R 與 Python——真正的區別

在數據分析和數據科學領域，您可能想知道哪種編程語言是更好的選擇，R 還是 Python？

好吧，兩者都是流行的編程語言，各有優缺點。讓我們探索它們。

因此，決定是選擇 R 還是Python 是有抱負的數據科學家和分析師等人的重要一步。

R 與 Python——真正的區別

閱讀本文後，您將了解 R 和Python編程語言之間的區別。具備這些知識後，您將能夠為您的下一個數據項目選擇合適的編程語言。

讓我們開始吧！

語言概覽
- R語言
- 蟒蛇語言
易於學習
數據分析與可視化
- 數據操作
- 數據可視化
機器學習和人工智能
性能和速度
社區和支持
- 資源可用性
- 人才市場
集成和可擴展性
語法和可讀性
最後的話

語言概覽

R語言

R 是一種用於處理數據的強大的開源編程語言。它專為數據操作和可視化而設計。R 最初是作為一種統計軟件出現的，供研究人員和統計學家使用數據進行穩健的分析。

隨著在 R 中包含 CRAN 項目下的不同包（例如 tidyverse、dplyr 和ggplot2），它成為數據科學家分析大量數據的首選。

使用 R 進行數據分析的一些優勢包括：

強大的社區
高度關注統計建模
豐富的數據可視化資源

現在讓我們來解釋Python，別擔心，我們不是在談論一條蛇，好吧，一條真正的蛇。

蟒蛇語言

Python是一種多功能的開源編程語言。雖然 Python 不是專門為數據科學開發的，但由於其簡單性和可讀性，Python 在該領域獲得了極大的歡迎。

使用Python進行數據分析的一些優點是：

語法清晰，即使對於初學者也更容易理解和編寫代碼。
提供高水平的可擴展性
Python 不斷增長的專門用於數據科學的庫（例如Pandas、NumPy、Scikit-learn 和SciPy）使其成為數據應用程序的首選。此外，像 SQLite 這樣的 API 允許您在 Python 中編寫 SQL 代碼。

易於學習

在選擇使用 Python 還是 R 進行數據分析時，評估學習每種語言的難易程度至關重要。儘管 Python 和 R 通常被認為易於學習，但最適合您的還是取決於您的個人背景和志向。

Python

如果您剛剛開始編程，或者對 Java 或 C++ 等語言有一定的經驗，Python 可能會讓您感到耳目一新。Python 以其可讀性和簡單性著稱，對初學者友好，可用於各種任務。

強調可讀性和簡單性，非常適合初學者
用於腳本編寫、Web 開發和數據科學等各種任務的多功能通用編程語言
豐富的文檔、教程、指南和課程
Coursera 和 Codecademy 等參與學習平台提供 Python 資源

那麼，R 呢？

R編程語言

R 專為處理數據而設計，為具有統計背景的人提供更熟悉和直接的體驗。

專為數據處理、分析和可視化量身定制
用於數據科學任務的豐富的庫和包生態系統
提供大量文檔、教程、指南和課程
Coursera 和 RStudio 官方學習資源等平台上可用的學習資源

數據分析與可視化

數據分析和可視化是決策過程中的關鍵組成部分，因為它們將原始數據轉化為可操作的見解。通過識別趨勢、模式和異常值，這些技術使企業和組織能夠做出明智的決策、優化運營並推動創新。

本節重點介紹兩種語言的數據操作和可視化功能。

數據操作

在任何數據科學項目中，數據操作都是分析週期的重要階段。事實上，您的大部分時間都花在了將數據更改為適合您分析的形式上。清理、重塑和過濾等任務是必不可少的，這就是數據操作發揮作用的地方。

R 與 Python——真正的區別

Python 和 R 都提供了一系列庫來操作數據：

Pandas 和 NumPy 是用於數據操作的常用 Python 庫。Pandas 處理合併、重塑和聚合數據，而NumPy 專注於涉及數組的數值運算。
R 編程語言提供流行的tidyverse包生態系統，包括 dplyr 和 tidyr，用於操作數據。dplyr 允許過濾、排列、選擇和改變數據，而 tidyr 處理重塑寬格式和長格式以進行數據清理。

