R Vs Python -Perbezaan Sebenar

Dalam dunia analisis data dan sains data, anda mungkin tertanya-tanya bahasa pengaturcaraan mana yang menjadi pilihan yang lebih baik, R atau Python?

Baiklah, kedua-duanya adalah bahasa pengaturcaraan yang popular, masing-masing mempunyai kekuatan dan kelemahan mereka sendiri. Mari kita terokai mereka.

Oleh itu, memutuskan sama ada untuk memilih R atau Python ialah langkah penting untuk calon saintis data dan penganalisis.

Selepas membaca artikel tersebut, anda akan mempelajari perbezaan antara bahasa pengaturcaraan R dan Python . Dilengkapi dengan pengetahuan ini, anda akan dapat memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai untuk projek data anda yang seterusnya.

Mari kita masuk ke dalamnya!

Isi kandungan

• Tinjauan Bahasa
  • Bahasa R
  • Bahasa Python
• Kemudahan Pembelajaran
• Analisis dan Visualisasi Data
  • Manipulasi Data
  • Visualisasi Data
• Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan
• Prestasi dan Kepantasan
  • Kelajuan
  • Pengurusan ingatan
  • Kecekapan kod
• Komuniti dan Sokongan
  • Ketersediaan Sumber
  • Pasaran kerja
• Integrasi dan Kebolehlanjutan
• Sintaks dan Kebolehbacaan
  • Menetapkan Nilai kepada Pembolehubah
  • Pengindeksan
  • Memuatkan dan Mengimport Perpustakaan
• Kata Akhir

Tinjauan Bahasa

Bahasa R

R ialah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang berkuasa untuk bekerja dengan data. Ia direka untuk manipulasi dan visualisasi data. R pada mulanya muncul sebagai perisian statistik untuk penyelidik dan ahli statistik membuat analisis yang mantap menggunakan data.

Dengan kemasukan pakej berbeza di bawah projek CRAN dalam R(seperti tidyverse, dplyr dan ggplot2 ), ia menjadi pilihan utama untuk saintis data menganalisis sejumlah besar data.

Beberapa kelebihan menggunakan R untuk analisis data termasuk:

• Komuniti Teguh
• Tumpuan tinggi pada pemodelan statistik
• Sumber yang luas untuk visualisasi data

Sekarang mari kita terangkan Python , jangan risau, kita tidak bercakap tentang ular, baik, yang sebenar.

Bahasa Python

Python ialah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang serba boleh. Walaupun tidak dibangunkan secara khusus untuk sains data, Python telah mendapat populariti yang ketara dalam bidang ini kerana kesederhanaan dan kebolehbacaannya.

Beberapa kelebihan menggunakan Python untuk analisis data ialah:

• Sintaks yang jelas, yang menjadikannya lebih mudah untuk memahami dan menulis kod, walaupun untuk pemula.
• Menawarkan tahap kebolehskalaan yang tinggi
• Perpustakaan Python yang semakin berkembang khusus untuk sains data (seperti Pandas , NumPy, Scikit-learn dan SciPy ) menjadikannya pilihan utama untuk aplikasi data. Tambahan pula, API seperti SQLite membolehkan anda menulis kod SQL dalam Python.

Kemudahan Pembelajaran

Apabila membuat keputusan antara Python dan R untuk analisis data, adalah penting untuk menilai betapa mudahnya mempelajari setiap bahasa. Walaupun Python dan R umumnya dianggap mudah dipelajari, yang paling sesuai untuk anda bergantung pada latar belakang dan aspirasi peribadi anda.

Ular sawa

Jika anda baru bermula dengan pengaturcaraan atau mempunyai sedikit pengalaman dalam bahasa seperti Java atau C++, Python mungkin berasa seperti menghirup udara segar. Terkenal dengan kebolehbacaan dan kesederhanaannya, Python mesra pemula dan boleh digunakan untuk pelbagai tugas.

• Menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan, sesuai untuk pemula
• Bahasa pengaturcaraan serba guna untuk pelbagai tugas seperti skrip, pembangunan web dan sains data
• Banyak dokumentasi, tutorial, panduan dan kursus
• Platform pembelajaran yang menarik seperti Coursera dan Codecademy menawarkan sumber Python

Jadi, bagaimana dengan R?

Bahasa Pengaturcaraan R

R direka khusus untuk bekerja dengan data dan menawarkan pengalaman yang lebih biasa dan mudah untuk seseorang yang mempunyai latar belakang dalam statistik.

