R vs Python – Diferența dintre ei
Diferența cheie între R și Python
- R este folosit în principal pentru analiza statistică în timp ce Python oferă o abordare mai generală a științei datelor
- Obiectivul principal al R este analiza datelor și statisticile, în timp ce obiectivul principal al Python este implementare și producție
- Utilizatorii R sunt formați în principal din savanți și profesioniști în cercetare și dezvoltare, în timp ce Python utilizatorii sunt în mare parte programatori și dezvoltatori
- R oferă flexibilitate pentru a utiliza bibliotecile disponibile, în timp ce Python oferă flexibilitate pentru a construi noi modele de la zero
- R este greu de învățat la început Python este liniar și ușor de învățat
- R este integrat pentru a rula local în timp ce Python este bine integrat cu aplicațiile
- Atât R cât și Python poate gestiona baze de date mari
- R poate fi folosit pe R Studio IDE în timp ce Python poate fi folosit pe Spyder și IDE-uri pentru notebook-uri Ipython
- R constă în diverse pachete și biblioteci precum tidyverse, ggplot2, caret, zoo, în timp ce Python constă în pachete și biblioteci precum panda, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
R și Python sunt ambele limbaje de programare open-source cu o comunitate mare. Biblioteci sau instrumente noi sunt adăugate continuu la catalogul lor respectiv. R este utilizat în principal pentru analiza statistică în timp ce Python oferă o abordare mai generală a științei datelor.
R și Python sunt de ultimă generație în ceea ce privește limbajul de programare orientat către știința datelor. Învățarea pe amândouă este, desigur, soluția ideală. R și Python necesită o investiție de timp, iar un astfel de lux nu este disponibil pentru toată lumea. Python este un limbaj de uz general cu o sintaxă care poate fi citită. R, totuși, este construit de statisticieni și cuprinde limbajul lor specific.
R
Academicienii și statisticienii au dezvoltat R pe parcursul a două decenii. R are acum unul dintre cele mai bogate ecosisteme pentru a efectua analize de date. Există aproximativ 12000 de pachete disponibile în CRAN (repository open-source). Este posibil să găsiți o bibliotecă pentru orice analiză pe care doriți să o efectuați. Varietatea bogată de biblioteci face ca R să fie prima alegere pentru analiza statistică, în special pentru lucrările de analiză specializate.
Diferența de vârf dintre R și celelalte produse statistice este rezultatul. R are instrumente fantastice pentru a comunica rezultatele. Rstudio vine cu biblioteca knitr. Xie Yihui a scris acest pachet. A făcut raportarea banală și elegantă. Comunicarea constatărilor printr-o prezentare sau un document este ușoară.
Python
Python poate face aproape aceleași sarcini ca R: dispută de date, inginerie, selecție de caracteristici, eliminarea web, aplicație și așa mai departe. Python este un instrument pentru implementarea și implementarea învățării automate la scară largă. Python codurile sunt mai ușor de întreținut și mai robuste decât R. Cu ani în urmă; Python nu avea multe biblioteci de analiză a datelor și de învățare automată. Recent, Python se recuperează și oferă API de ultimă oră pentru învățarea automată sau inteligența artificială. Cea mai mare parte a activității de știință a datelor poate fi realizată cu cinci Python biblioteci: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn și Seaborn.
Python, pe de altă parte, face replicabilitatea și accesibilitatea mai ușoare decât R. De fapt, dacă trebuie să utilizați rezultatele analizei dvs. într-o aplicație sau site web, Python este cea mai bună alegere.
Indicele de popularitate
Clasamentul IEEE Spectrum este o măsurătoare care cuantifică popularitatea unui limbaj de programare. Coloana din stânga arată clasamentul în 2017 și coloana din dreapta în 2016. În 2017, Python a ajuns pe primul loc în comparație cu un al treilea rang cu un an înainte. R este în 6th loc.
Oportunitate de locuri de muncă
Imaginea de mai jos arată numărul de locuri de muncă legate de știința datelor prin limbaje de programare. SQL este mult înainte, urmat de Python si Java. R ocupă locul 5th.
Dacă ne concentrăm pe tendința pe termen lung dintre Python (în galben) și R (albastru), putem vedea asta Python este mai des citat în fișa postului decât R.