現在，讓我們談談可視化。

數據可視化

數據分析生命週期中的一個重要階段是以對讀者產生長期影響的方式呈現數據發現。作為數據科學家或分析師，使用適當的圖表和統計數據來有效傳達您的信息至關重要。

R 與 Python——真正的區別

Python 和 R 提供了強大的可視化庫，使您能夠創建包含洞察力的強大圖形和儀表板。

Python 有 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等。Matplotlib 為創建靜態、動畫和交互式可視化提供了基礎，而 Seaborn 簡化了統計圖形的創建。對於交互式繪圖，Plotly 是一個廣泛使用的選項。
R 有 ggplot2、lattice 和 Shiny 等等。ggplot2 是一個基於圖形語法的高度靈活的圖形系統，支持具有一致底層結構的廣泛繪圖。Lattice 專注於可視化多變量數據，而 Shiny 允許創建交互式 Web 應用程序來顯示您的可視化。

在處理數據時，您會意識到 Python 提供了一種更簡化的可視化方法，而 R 提供了多個包和選項，從而可以更靈活地創建視覺效果。

機器學習和人工智能呢？

機器學習和人工智能

通常，您需要構建機器學習模型來簡化數據生成和分析任務。

數據科學家使用機器學習算法來概括複雜的數據生成過程並做出預測。

Python 和 R 編程語言都加載了機器學習包，允許您使用大數據構建複雜模型。

隨著您深入這些領域，您會發現 Python 的多功能性在處理大數據方面大放異彩，例如數據操作和重複性任務。

由於其起源於軟件開發，Python 擁有更廣泛的庫和框架以及預定義的算法。

在處理項目時，請考慮每種語言的以下方面：

Python： TensorFlow、Keras、Scikit-learn 和 PyTorch 是 Python 中用於機器學習和深度學習的流行庫。這種語言擁有更大、更活躍的經驗豐富的程序員為 AI 應用程序開發工具。
R： “caret”、“randomForest”和“xgboost”等包在 R 中廣泛用於機器學習目的。R 在統計建模和時間序列分析方面表現出色，但在可擴展性和處理效率方面可能有所欠缺。

讓我們談談性能和速度！

性能和速度

通常，您將參與執行 EDA 和構建不需要您嚴格關注分析性能和速度的模型。

然而，在構建其他用戶與之交互的模型時，分析預測的性能和速度變得至關重要。大型程序員非常重視性能和速度。

R 與 Python——真正的區別

R 和 Python 在性能和速度方面存在顯著差異。

讓我們檢查一下。

速度

在許多情況下，Python 往往比 R 執行得更快。例如，在速度基準比較中，發現 Python 代碼比 R 替代方案快 5.8 倍。

為了使我們的比較更加可靠，我們將使用基準代碼來比較讀取 CSV 文件和計算 Python 和 R 中特定列的平均值的執行時間。

Python 中的基準測試代碼

要在 Python 中運行基準測試代碼，請打開Jupyter Notebook（用於運行 Python 代碼的 IDE）並運行下面給出的代碼：

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")

運行上面的代碼後，您將看到如下圖所示的輸出：

R 與 Python——真正的區別

R 編程語言中的基準代碼

要在 R 中運行基準測試代碼，請打開RStudio並執行以下代碼：

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")

