R Vs Python - Gerçek Farklar

Veri analizi ve veri bilimi dünyasında, hangi programlama dilinin daha iyi bir seçim olduğunu merak ediyor olabilirsiniz, R veya Python?

Her ikisi de popüler programlama dilleridir ve her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır. Onları keşfedelim.

Bu nedenle, R'yi mi yoksa Python'u mu seçeceğinize karar vermek, hem hevesli veri bilimcileri hem de analistleri için önemli bir adımdır.

Makaleyi inceledikten sonra, R ve Python programlama dilleri arasındaki farkları öğrenmiş olacaksınız . Bu bilgiyle donatılmış olarak, bir sonraki veri projeniz için uygun bir programlama dili seçebileceksiniz.

Hadi başlayalım!

İçindekiler

• Dile Genel Bakış
  • R Dili
  • Python Dili
• Öğrenme Kolaylığı
• Veri Analizi ve Görselleştirme
  • Veri Manipülasyonu
  • Veri goruntuleme
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka
• Performans ve Hız
  • Hız
  • Bellek yönetimi
  • Kod verimliliği
• Topluluk ve Destek
  • Kaynakların Kullanılabilirliği
  • İş pazarı
• Entegrasyon ve Genişletilebilirlik
• Sözdizimi ve Okunabilirlik
  • Değişkenlere Değer Atama
  • indeksleme
  • Kitaplıkları Yükleme ve İçe Aktarma
• Son Söz

Dile Genel Bakış

R Dili

R, verilerle çalışmak için güçlü bir açık kaynaklı programlama dilidir. Veri işleme ve görselleştirme için tasarlanmıştır. R, başlangıçta araştırmacılar ve istatistikçiler için verileri kullanarak sağlam analizler yapmak için bir istatistiksel yazılım olarak ortaya çıktı.

R'deki CRAN projesine farklı paketlerin dahil edilmesiyle (tidgeverse, dplyr ve ggplot2 gibi ), veri bilimcileri için büyük miktarda veriyi analiz etmek için önde gelen bir seçenek haline geldi.

Veri analizi için R kullanmanın bazı avantajları şunları içerir:

• Sağlam Topluluk
• İstatistiksel modellemeye yüksek odaklanma
• Veri görselleştirme için kapsamlı kaynaklar

Şimdi açıklayalım Python , merak etmeyin, bir yılandan bahsetmiyoruz, yani gerçek bir yılandan.

Python Dili

Python çok yönlü, açık kaynaklı bir programlama dilidir. Veri bilimi için özel olarak geliştirilmemiş olsa da Python, basitliği ve okunabilirliği nedeniyle bu alanda önemli bir popülerlik kazanmıştır.

Veri analizi için Python kullanmanın bazı avantajları şunlardır:

• Yeni başlayanlar için bile kodu anlamayı ve yazmayı kolaylaştıran net sözdizimi.
• Yüksek düzeyde ölçeklenebilirlik sunar
• Python'un özellikle veri bilimi için büyüyen kitaplıkları ( Pandas , NumPy, Scikit-learn ve SciPy gibi ), onu veri uygulamaları için vazgeçilmez bir seçenek haline getiriyor. Ayrıca, SQLite benzeri API'ler, Python içinde SQL kodu yazmanıza izin verir.

Öğrenme Kolaylığı

Veri analizi için Python ve R arasında karar verirken, her dili öğrenmenin ne kadar kolay olduğunu değerlendirmek çok önemlidir. Python ve R'nin genellikle öğrenmesi kolay kabul edilse de, sizin için en uygun olanı kişisel geçmişinize ve isteklerinize bağlıdır.

Piton

Programlamaya yeni başlıyorsanız veya Java ya da C++ gibi dillerde biraz deneyiminiz varsa, Python size yeni bir soluk gibi gelebilir. Okunabilirliği ve basitliği ile tanınan Python, yeni başlayanlar için uygundur ve çeşitli görevler için kullanılabilir.

• Yeni başlayanlar için ideal olan okunabilirliği ve basitliği vurgular
• Komut dosyası oluşturma, web geliştirme ve veri bilimi gibi çeşitli görevler için çok yönlü genel amaçlı programlama dili
• Çok sayıda belge, eğitim, kılavuz ve kurs
• Coursera ve Codecademy gibi ilgi çekici öğrenme platformları, Python kaynakları sunar

Peki ya R?

