R Vs Python — Prawdziwe różnice

W świecie analizy danych i nauki o danych możesz zastanawiać się, który język programowania jest lepszym wyborem, R czy Python?

Cóż, oba są popularnymi językami programowania, z których każdy ma swoje mocne i słabe strony. Zbadajmy je.

Tak więc podjęcie decyzji, czy wybrać R, czy Python, jest ważnym krokiem zarówno dla początkujących naukowców, jak i analityków danych.

Po przeczytaniu artykułu poznasz różnice między językami programowania R i Python . Wyposażony w tę wiedzę, będziesz mógł wybrać odpowiedni język programowania dla swojego kolejnego projektu z danymi.

Wejdźmy w to!

Spis treści

• Przegląd języków
  • Język R
  • Język Pythona
• Łatwość uczenia się
• Analiza i wizualizacja danych
  • Manipulacja danymi
  • Wizualizacja danych
• Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja
• Wydajność i szybkość
  • Prędkość
  • Zarządzanie pamięcią
  • Wydajność kodu
• Społeczność i wsparcie
  • Dostępność zasobów
  • Rynek pracy
• Integracja i rozszerzalność
• Składnia i czytelność
  • Przypisywanie wartości do zmiennych
  • Indeksowanie
  • Ładowanie i importowanie bibliotek
• Ostatnie słowo

Przegląd języków

Język R

R to potężny język programowania typu open source do pracy z danymi. Jest przeznaczony do manipulacji i wizualizacji danych. R początkowo pojawił się jako oprogramowanie statystyczne dla badaczy i statystyków do przeprowadzania solidnych analiz przy użyciu danych.

Wraz z włączeniem różnych pakietów w ramach projektu CRAN w R (takich jak tidyverse, dplyr i ggplot2 ), stała się wiodącą opcją dla analityków danych do analizy dużych ilości danych.

Niektóre zalety używania języka R do analizy danych obejmują:

• Solidna społeczność
• Duży nacisk na modelowanie statystyczne
• Obszerne zasoby do wizualizacji danych

Teraz wyjaśnijmy Pythona , nie martw się, nie mówimy o wężu, cóż, prawdziwym.

Język Pythona

Python to wszechstronny język programowania typu open source. Chociaż nie został opracowany specjalnie do nauki o danych, Python zyskał znaczną popularność w tej dziedzinie ze względu na swoją prostotę i czytelność.

Niektóre zalety używania Pythona do analizy danych to:

• Przejrzysta składnia, która ułatwia zrozumienie i pisanie kodu nawet początkującym.
• Oferuje wysoki poziom skalowalności
• Rosnące biblioteki Pythona przeznaczone specjalnie do nauki o danych (takie jak Pandas , NumPy, Scikit-learn i SciPy ) sprawiają, że jest to podstawowy wybór dla aplikacji danych. Ponadto interfejsy API, takie jak SQLite, umożliwiają pisanie kodu SQL w Pythonie.

Łatwość uczenia się

Decydując między Pythonem a R do analizy danych, bardzo ważne jest, aby ocenić, jak łatwo jest nauczyć się każdego języka. Chociaż Python i R są ogólnie uważane za łatwe do nauczenia się, najlepsze dopasowanie zależy od Twojego osobistego doświadczenia i aspiracji.

Pyton

Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z programowaniem lub masz doświadczenie w językach takich jak Java lub C++, Python może wydawać się powiewem świeżego powietrza. Znany ze swojej czytelności i prostoty, Python jest przyjazny dla początkujących i może być używany do różnych zadań.

• Podkreśla czytelność i prostotę, idealny dla początkujących
• Wszechstronny język programowania ogólnego przeznaczenia do różnorodnych zadań, takich jak pisanie skryptów, tworzenie stron internetowych i analiza danych
• Mnóstwo dokumentacji, samouczków, przewodników i kursów
• Angażujące platformy edukacyjne, takie jak Coursera i Codecademy, oferują zasoby Pythona

A co z R?

Język programowania R

Język R został zaprojektowany specjalnie do pracy z danymi i oferuje bardziej znane i proste środowisko dla kogoś, kto ma doświadczenie w statystyce.

