لاستيراد مكتبات في Python ، يمكنك استخدام importالكلمة الأساسية. هذه الطريقة البسيطة والمتسقة تجعل من السهل دمج وظائف إضافية في كود Python الخاص بك.

Python:
import numpy as np

يتطلب R libraryوظيفة لتحميل المكتبات. بناء الجملة مختلف ولكن له نفس الوظيفة كما import في Python.

R:
library(stats)

الكلمة الأخيرة

عند مقارنة R و Python ، تقدم كل لغة نقاط قوة فريدة مناسبة لمختلف مهام تحليل البيانات. لتحديد اللغة التي تختارها ، ضع في اعتبارك أهدافك وخلفيتك وتفضيلاتك.

يوفر R خبرات متخصصة مع حزم واسعة لمعالجة البيانات والتصور ، مما يجعلها اختيارًا مناسبًا لأولئك الذين يركزون على البرامج الإحصائية ، مثل الاختبارات الإحصائية.

تجذب بايثون جمهوراً أوسع. تؤدي شعبيتها إلى مجتمع أكبر ، وموارد متنوعة ، وآفاق عمل أوسع ، مما يجعلها أكثر دراية لأولئك ذوي الخبرة في لغات البرمجة للأغراض العامة.

هل أنت حريص على معرفة المزيد عن R و Python؟ تحقق من مجموعتنا من وانضم إلى أكثر من 220.000 شخصًا عالميًا تم تدريبهم في مجتمع مهارات البيانات لدينا.