• Disesuaikan khusus untuk pemprosesan data, analisis dan visualisasi
• Ekosistem perpustakaan dan pakej yang kaya untuk tugasan sains data
• Dokumentasi, tutorial, panduan dan kursus yang luas tersedia
• Sumber pembelajaran tersedia pada platform seperti Coursera dan sumber pembelajaran rasmi RStudio

Analisis dan Visualisasi Data

Analisis dan visualisasi data ialah komponen penting dalam proses membuat keputusan, kerana ia mengubah data mentah menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan. Dengan mengenal pasti arah aliran, corak dan pencilan, teknik ini membolehkan perniagaan dan organisasi membuat keputusan termaklum, mengoptimumkan operasi dan memacu inovasi.

Bahagian ini memfokuskan pada keupayaan manipulasi data dan visualisasi kedua-dua bahasa.

Manipulasi Data

Dalam mana-mana projek sains data, manipulasi data ialah peringkat penting dalam kitaran analitik. Malah, kebanyakan masa anda perlu menukar data ke dalam bentuk yang sesuai untuk analisis anda. Tugas seperti pembersihan, pembentukan semula dan penapisan adalah penting, dan di sinilah manipulasi data dimainkan.

Kedua-dua Python dan R menawarkan pelbagai perpustakaan untuk memanipulasi data:

• Pandas dan NumPy adalah perpustakaan Python yang biasa digunakan untuk manipulasi data. Panda berurusan dengan penggabungan, pembentukan semula dan pengagregatan data, manakala NumPy menumpukan pada operasi berangka yang melibatkan tatasusunan .
• Bahasa pengaturcaraan R menawarkan ekosistem pakej tidyverse yang popular , termasuk dplyr dan tidyr, untuk memanipulasi data. dplyr membenarkan untuk menapis, menyusun, memilih dan mengubah data, manakala tidyr mengendalikan pembentukan semula format lebar dan panjang untuk pembersihan data.

Sekarang, mari bercakap tentang visualisasi.

Visualisasi Data

Peringkat penting dalam kitaran hayat analitik data ialah mempersembahkan penemuan daripada data dengan cara yang memberi kesan berpanjangan kepada pembaca. Sebagai saintis data atau penganalisis, menggunakan graf dan statistik yang sesuai yang menyampaikan mesej anda dengan berkesan adalah penting.

Python dan R menawarkan perpustakaan visualisasi berkuasa yang membolehkan anda membuat graf dan papan pemuka berkuasa yang penuh dengan cerapan.

• Python mempunyai Matplotlib, Seaborn, dan Plotly, antara lain. Matplotlib menyediakan asas untuk mencipta visualisasi statik, animasi dan interaktif, manakala Seaborn memudahkan penciptaan grafik statistik. Untuk plot interaktif, Plotly ialah pilihan yang digunakan secara meluas.
• R mempunyai ggplot2, kekisi dan Berkilat, untuk menamakan beberapa. ggplot2 ialah sistem grafik yang sangat fleksibel berdasarkan Tatabahasa Grafik, membolehkan pelbagai plot dengan struktur asas yang konsisten. Lattice pakar dalam menggambarkan data berbilang variasi, manakala Shiny membenarkan untuk mencipta aplikasi web interaktif untuk memaparkan visualisasi anda.

Apabila bekerja dengan data, anda akan menyedari bahawa Python menawarkan pendekatan yang lebih diperkemas untuk visualisasi, manakala R menyediakan berbilang pakej dan pilihan, membolehkan lebih fleksibiliti dalam mencipta visual.

Bagaimana pula dengan pembelajaran mesin dan Kepintaran Buatan?

Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan

Selalunya, anda akan dikehendaki membina model pembelajaran mesin yang menyelaraskan penjanaan data dan tugasan analisis.

Saintis data menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyamaratakan proses penjanaan data yang kompleks dan membuat ramalan.

Kedua-dua bahasa pengaturcaraan Python dan R dimuatkan dengan pakej pembelajaran mesin yang membolehkan anda membina model kompleks menggunakan data besar.

Apabila anda menyelam lebih dalam ke dalam bidang ini, anda akan mendapati bahawa fleksibiliti Python bersinar dalam mengendalikan data besar, seperti manipulasi data dan tugasan berulang.

Disebabkan asal-usulnya dalam pembangunan perisian, Python mempunyai perpustakaan dan rangka kerja yang lebih luas dengan algoritma yang telah ditetapkan.