• Dostosowany specjalnie do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych
• Bogaty ekosystem bibliotek i pakietów do zadań data science
• Dostępna jest obszerna dokumentacja, samouczki, przewodniki i kursy
• Zasoby edukacyjne dostępne na platformach takich jak Coursera i oficjalne zasoby szkoleniowe RStudio

Analiza i wizualizacja danych

Analiza i wizualizacja danych to kluczowe elementy procesu decyzyjnego, ponieważ przekształcają surowe dane w praktyczne spostrzeżenia. Identyfikując trendy, wzorce i wartości odstające, techniki te umożliwiają firmom i organizacjom podejmowanie świadomych decyzji, optymalizację operacji i napędzanie innowacji.

Ta sekcja koncentruje się na możliwościach manipulowania danymi i wizualizacji w obu językach.

Manipulacja danymi

W każdym projekcie naukowym o danych manipulowanie danymi jest ważnym etapem cyklu analitycznego. W rzeczywistości większość czasu poświęcasz na przekształcanie danych w formę odpowiednią do analizy. Zadania takie jak czyszczenie, przekształcanie i filtrowanie są niezbędne i właśnie w tym miejscu do gry wchodzi manipulacja danymi.

Zarówno Python, jak i R oferują szereg bibliotek do manipulowania danymi:

• Pandas i NumPy to powszechnie używane biblioteki Pythona do manipulacji danymi. Pandy zajmują się łączeniem, przekształcaniem i agregacją danych, podczas gdy NumPy koncentruje się na operacjach numerycznych na tablicach .
• Język programowania R oferuje popularny ekosystem pakietów tidyverse , w tym dplyr i tidyr, do manipulowania danymi. dplyr umożliwia filtrowanie, porządkowanie, wybieranie i mutowanie danych, podczas gdy tidyr obsługuje przekształcanie szerokich i długich formatów w celu czyszczenia danych.

Porozmawiajmy teraz o wizualizacji.

Wizualizacja danych

Ważnym etapem cyklu życia analityki danych jest prezentowanie wniosków z danych w sposób, który ma długotrwały wpływ na czytelników. Jako naukowiec lub analityk danych, kluczowe znaczenie ma stosowanie odpowiednich wykresów i statystyk, które skutecznie przekazują Twoją wiadomość.

Python i R oferują potężne biblioteki wizualizacji, które umożliwiają tworzenie potężnych wykresów i pulpitów nawigacyjnych wypełnionych spostrzeżeniami.

• Python ma między innymi Matplotlib, Seaborn i Plotly. Matplotlib zapewnia podstawę do tworzenia statycznych, animowanych i interaktywnych wizualizacji, podczas gdy Seaborn upraszcza tworzenie grafiki statystycznej. W przypadku wykresów interaktywnych często stosowaną opcją jest Plotly.
• R ma ggplot2, lattice i Shiny, żeby wymienić tylko kilka. ggplot2 to wysoce elastyczny system graficzny oparty na Grammar of Graphics, umożliwiający tworzenie szerokiego zakresu wykresów o spójnej podstawowej strukturze. Lattice specjalizuje się w wizualizacji danych wielowymiarowych, natomiast Shiny umożliwia tworzenie interaktywnych aplikacji internetowych do wyświetlania Twoich wizualizacji.

Podczas pracy z danymi zdasz sobie sprawę, że Python oferuje bardziej usprawnione podejście do wizualizacji, podczas gdy R zapewnia wiele pakietów i opcji, umożliwiając większą elastyczność w tworzeniu wizualizacji.

A co z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją?

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja

Często będziesz musiał zbudować modele uczenia maszynowego, które usprawnią zadania generowania i analizy danych.

Analitycy danych wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do uogólniania złożonych procesów generowania danych i tworzenia prognoz.

Zarówno języki programowania Python, jak i R są wyposażone w pakiety uczenia maszynowego, które umożliwiają tworzenie złożonych modeli przy użyciu dużych zbiorów danych.