R Programlama Dili

R, özellikle verilerle çalışmak için tasarlanmıştır ve istatistik geçmişi olan biri için daha tanıdık ve anlaşılır bir deneyim sunar.

• Veri işleme, analiz ve görselleştirme için özel olarak uyarlanmıştır
• Veri bilimi görevleri için zengin bir kitaplık ve paket ekosistemi
• Kapsamlı belgeler, öğreticiler, kılavuzlar ve kurslar mevcuttur
• Coursera ve RStudio'nun resmi öğrenme kaynakları gibi platformlarda bulunan öğrenme kaynakları

Veri Analizi ve Görselleştirme

Veri analizi ve görselleştirme, ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürdükleri için karar verme sürecinde çok önemli bileşenlerdir. Bu teknikler, eğilimleri, kalıpları ve aykırı değerleri belirleyerek işletmelerin ve kuruluşların bilgiye dayalı kararlar almasını, operasyonları optimize etmesini ve inovasyonu yönlendirmesini sağlar.

Bu bölüm, her iki dilin veri işleme ve görselleştirme yeteneklerine odaklanmaktadır.

Veri Manipülasyonu

Herhangi bir veri bilimi projesinde, veri işleme, analitik döngüsünün önemli bir aşamasıdır. Aslında, zamanınızın çoğu, verileri analizinize uygun bir biçime dönüştürmekle geçer. Temizleme, yeniden şekillendirme ve filtreleme gibi görevler çok önemlidir ve veri işlemenin devreye girdiği yer burasıdır.

Hem Python hem de R, verileri işlemek için bir dizi kitaplık sunar:

• Pandalar ve NumPy, veri işleme için yaygın olarak kullanılan Python kitaplıklarıdır. Pandalar verileri birleştirme, yeniden şekillendirme ve toplama ile uğraşırken, NumPy dizileri içeren sayısal işlemlere odaklanır .
• R programlama dili, verileri manipüle etmek için dplyr ve Titdr dahil olmak üzere popüler Tidverse paket ekosistemini sunar. dplyr, verileri filtrelemeye, düzenlemeye, seçmeye ve değiştirmeye olanak tanırken, derli toplu veri temizleme için geniş ve uzun biçimleri yeniden şekillendirmeyi işler.

Şimdi görselleştirme hakkında konuşalım.

Veri goruntuleme

Veri analitiği yaşam döngüsünün önemli bir aşaması, verilerden elde edilen bulguları okuyucular üzerinde uzun süreli bir etki yaratacak şekilde sunmaktır. Bir veri bilimcisi veya analisti olarak, mesajınızı etkili bir şekilde ileten uygun grafikleri ve istatistikleri kullanmak çok önemlidir.

Python ve R, içgörülerle dolu güçlü grafikler ve panolar oluşturmanıza olanak tanıyan güçlü görselleştirme kitaplıkları sunar.

• Python, diğerlerinin yanı sıra Matplotlib, Seaborn ve Plotly'ye sahiptir. Matplotlib, statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için bir temel sağlarken, Seaborn istatistiksel grafiklerin oluşturulmasını basitleştirir. Etkileşimli grafikler için Plotly yaygın olarak kullanılan bir seçenektir.
• R'de birkaç isim vermek gerekirse ggplot2, kafes ve Parlak vardır. ggplot2, Grafik Gramerine dayalı oldukça esnek bir grafik sistemidir ve tutarlı bir temel yapıya sahip çok çeşitli çizimleri mümkün kılar. Lattice, çok değişkenli verilerin görselleştirilmesinde uzmanlaşırken Shiny, görselleştirmelerinizi görüntülemek için etkileşimli web uygulamaları oluşturmaya olanak tanır.

Verilerle çalışırken, Python'un görselleştirme için daha akıcı bir yaklaşım sunduğunu, R'nin ise birden çok paket ve seçenek sunarak görseller oluşturmada daha fazla esneklik sağladığını fark edeceksiniz.

Makine öğrenimi ve yapay zeka ne olacak?

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

Genellikle, veri oluşturma ve analiz görevlerini kolaylaştıran makine öğrenimi modelleri oluşturmanız gerekir.

Veri bilimcileri, karmaşık veri oluşturma süreçlerini genelleştirmek ve tahminler yapmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

Hem Python hem de R programlama dilleri, büyük verileri kullanarak karmaşık modeller oluşturmanıza olanak tanıyan makine öğrenimi paketleri ile yüklenir.

