R vs Python – Ero niiden välillä
Keskeinen ero R:n ja Python
- R:tä käytetään pääasiassa tilastolliseen analyysiin Python tarjoaa yleisemmän lähestymistavan datatieteeseen
- R:n ensisijainen tavoite on Data-analyysi ja tilastot, kun taas päätavoitteena on Python on käyttöönotto ja tuotanto
- R-käyttäjät koostuvat pääasiassa tutkijoista ja T&K-ammattilaisista Python käyttäjät ovat enimmäkseen ohjelmoijia ja kehittäjiä
- R tarjoaa joustavuutta käytettävissä olevien kirjastojen käyttöön, kun taas Python tarjoaa joustavuutta rakentaa uusia malleja tyhjästä
- R on vaikea oppia alussa samalla Python on lineaarinen ja sujuva oppia
- R on integroitu Suorita paikallisesti, kun Python on hyvin integroitu sovelluksiin
- Sekä R että Python pystyy käsittelemään valtavan kokoisen tietokannan
- R:tä voidaan käyttää R Studio IDE:ssä samalla Python voidaan käyttää Spyder ja Ipython Notebook IDE:t
- R koostuu erilaisista paketeista ja kirjastoista, kuten tidyverse, ggplot2, caret, zoo, kun taas Python koostuu paketeista ja kirjastoista, kuten pandat, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
R ja Python ovat molemmat avoimen lähdekoodin ohjelmointikieliä, joilla on suuri yhteisö. Uusia kirjastoja tai työkaluja lisätään jatkuvasti vastaaviin luetteloihinsa. R käytetään pääasiassa tilastolliseen analyysiin Python tarjoaa yleisemmän lähestymistavan datatieteeseen.
R ja Python ovat tietotieteeseen suuntautuneen ohjelmointikielen huippua. Molempien oppiminen on tietysti ihanteellinen ratkaisu. R ja Python vaatii aika-investointia, eikä sellaista luksusta ole tarjolla kaikille. Python on yleiskäyttöinen kieli, jolla on luettava syntaksi. R:n ovat kuitenkin rakentaneet tilastotieteilijät ja se kattaa heidän oman kielensä.
R
Akateemikot ja tilastotieteilijät ovat kehittäneet R:tä kahden vuosikymmenen aikana. R:llä on nyt yksi rikkaimmista ekosysteemeistä tietojen analysointiin. CRANissa (avoimen lähdekoodin arkisto) on saatavilla noin 12000 XNUMX pakettia. On mahdollista löytää kirjasto mitä tahansa analyysiä varten, jonka haluat suorittaa. Runsas kirjastovalikoima tekee R:stä tilastollisen analyysin ykkösvaihtoehdon, erityisesti erikoistuneeseen analyyttiseen työhön.
Huippuluokan ero R:n ja muiden tilastotuotteiden välillä on tuotos. R:llä on upeat työkalut tulosten viestimiseen. Rstudion mukana tulee kirjaston knitr. Xie Yihui kirjoitti tämän paketin. Hän teki raportoinnista triviaalia ja tyylikästä. Havainnoista välittäminen esityksen tai asiakirjan avulla on helppoa.
Python
Python voi tehdä melko pitkälti samat tehtävät kuin R: tietojen riitauttaminen, suunnittelu, ominaisuuksien valinnan verkkojen romuttaminen, sovellukset ja niin edelleen. Python on työkalu koneoppimisen käyttöönottamiseksi ja toteuttamiseksi suuressa mittakaavassa. Python koodit ovat helpompia ylläpitää ja kestävämpiä kuin R. Vuosia sitten; Python ei ollut monia data-analyysi- ja koneoppimiskirjastoja. Äskettäin, Python on kuromassa kiinni ja tarjoaa huippuluokan sovellusliittymän koneoppimiseen tai tekoälyyn. Suurin osa datatieteen työstä voidaan tehdä viidellä Python kirjastot: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn ja Seaborn.
Pythontoisaalta tekee toistettavuudesta ja saavutettavuudesta helpompaa kuin R. Itse asiassa, jos sinun on käytettävä analyysisi tuloksia sovelluksessa tai verkkosivustossa, Python on paras valinta.
Suosioindeksi
IEEE Spectrum ranking on mittari, joka ilmaisee a ohjelmointikieli. Vasen sarake näyttää sijoituksen vuonna 2017 ja oikea sarake vuonna 2016. Vuonna 2017 Python nousi ensimmäiselle sijalle verrattuna kolmanteen sijain vuotta aiemmin. R on kohdassa 6th paikka.
Työmahdollisuus
Alla olevassa kuvassa näkyy datatieteeseen liittyvien töiden määrä ohjelmointikielittäin. SQL on kaukana edellä, jota seuraa Python ja Java. R sijalla 5th.
Jos keskitymme pitkän aikavälin trendi välillä Python (keltainen) ja R (sininen), voimme nähdä sen Python on useammin mainittu työnkuvassa kuin R.