Semasa anda mengusahakan projek anda, pertimbangkan aspek berikut untuk setiap bahasa:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn dan PyTorch ialah perpustakaan popular untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam dalam Python. Bahasa ini mempunyai pengaturcara berpengalaman yang lebih besar dan lebih aktif yang membangunkan alat untuk aplikasi AI.
• R: Pakej seperti 'karet', 'randomForest' dan 'xgboost' digunakan secara meluas dalam R untuk tujuan pembelajaran mesin. R cemerlang dalam pemodelan statistik dan analisis siri masa tetapi mungkin gagal dari segi skalabiliti dan kecekapan pemprosesan.

Mari bercakap prestasi dan kelajuan!

Prestasi dan Kepantasan

Selalunya, anda akan terlibat dalam melaksanakan EDA dan membina model yang tidak memerlukan anda mengawasi prestasi dan kelajuan analisis anda dengan ketat.

Walau bagaimanapun, apabila membina model yang berinteraksi dengan pengguna lain, adalah penting untuk menganalisis prestasi dan kelajuan ramalan. Pengaturcara berskala besar memberi penekanan berat pada prestasi dan kelajuan.

Terdapat perbezaan ketara antara R dan Python dari segi prestasi dan kelajuan.

Mari kita semak mereka.

Kelajuan

Python cenderung untuk melakukan lebih pantas daripada R dalam banyak senario. Sebagai contoh, dalam perbandingan penanda aras kelajuan, kod Python didapati 5.8 kali lebih pantas daripada alternatif R.

Untuk menjadikan perbandingan kami lebih kukuh, kami akan menggunakan kod penanda aras untuk membandingkan masa pelaksanaan untuk membaca fail CSV dan mengira min lajur tertentu dalam Python dan R.

Kod penandaarasan dalam Python

Untuk menjalankan kod penanda aras dalam Python, buka Jupyter Notebook (IDE untuk menjalankan kod Python) dan jalankan kod yang diberikan di bawah:

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")

Selepas menjalankan kod di atas, anda akan melihat output seperti yang ditunjukkan dalam imej di bawah:

Kod penandaarasan dalam bahasa pengaturcaraan R

Untuk menjalankan kod penanda aras dalam R, buka RStudio dan laksanakan kod yang diberikan di bawah:

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")

Selepas menjalankan kod di atas, anda melihat masa yang diperlukan untuk R melaksanakan operasi seperti yang ditunjukkan dalam imej di bawah:

Penjanaan set data

• Python: 0.15999 saat
• R: 1.397292 saat

Python adalah jauh lebih pantas dalam menjana set data berbanding R. Python mengambil masa kira-kira 0.16 saat, manakala R mengambil kira-kira 1.4 saat untuk mencipta set data yang sama.

Pengiraan min

• Python: 0.02403 saat
• R: 0.03403687 saat

Python juga lebih pantas dalam mengira min lajur tertentu, mengambil masa sekitar 0.024 saat, manakala R mengambil masa 0.034 saat.

Pengurusan ingatan

Python is more efficient in terms of memory usage, while R tends to put everything in memory. This distinction can become particularly relevant when working with large datasets that may strain the available memory resources.

Code efficiency

Python’s performance can vary depending on the code’s efficiency, while R can exhibit consistent behavior across implementations. In comparison, the slowest implementation in Python was about 343 times slower than the fastest, while in R, it was about 24 times slower.

Community and Support

Community and support play a crucial role when choosing between R and Python for data analysis, as they significantly influence your learning experience, access to resources, and professional growth.

Availability of Resources

• Python: Python has a vast user base, making it easier to find support and resources for your projects. Its diverse community offers extensive libraries and tools for various applications, including data analysis.
• R: R has a more specialized community focused on statistics and data analysis, resulting in a wealth of resources tailored to the needs of data analysts and statisticians. R’s focused community enables targeted support for data analysis tasks.

Job Market

• Python: Python is in high demand in industries such as web development, software engineering, and artificial intelligence. Possessing Python skills can open doors for you in various fields, including data analysis.
• R : Walaupun R digunakan terutamanya dalam penyelidikan dan akademik, ia semakin popular dalam industri yang memerlukan analisis statistik lanjutan, seperti bioteknologi, kewangan dan kewartawanan data. Jika aspirasi kerjaya anda sejajar dengan bidang ini, pembelajaran R boleh terbukti bermanfaat.

Integrasi dan Kebolehlanjutan

Penyepaduan dan kebolehlanjutan memainkan peranan penting dalam analisis data kerana ia membenarkan kerjasama yang lancar antara alatan dan pakej yang berbeza, membolehkan anda melaksanakan pelbagai tugas.

Bahasa dengan ciri integrasi dan kebolehlanjutan yang kukuh boleh menyesuaikan diri dengan teknologi baharu dengan mudah dan menawarkan set fungsi yang lebih komprehensif untuk projek analisis data anda.