Bu alanlarda daha derine indikçe, Python'un çok yönlülüğünün, veri işleme ve tekrarlanan görevler gibi büyük verileri işlemede parladığını göreceksiniz.

Yazılım geliştirmedeki kökenleri nedeniyle Python, önceden tanımlanmış algoritmalara sahip daha kapsamlı kitaplıklara ve çerçevelere sahiptir.

Projeleriniz üzerinde çalışırken, her dil için aşağıdaki hususları göz önünde bulundurun:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn ve PyTorch, Python'da makine öğrenimi ve derin öğrenim için popüler kitaplıklardır. Bu dil, AI uygulamaları için araçlar geliştiren daha büyük ve daha aktif deneyimli programcılara sahiptir.
• R: "caret", "randomForest" ve "xgboost" gibi paketler, makine öğrenimi amacıyla R'de yaygın olarak kullanılmaktadır. R, istatistiksel modelleme ve zaman serisi analizinde üstündür, ancak ölçeklenebilirlik ve işleme verimliliği açısından yetersiz kalabilir.

Performans ve hızdan bahsedelim!

Performans ve Hız

Genellikle, analizlerinizin performansına ve hızına sıkı bir şekilde bakmanızı gerektirmeyen EDA gerçekleştirme ve modeller oluşturma sürecine dahil olacaksınız.

Ancak, diğer kullanıcıların etkileşime girdiği modeller oluştururken, tahminlerin performansını ve hızını analiz etmek çok önemli hale gelir. Büyük ölçekli programcılar, performans ve hıza büyük önem verir.

Performans ve hız açısından R ve Python arasında dikkate değer farklar vardır.

Onları kontrol edelim.

Hız

Python, birçok senaryoda R'den daha hızlı performans gösterme eğilimindedir. Örneğin, bir hız kıyaslama karşılaştırmasında, Python kodunun R alternatifinden 5,8 kat daha hızlı olduğu bulundu.

Karşılaştırmamızı daha sağlam hale getirmek için, bir CSV dosyasını okumak ve Python ve R'de belirli bir sütunun ortalamasını hesaplamak için yürütme süresini karşılaştırmak üzere bir kıyaslama kodu kullanacağız.

Python'da kıyaslama kodu

Karşılaştırma kodunu Python'da çalıştırmak için, Jupyter Notebook'u (Python kodunu çalıştırmak için bir IDE) açın ve aşağıda verilen kodu çalıştırın:

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")

Yukarıdaki kodu çalıştırdıktan sonra, çıktıyı aşağıdaki resimde gösterildiği gibi göreceksiniz:

R programlama dilinde kıyaslama kodu

Karşılaştırma kodunu R'de çalıştırmak için RStudio'yu açın ve aşağıda verilen kodu çalıştırın:

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")

Yukarıdaki kodu çalıştırdıktan sonra, R'nin aşağıdaki resimde gösterilen işlemleri gerçekleştirmesi için geçen süreyi görürsünüz:

Veri kümesi oluşturma

• Python: 0,15999 saniye
• K: 1,397292 saniye

Python, veri kümesini oluşturmada R'ye kıyasla önemli ölçüde daha hızlıdır. Python'un yaklaşık 0,16 saniye, R'nin ise aynı veri kümesini oluşturması yaklaşık 1,4 saniye sürmüştür.

Ortalama hesaplama

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

Python ayrıca belirli bir sütunun ortalamasını hesaplamada daha hızlıdır, yaklaşık 0,024 saniye sürerken, R 0,034 saniye sürer.

Bellek yönetimi

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 : R, öncelikle araştırma ve akademide kullanılsa da, biyoteknoloji, finans ve veri gazeteciliği gibi ileri istatistiksel analiz gerektiren sektörlerde popülerlik kazanıyor. Kariyer hedefleriniz bu alanlarla uyumluysa, R öğrenmek faydalı olabilir.

Entegrasyon ve Genişletilebilirlik

Entegrasyon ve genişletilebilirlik, veri analizinde çok önemli bir rol oynar çünkü farklı araçlar ve paketler arasında sorunsuz işbirliğine izin vererek çok çeşitli görevleri gerçekleştirmenize olanak tanır.

Güçlü entegrasyon ve genişletilebilirlik özelliklerine sahip bir dil, yeni teknolojilere kolayca uyum sağlayabilir ve veri analizi projeleriniz için daha kapsamlı bir dizi işlevsellik sunabilir.