Gdy zagłębisz się w te dziedziny, przekonasz się, że wszechstronność Pythona błyszczy w obsłudze dużych zbiorów danych, takich jak manipulowanie danymi i powtarzalne zadania.

Ze względu na swoje korzenie w tworzeniu oprogramowania, Python ma bardziej rozbudowane biblioteki i frameworki z predefiniowanymi algorytmami.

Pracując nad projektami, weź pod uwagę następujące aspekty dla każdego języka:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn i PyTorch to popularne biblioteki do uczenia maszynowego i uczenia głębokiego w Pythonie. Ten język ma większych i bardziej aktywnych doświadczonych programistów tworzących narzędzia dla aplikacji AI.
• R: Pakiety takie jak „caret”, „randomForest” i „xgboost” są szeroko stosowane w języku R do celów uczenia maszynowego. R przoduje w modelowaniu statystycznym i analizie szeregów czasowych, ale może zawieść pod względem skalowalności i wydajności przetwarzania.

Porozmawiajmy o wydajności i szybkości!

Wydajność i szybkość

Często będziesz zaangażowany w wykonywanie EDA i budowanie modeli, które nie wymagają ścisłej kontroli wydajności i szybkości analiz.

Jednak podczas budowania modeli, z którymi wchodzą w interakcję inni użytkownicy, kluczowe znaczenie ma analiza wydajności i szybkości prognoz. Programiści na dużą skalę kładą duży nacisk na wydajność i szybkość.

Istnieją znaczące różnice między R i Pythonem pod względem wydajności i szybkości.

Sprawdźmy je.

Prędkość

W wielu scenariuszach Python zwykle działa szybciej niż R. Na przykład w porównaniu z testem porównawczym szybkości stwierdzono, że kod Pythona jest 5,8 razy szybszy niż alternatywa R.

Aby nasze porównanie było bardziej solidne, użyjemy kodu porównawczego do porównania czasu wykonania odczytu pliku CSV i obliczenia średniej z określonej kolumny w Pythonie i R.

Testowanie kodu w Pythonie

Aby uruchomić kod testowy w Pythonie, otwórz Jupyter Notebook (IDE do uruchamiania kodu Pythona) i uruchom kod podany poniżej:

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")

Po uruchomieniu powyższego kodu zobaczysz dane wyjściowe, jak pokazano na poniższym obrazku:

Kod porównawczy w języku programowania R

Aby uruchomić kod testowy w R, otwórz RStudio i wykonaj poniższy kod:

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")

Po uruchomieniu powyższego kodu zobaczysz czas potrzebny R na wykonanie operacji, jak pokazano na poniższym obrazku:

Generowanie zestawu danych

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

Python jest znacznie szybszy w generowaniu zestawu danych w porównaniu z R. Pythonowi zajęło około 0,16 sekundy, podczas gdy R potrzebował około 1,4 sekundy, aby utworzyć ten sam zestaw danych.

Średnia kalkulacja

• Python: 0,02403 sekundy
• R: 0,03403687 sekund

Python jest również szybszy w obliczaniu średniej z określonej kolumny, zajmując około 0,024 sekundy, podczas gdy R zajmuje 0,034 sekundy.

Zarządzanie pamięcią

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 : Chociaż R jest używany głównie w badaniach i środowisku akademickim, zyskuje popularność w branżach wymagających zaawansowanej analizy statystycznej, takich jak biotechnologia, finanse i dziennikarstwo danych. Jeśli Twoje aspiracje zawodowe pokrywają się z tymi obszarami, nauka języka R może okazać się korzystna.

Integracja i rozszerzalność

Integracja i rozszerzalność odgrywają kluczową rolę w analizie danych, ponieważ umożliwiają bezproblemową współpracę między różnymi narzędziami i pakietami, umożliwiając wykonywanie szerokiego zakresu zadań.

Język z silnymi funkcjami integracji i rozszerzania może łatwo dostosować się do nowych technologii i oferować bardziej wszechstronny zestaw funkcji dla Twoich projektów analizy danych.

Porównajmy oba języki.