Analiza făcută de R și Python
Cu toate acestea, dacă ne uităm la joburile de analiză a datelor, R este de departe cel mai bun instrument.
Procentul de oameni care se schimbă
Există două puncte cheie în imaginea de mai jos.
- Python utilizatorii sunt mai loiali decât utilizatorii R
- Procentul de utilizatori R care trec la Python este de două ori mai mare decât Python la R.
Diferența dintre R și Python
Parametru | R | Python |
---|---|---|
Obiectiv | Analiza datelor si statistici | Implementare și producție |
Utilizatori primari | Savant și R&D | Programatori și dezvoltatori |
Flexibilitate | Biblioteca disponibilă ușor de utilizat | Ușor de construit modele noi de la zero. Adică, calculul matriceal și optimizarea |
Curbă de învățare | Greu la început | Liniar și neted |
Popularitatea limbajului de programare. Modificare procentuală | 4.23% în 2018 | 21.69% în 2018 |
Salariu mediu | $99.000 | $100.000 |
Integrare | Rulați local | Bine integrat cu aplicația |
Sarcină | Ușor de obținut rezultate primare | Bun de implementat algoritmul |
Dimensiunea bazei de date | Manipulați dimensiuni uriașe | Manipulați dimensiuni uriașe |
IDE | studio | Spyder, Ipython Notebook |
Pachete și bibliotecă importante | tidyverse, ggplot2, caret, zoo | panda, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
Dezavantaje | Încetini Curba de învățare ridicată Dependențe între biblioteci |
Nu la fel de multe biblioteci ca R |
Avantaje |
|
|
R sau Python Folosire
Python a fost dezvoltat de Guido van Rossum, un tip de calculator, în jurul anului 1991. Python are biblioteci influente pentru matematică, statistică și inteligență artificială. Te poți gândi Python ca un jucător pur în Machine Learning. Cu toate acestea, Python nu este complet matur (încă) pentru econometrie și comunicare. Python este cel mai bun instrument pentru integrarea și implementarea Machine Learning, dar nu și pentru analiza de afaceri.
Vestea bună este că R este dezvoltat de academicieni și oameni de știință. Este conceput pentru a răspunde problemelor statistice, învățării automate și știința datelor. R este instrumentul potrivit pentru știința datelor datorită bibliotecilor sale puternice de comunicare. În plus, R este echipat cu multe pachete pentru a efectua analize de serie de timp, date de panou și extragere de date. În plus, nu există instrumente mai bune în comparație cu R.
În opinia noastră, dacă sunteți un începător în știința datelor cu o bază statistică necesară, trebuie să vă puneți următoarele două întrebări:
- Vreau să învăț cum funcționează algoritmul?
- Vreau să implementez modelul?
Dacă răspunsul tău la ambele întrebări este da, probabil că vei începe să înveți Python primul. Pe de o parte, Python include biblioteci grozave pentru a manipula matricea sau pentru a codifica algoritmii. Ca începător, ar putea fi mai ușor să înveți cum să construiești un model de la zero și apoi să treci la funcțiile din bibliotecile de învățare automată. Pe de altă parte, cunoașteți deja algoritmul sau doriți să intrați imediat în analiza datelor, atunci atât R, cât și Python sunt în regulă pentru început. Un avantaj pentru R dacă te vei concentra pe metode statistice.
În al doilea rând, dacă doriți să faceți mai mult decât statistici, să spunem implementare și reproductibilitate, Python este o alegere mai bună. R este mai potrivit pentru munca dvs. dacă trebuie să scrieți un raport și să creați un tablou de bord.
Pe scurt, decalajul statistic dintre R și Python se apropie. Cea mai mare parte a sarcinii poate fi realizată în ambele limbi. Mai bine ai alege-o pe cea care se potrivește nevoilor tale, dar și instrumentul pe care îl folosesc colegii tăi. Este mai bine când toți vorbiți aceeași limbă. După ce cunoști primul tău limbaj de programare, învățarea celui de-al doilea este mai simplă.
Concluzie
În cele din urmă, alegerea între R sau Python depinde de:
- Obiectivele misiunii dumneavoastră: Analiză statistică sau desfășurare
- Cantitatea de timp pe care o poți investi
- Instrumentul cel mai folosit de companie/industrie