Analyysin teki R and Python
Kuitenkin, jos tarkastelemme data-analyysitöitä, R on ylivoimaisesti paras työkalu.
Vaihtajien prosenttiosuus
Alla olevassa kuvassa on kaksi avainkohtaa.
- Python käyttäjät ovat uskollisempia kuin R-käyttäjät
- Niiden R-käyttäjien prosenttiosuus, jotka vaihtavat kohteeseen Python on kaksi kertaa suurempi kuin Python R:lle.
Ero R:n ja Python
Parametri | R | Python |
---|---|---|
Tavoite | Tietojen analysointi ja tilastot | Käyttöönotto ja tuotanto |
Ensisijaiset käyttäjät | Tutkija ja T&K | Ohjelmoijat ja kehittäjät |
Joustavuus | Helppokäyttöinen käytettävissä oleva kirjasto | Helppo rakentaa uusia malleja tyhjästä. Eli matriisilaskenta ja optimointi |
Oppimiskäyrä | Alussa vaikeaa | Lineaarinen ja sileä |
Ohjelmointikielen suosio. Prosenttimuutos | 4.23% vuonna 2018 | 21.69% vuonna 2018 |
Keskimääräinen palkka | $99.000 | $100.000 |
Integraatio | Juokse paikallisesti | Hyvin integroitu sovelluksen kanssa |
Tehtävä | Helppo saada ensisijaisia tuloksia | Hyvä ottaa käyttöön algoritmi |
Tietokannan koko | Käsittele valtava koko | Käsittele valtava koko |
IDE | studio | Spyder, Ipython-muistikirja |
Tärkeät paketit ja kirjasto | tidyverse, ggplot2, caret, eläintarha | pandat, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
Haitat | Hidas Korkean oppimiskäyrä Riippuvuudet kirjastojen välillä |
Ei niin monta kirjastoa kuin R |
edut |
|
|
R tai Python Käyttö
Python sen on kehittänyt Guido van Rossum, tietokonemies, noin vuonna 1991. Python sillä on vaikutusvaltaisia matematiikan, tilastotieteen ja tekoälyn kirjastoja. Voit ajatella Python puhtaana koneoppimisen pelaajana. Kuitenkin, Python ei ole (vielä) täysin kypsä ekonometrialle ja viestinnnälle. Python on paras työkalu koneoppimisen integrointiin ja käyttöönottoon, mutta ei liiketoimintaanalytiikkaan.
Hyvä uutinen on, että R:n ovat kehittäneet tutkijat ja tiedemiehet. Se on suunniteltu vastaamaan tilastollisiin ongelmiin, koneoppimiseen ja datatieteeseen. R on oikea työkalu tietotieteeseen tehokkaiden viestintäkirjastojensa ansiosta. Lisäksi R on varustettu monilla paketeilla aikasarjaanalyysien, paneelitietojen ja tiedon louhinnan suorittamiseen. Tämän lisäksi ei ole parempia työkaluja kuin R.
Mielestämme, jos olet aloittelija datatieteessä, jolla on tarvittava tilastollinen perusta, sinun on kysyttävä itseltäsi seuraavat kaksi kysymystä:
- Haluanko oppia kuinka algoritmi toimii?
- Haluanko ottaa mallin käyttöön?
Jos vastauksesi molempiin kysymyksiin on kyllä, alat todennäköisesti oppia Python ensimmäinen. Toisaalta Python sisältää upeita kirjastoja matriisin käsittelyyn tai algoritmien koodaamiseen. Aloittelijan voi olla helpompaa oppia rakentamaan malli alusta alkaen ja siirtymään sitten koneoppimiskirjastojen toimintoihin. Toisaalta tiedät jo algoritmin tai haluat mennä data-analyysiin heti, niin R ja Python kelpaavat alkuun. Yksi etu R:lle, jos aiot keskittyä tilastollisiin menetelmiin.
Toiseksi, jos haluat tehdä enemmän kuin tilastot, esimerkiksi käyttöönoton ja toistettavuuden, Python on parempi valinta. R sopii paremmin työhösi, jos haluat kirjoittaa raportin ja luoda kojelaudan.
Pähkinänkuoressa tilastollinen ero R:n ja Python ovat tulossa lähemmäksi. Suurin osa työstä voidaan tehdä molemmilla kielillä. Sinun on parempi valita tarpeisiisi sopiva työkalu, mutta myös työkavereiden käyttämä työkalu. On parempi, kun kaikki puhuvat samaa kieltä. Kun tiedät ensimmäisen ohjelmointikielesi, toisen oppiminen on yksinkertaisempaa.
Yhteenveto
Lopulta valinta R tai Python riippuu:
- Tehtäväsi tavoitteet: Tilastollinen analyysi tai käyttöönotto
- Aika, jonka voit sijoittaa
- Yrityksesi/toimialasi eniten käytetty työkalu