Pyton:

• Pierwotnie zaprojektowany do tworzenia oprogramowania, oferujący doskonałe możliwości integracji i przypadki użycia
• Wysoce rozszerzalny dzięki licznym bibliotekom, takim jak NumPy, Pandas i Scikit-learn, które mogą zwiększyć funkcjonalność Pythona w zadaniach analizy danych.
• Ułatwia interoperacyjność, umożliwiając uruchamianie kodu R przy użyciu pakietu rpy2 .

R:

• Koncentruje się na obliczeniach statystycznych, zapewniając szerokie wsparcie dla importu danych z różnych formatów, takich jak Excel, CSV i SPSS.
• Oferuje możliwości skrobania stron internetowych za pośrednictwem nowoczesnych pakietów, takich jak Rvest.
• Chociaż nie jest tak wszechstronny jak Python, ma bogaty ekosystem pakietów do analizy i wizualizacji danych.
• Umożliwia interoperacyjność, umożliwiając wykonywanie kodu w języku Python przy użyciu pakietu reticulate.

Obejrzyj poniższy klip, aby dowiedzieć się więcej o Pythonie.

Składnia i czytelność

Czytelność składni i kodu to podstawowe czynniki przy wyborze języka programowania do analizy danych, ponieważ mogą znacząco wpłynąć na krzywą uczenia się i wydajność kodowania.

Jasna i zwięzła składnia umożliwia szybkie pisanie kodu i zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia błędów. Dobra czytelność ułatwia tobie i innym zrozumienie i utrzymanie kodu, przyczyniając się do bardziej efektywnej współpracy.

Niektóre z kluczowych różnic w składni między Pythonem a R to:

Przypisywanie wartości do zmiennych

W Pythonie przypisywanie wartości do zmiennych jest proste. Wystarczy użyć znaku równości, aby przypisać wartości do zmiennych.

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

Python jest znany ze swojej prostej i przejrzystej składni, która przyczynia się do płynnej krzywej uczenia się.

Z drugiej strony R używa operatora przypisania ( <-) do przypisywania wartości do zmiennych.

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

Ta składnia dobrze nadaje się do zadań związanych z analizą statystyczną, zapewniając większą elastyczność kodu.

Indeksowanie

Python wykorzystuje indeksowanie od zera, gdzie pierwszy element ma indeks 0. To podejście jest powszechne w wielu językach programowania i może być bardziej znane osobom z doświadczeniem w programowaniu.

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)

Wyjście

Natomiast R przyjmuje indeksowanie oparte na jednym, gdzie pierwszy element znajduje się na indeksie 1. Ten system indeksowania jest często preferowany przez statystyków i badaczy ze względu na jego intuicyjny charakter, zgodny z typowym sposobem liczenia przez ludzi.

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")

Wyjście

Ładowanie i importowanie bibliotek

Aby zaimportować biblioteki w Pythonie, użyj importsłowa kluczowego. Ta prosta i spójna metoda ułatwia integrację dodatkowych funkcji z kodem Pythona.

Python:
import numpy as np

R wymaga libraryfunkcji do ładowania bibliotek. Składnia jest inna, ale ma taką samą funkcję jak import w Pythonie.

R:
library(stats)

Ostatnie słowo

Porównując R i Python, każdy język oferuje unikalne mocne strony odpowiednie do różnych zadań związanych z analizą danych. Aby zdecydować, który język wybrać, weź pod uwagę swoje cele, pochodzenie i preferencje.

R zapewnia specjalistyczne doświadczenia z obszernymi pakietami do manipulacji i wizualizacji danych, dzięki czemu jest odpowiednim wyborem dla osób skupionych na programowaniu statystycznym, takim jak testy statystyczne.

Python przyciąga szerszą publiczność. Jego popularność skutkuje większą społecznością, zróżnicowanymi zasobami i szerszymi perspektywami zawodowymi, dzięki czemu jest bardziej znana osobom doświadczonym w językach programowania ogólnego przeznaczenia.

Chcesz dowiedzieć się więcej o R i Pythonie? Sprawdź naszą ofertę i dołącz do ponad 220 000 osób na całym świecie przeszkolonych w naszej społeczności umiejętności związanych z danymi.