Mari kita bandingkan kedua-dua bahasa.

Ular sawa:

• Direka asalnya untuk pembangunan perisian, menawarkan keupayaan penyepaduan dan kes penggunaan yang sangat baik
• Sangat boleh dikembangkan dengan banyak perpustakaan seperti NumPy, Pandas dan Scikit-learn, yang boleh meningkatkan kefungsian Python dalam tugasan analisis data.
• Memudahkan kesalingoperasian dengan membenarkan anda menjalankan kod R menggunakan pakej rpy2 .

R:

• Memfokuskan pada pengkomputeran statistik, menyediakan sokongan meluas untuk import data daripada pelbagai format seperti Excel, CSV dan SPSS.
• Menawarkan keupayaan mengikis web melalui pakej moden seperti Rvest.
• Walaupun tidak serba boleh seperti Python, ia mempunyai ekosistem pakej yang kaya untuk analisis dan visualisasi data.
• Mendayakan kebolehoperasian dengan membenarkan anda melaksanakan kod Python menggunakan pakej reticulate.

Lihat klip di bawah untuk mengetahui lebih lanjut tentang Python.

Sintaks dan Kebolehbacaan

Kebolehbacaan sintaks dan kod adalah faktor penting apabila memilih bahasa pengaturcaraan untuk analisis data, kerana ia boleh memberi kesan ketara keluk pembelajaran dan kecekapan pengekodan anda.

Sintaks yang jelas dan ringkas membolehkan anda menulis kod dengan cepat dan mengurangkan kemungkinan ralat. Kebolehbacaan yang baik memudahkan anda dan orang lain memahami dan mengekalkan kod anda, menyumbang kepada kerjasama yang lebih berkesan.

Beberapa perbezaan sintaks utama antara Python dan R ialah:

Menetapkan Nilai kepada Pembolehubah

Dalam Python, memberikan nilai kepada pembolehubah adalah mudah. Anda hanya menggunakan tanda sama untuk memberikan nilai kepada pembolehubah.

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

Python terkenal dengan sintaksnya yang ringkas dan bersih, yang menyumbang kepada keluk pembelajaran yang lancar.

Sebaliknya, R menggunakan operator penugasan ( <-) untuk menetapkan nilai kepada pembolehubah.

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

Sintaks ini sangat sesuai untuk tugasan analisis statistik, memberikan lebih fleksibiliti dalam kod.

Pengindeksan

Python menggunakan pengindeksan berasaskan sifar, di mana elemen pertama berada pada indeks 0. Pendekatan ini biasa dalam banyak bahasa pengaturcaraan dan mungkin lebih biasa kepada mereka yang mempunyai pengalaman pengaturcaraan.

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)

Pengeluaran

Sebaliknya, R menggunakan pengindeksan berasaskan satu, di mana elemen pertama berada pada indeks 1. Sistem pengindeksan ini sering diutamakan oleh ahli statistik dan penyelidik kerana sifat intuitifnya, sejajar dengan cara manusia biasanya mengira.

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")

Pengeluaran

Memuatkan dan Mengimport Perpustakaan

Untuk mengimport perpustakaan dalam Python, anda menggunakan importkata kunci. Kaedah mudah dan konsisten ini memudahkan untuk menyepadukan fungsi tambahan ke dalam kod Python anda.

Python:
import numpy as np

R memerlukan libraryfungsi untuk memuatkan perpustakaan. Sintaksnya berbeza tetapi ia mempunyai fungsi yang sama seperti import dalam Python.

R:
library(stats)

Kata Akhir

Apabila membandingkan R dan Python, setiap bahasa menawarkan kekuatan unik yang sesuai untuk pelbagai tugas analisis data. Untuk memutuskan bahasa yang hendak dipilih, pertimbangkan objektif, latar belakang dan pilihan anda.

R menyediakan pengalaman khusus dengan pakej yang luas untuk manipulasi dan visualisasi data, menjadikannya pilihan yang sesuai untuk mereka yang memfokuskan pada pengaturcaraan statistik, seperti ujian statistik.

Python menarik khalayak yang lebih luas. Popularitinya menghasilkan komuniti yang lebih besar, sumber yang pelbagai dan prospek pekerjaan yang lebih luas, menjadikannya lebih biasa bagi mereka yang berpengalaman dalam bahasa pengaturcaraan tujuan umum.

Ingin mengetahui lebih lanjut tentang R dan Python? Lihat rangkaian kami dan sertai lebih 220,000+ orang global yang dilatih dalam komuniti kemahiran data kami.