運行上面的代碼後，您會看到 R 執行操作所花費的時間，如下圖所示：

R 與 Python——真正的區別

數據集生成

蟒蛇：0.15999 秒
R: 1.397292 秒

與 R 相比，Python 生成數據集的速度明顯更快。Python 花費了大約 0.16 秒，而 R 花費了大約 1.4 秒來創建相同的數據集。

均值計算

蟒蛇：0.02403 秒
R: 0.03403687 秒

Python 在計算特定列的平均值時也更快，大約需要 0.024 秒，而 R 需要 0.034 秒。

內存管理

Python 在內存使用方面效率更高，而 R 傾向於將所有內容都放在內存中。當處理可能會耗盡可用內存資源的大型數據集時，這種區別會變得尤為重要。

代碼效率

Python 的性能可能會因代碼的效率而異，而 R 可以在不同的實現中表現出一致的行為。相比之下，Python 中最慢的實現比最快的實現慢約 343 倍，而在 R 中，它慢約 24 倍。

社區和支持

在選擇 R 和 Python 進行數據分析時，社區和支持起著至關重要的作用，因為它們會顯著影響您的學習體驗、資源訪問和專業發展。

資源可用性

Python： Python 擁有龐大的用戶群，可以更輕鬆地為您的項目找到支持和資源。其多樣化的社區為各種應用程序（包括數據分析）提供了廣泛的庫和工具。
R： R 有一個更專業的社區，專注於統計和數據分析，從而提供了豐富的資源來滿足數據分析師和統計學家的需求。R 的專注社區可以為數據分析任務提供有針對性的支持。

人才市場

Python： Python 在 Web 開發、軟件工程和人工智能等行業的需求量很大。擁有 Python 技能可以為您打開各個領域的大門，包括數據分析。
R：雖然 R 主要用於研究和學術界，但它在需要高級統計分析的行業中越來越受歡迎，例如生物技術、金融和數據新聞。如果您的職業抱負符合這些領域，那麼學習 R 可能會大有裨益。

集成和可擴展性

集成和可擴展性在數據分析中起著至關重要的作用，因為它們允許不同工具和包之間的無縫協作，使您能夠執行範圍廣泛的任務。

R 與 Python——真正的區別

具有強大集成和可擴展性特性的語言可以輕鬆適應新技術，並為您的數據分析項目提供更全面的功能集。

讓我們比較一下這兩種語言。

Python：

最初設計用於軟件開發，提供出色的集成能力和用例
高度可擴展，擁有眾多庫，例如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn，可以增強 Python 在數據分析任務中的功能。
通過允許您使用rpy2包運行 R 代碼來促進互操作性。

回复:

專注於統計計算，廣泛支持Excel、CSV、SPSS等多種格式的數據導入。
通過 Rvest 等現代軟件包提供網絡抓取功能。
雖然不像 Python 那樣通用，但它具有豐富的數據分析和可視化包生態系統。
通過讓您使用網狀包執行 Python 代碼來實現互操作性。

查看下面的剪輯以了解有關 Python 的更多信息。

語法和可讀性

在選擇用於數據分析的編程語言時，語法和代碼可讀性是必不可少的因素，因為它們會顯著影響您的學習曲線和編碼效率。

清晰簡潔的語法使您能夠快速編寫代碼並減少出錯的可能性。良好的可讀性使您和其他人更容易理解和維護您的代碼，從而有助於更有效的協作。

R 與 Python——真正的區別

Python 和 R 之間的一些關鍵語法差異是：

為變量賦值

在 Python 中，為變量賦值非常簡單。您只需使用等號即可為變量賦值。

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

Python 以其簡單明了的語法而聞名，這有助於其平滑的學習曲線。

另一方面，R 使用賦值運算符 ( <-) 為變量賦值。

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

這種語法非常適合統計分析任務，在代碼中提供了更大的靈活性。

索引

Python 使用從零開始的索引，其中第一個元素位於索引 0 處。這種方法在許多編程語言中很常見，並且對於有編程經驗的人來說可能更熟悉。

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)

輸出

R 與 Python——真正的區別

相比之下，R 採用以一為基礎的索引，其中第一個元素位於索引 1。由於其直觀的性質，這種索引系統通常受到統計學家和研究人員的青睞，與人類通常的計數方式保持一致。

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")

輸出

R 與 Python——真正的區別