Her iki dili de karşılaştıralım.

Piton:

• Orijinal olarak yazılım geliştirme için tasarlanmıştır, mükemmel entegrasyon yetenekleri ve kullanım durumları sunar
• Veri analizi görevlerinde Python'un işlevselliğini geliştirebilen NumPy, Pandas ve Scikit-learn gibi çok sayıda kitaplık ile son derece genişletilebilir.
• rpy2 paketini kullanarak R kodunu çalıştırmanıza izin vererek birlikte çalışabilirliği kolaylaştırır .

R:

• Excel, CSV ve SPSS gibi çeşitli biçimlerden içe veri aktarımı için kapsamlı destek sağlayan, istatistiksel hesaplamaya odaklanmıştır.
• Rvest gibi modern paketler aracılığıyla web kazıma yetenekleri sunar.
• Python kadar çok yönlü olmasa da, veri analizi ve görselleştirme için zengin bir paket ekosistemine sahiptir.
• Reticulate paketini kullanarak Python kodunu çalıştırmanıza izin vererek birlikte çalışabilirliği etkinleştirir.

Python hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki klibe göz atın.

Sözdizimi ve Okunabilirlik

Öğrenme eğrinizi ve kodlama verimliliğinizi önemli ölçüde etkileyebileceklerinden, veri analizi için bir programlama dili seçerken sözdizimi ve kod okunabilirliği temel faktörlerdir.

Açık ve özlü sözdizimi, hızlı bir şekilde kod yazmanıza olanak tanır ve hata olasılığını azaltır. İyi okunabilirlik, sizin ve başkalarının kodunuzu anlamasını ve korumasını kolaylaştırarak daha etkili işbirliğine katkıda bulunur.

Python ve R arasındaki temel sözdizimi farklılıklarından bazıları şunlardır:

Değişkenlere Değer Atama

Python'da değişkenlere değer atamak basittir. Değişkenlere değer atamak için eşittir işaretini kullanmanız yeterlidir.

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

Python, sorunsuz öğrenme eğrisine katkıda bulunan basit ve temiz söz dizimi ile tanınır.

Öte yandan R, <-değişkenlere değer atamak için atama operatörünü ( ) kullanır.

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

Bu sözdizimi, istatistiksel analiz görevleri için çok uygundur ve kodda daha fazla esneklik sağlar.

indeksleme

Python, ilk öğenin 0 dizininde olduğu sıfır tabanlı dizin oluşturmayı kullanır. Bu yaklaşım birçok programlama dilinde yaygındır ve programlama deneyimi olanlar için daha tanıdık olabilir.

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)

Çıktı

Buna karşılık R, ilk öğenin dizin 1'de olduğu tek tabanlı dizin oluşturmayı benimser. Bu dizin oluşturma sistemi, insanların tipik sayma yöntemiyle uyumlu sezgisel doğası nedeniyle genellikle istatistikçiler ve araştırmacılar tarafından tercih edilir.

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")

Çıktı

Kitaplıkları Yükleme ve İçe Aktarma

Python'da kitaplıkları içe aktarmak için importanahtar kelimeyi kullanırsınız. Bu basit ve tutarlı yöntem, ek işlevleri Python kodunuza entegre etmeyi kolaylaştırır.

Python:
import numpy as np

R, librarykitaplıkları yüklemek için işlevi gerektirir. Sözdizimi farklıdır ancak import Python'daki ile aynı işleve sahiptir.

R:
library(stats)

Son Söz

R ve Python'u karşılaştırırken, her dil çeşitli veri analizi görevlerine uygun benzersiz güçler sunar. Hangi dili seçeceğinize karar vermek için hedeflerinizi, geçmişinizi ve tercihlerinizi göz önünde bulundurun.

R, veri manipülasyonu ve görselleştirme için kapsamlı paketlerle özel deneyimler sunarak, onu istatistiksel testler gibi istatistiksel programlamalara odaklananlar için uygun bir seçim haline getirir.

Python daha geniş bir kitleyi kendine çekiyor. Popülaritesi, daha geniş bir topluluk, çeşitli kaynaklar ve daha geniş iş beklentileri ile sonuçlanarak, onu genel amaçlı programlama dillerinde deneyimli kişiler için daha tanıdık hale getirir.

R ve Python hakkında daha fazlasını öğrenmek ister misiniz? göz atın ve veri becerileri topluluğumuzda eğitim almış 220.000'den fazla küresel kişiye katılın.