Р против Python - Разница между ними

Ключевая разница между R и Python

  • R в основном используется для статистического анализа, в то время как Python обеспечивает более общий подход к науке о данных
  • Основной целью R является анализ данных и статистика, тогда как основной целью Python это развертывание и производство
  • Пользователи R в основном состоят из ученых и специалистов в области исследований и разработок, в то время как Python пользователи в основном программисты и разработчики
  • R обеспечивает гибкость использования доступных библиотек, тогда как Python обеспечивает гибкость для создания новых моделей с нуля
  • R трудно выучить вначале, пока Python линейный и легкий в обучении
  • R интегрирован для локального запуска, в то время как Python хорошо интегрирован с приложениями
  • И Р, и Python может обрабатывать базы данных огромного размера
  • R можно использовать в R Studio IDE, пока Python можно использовать на Spyder и IDE для ноутбуков Ipython
  • R состоит из различных пакетов и библиотек, таких как tidyverse, ggplot2, Caret, Zoo, тогда как Python состоит из пакетов и библиотек, таких как pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, Caret

Р и Python Оба являются языками программирования с открытым исходным кодом и большим сообществом. Новые библиотеки или инструменты постоянно добавляются в их соответствующие каталоги. R в основном используется для статистического анализа, в то время как Python обеспечивает более общий подход к науке о данных.

Р и Python являются современным языком программирования, ориентированным на науку о данных. Изучение обоих из них, конечно, является идеальным решением. Р и Python требует затрат времени, а такая роскошь доступна не каждому. Python — это язык общего назначения с понятным синтаксисом. Однако R создан статистиками и охватывает их специфический язык.

R

Учёные и статистики разрабатывали R более двух десятилетий. Сейчас R имеет одну из самых богатых экосистем для анализа данных. В CRAN (репозиторий с открытым исходным кодом) доступно около 12000 XNUMX пакетов. Можно найти библиотеку для любого анализа, который вы хотите выполнить. Богатое разнообразие библиотек делает R лучшим выбором для статистического анализа, особенно для специализированной аналитической работы.

Главное отличие R от других статистических продуктов — это выходные данные. В R есть фантастические инструменты для передачи результатов. Rstudio поставляется с библиотекой Knitr. Се Ихуэй написал этот пакет. Он сделал репортаж тривиальным и элегантным. Сообщить о результатах с помощью презентации или документа легко.

Python

Python может выполнять практически те же задачи, что и R: обработка данных, проектирование, выбор функций, удаление веб-страниц, создание приложений и так далее. Python — это инструмент для крупномасштабного развертывания и реализации машинного обучения. Python коды легче поддерживать и они более надежны, чем R. Много лет назад; Python не было большого количества библиотек анализа данных и машинного обучения. Недавно, Python догоняет и предоставляет передовые API для машинного обучения или искусственного интеллекта. Большую часть работы по обработке данных можно выполнить с помощью пяти Python библиотеки: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn и Seaborn.

Python, с другой стороны, упрощает воспроизводимость и доступность, чем R. Фактически, если вам нужно использовать результаты вашего анализа в приложении или на веб-сайте, Python это лучший выбор.

Индекс популярности

Рейтинг IEEE Spectrum — это показатель, который количественно определяет популярность язык программирования. В левом столбце показан рейтинг в 2017 году, а в правом — в 2016 году. В 2017 году Python занял первое место по сравнению с третьим местом годом ранее. R находится в 6th место.

Вакансия

На рисунке ниже показано количество вакансий, связанных с наукой о данных, по языкам программирования. SQL далеко впереди, за ним следует Python и Java. R занимает 5 местоth.

Возможность работы R против Python
Возможность работы R против Python

Если мы сосредоточимся на долгосрочной тенденции между Python (желтым) и R (синим), мы видим, что Python чаще цитируется в описании работы, чем R.

Анализ, проведенный R и Python

Однако, если мы посмотрим на задачи по анализу данных, R, безусловно, лучший инструмент.

Анализ, проведенный R и Python

Процент людей, перешедших

На рисунке ниже есть два ключевых момента.

  • Python пользователи более лояльны, чем пользователи R
  • Процент пользователей R, перешедших на Python в два раза больше, чем Python к Р.

Процент людей, переключающихся

Разница между R и Python

Параметр R Python
Цель Анализ данных и статистика Развертывание и производство
Основные пользователи Ученый и НИОКР Программисты и разработчики
Трансформируемость Простая в использовании доступная библиотека Легко создавать новые модели с нуля. Т.е. матричные вычисления и оптимизация
Кривая обучения Трудно в начале Линейный и плавный
Популярность языка программирования. Процентное изменение 4.23% в 2018 21.69% в 2018
Средняя заработная плата $99.000 $100.000
интеграцию Запуск локально Хорошо интегрирован с приложением
Сложность задачи Легко получить первичные результаты Хорошо развернуть алгоритм
Размер базы данных Ручка огромного размера Ручка огромного размера
IDE РСтудио Spyder, Ноутбук Ipython
Важные пакеты и библиотека tidyverse, ggplot2, каретка, зоопарк панды, scipy, scikit-learn, TensorFlow, каретка
Недостатки бонуса без депозита Замедлять
Высокая кривая обучения
Зависимости между библиотекой
Не так много библиотек, как R
Наши преимущества
  • Графики созданы, чтобы говорить. R делает это красивым
  • Большой каталог для анализа данных
  • Интерфейс GitHub
  • RMarkdown
  • Блестящий
  • Jupyter блокнот: Блокноты помогают обмениваться данными с коллегами
  • Математические вычисления
  • развертывание
  • Читаемость кода
  • Скорость
  • Функция в Python

Р или Python Применение

Python был разработан Гвидо ван Россумом, компьютерщиком, примерно в 1991 году. Python имеет влиятельные библиотеки по математике, статистике и искусственному интеллекту. Вы можете подумать Python как чистый игрок в машинном обучении. Однако, Python еще не полностью созрел (пока) для эконометрики и коммуникации. Python — лучший инструмент для интеграции и развертывания машинного обучения, но не для бизнес-аналитики.

Хорошей новостью является то, что R разработан академиками и учёными. Он предназначен для решения статистических задач, машинного обучения и науки о данных. R — подходящий инструмент для науки о данных из-за его мощных коммуникационных библиотек. Кроме того, R оснащен множеством пакетов для анализа временных рядов, панельных данных и интеллектуального анализа данных. Кроме того, нет инструментов лучше, чем R.

По нашему мнению, если вы новичок в науке о данных и имеете необходимую статистическую базу, вам необходимо задать себе следующие два вопроса:

  • Хочу ли я узнать, как работает алгоритм?
  • Хочу ли я развернуть модель?

Если ваш ответ на оба вопроса положительный, вы, вероятно, начнете учиться Python первый. С одной стороны, Python включает в себя великолепные библиотеки для манипулирования матрицами или кодирования алгоритмов. Как новичку, может быть проще научиться строить модель с нуля, а затем перейти к функциям из библиотек машинного обучения. С другой стороны, вы уже знаете алгоритм или хотите сразу заняться анализом данных, тогда и R, и Python для начала все в порядке. Одно из преимуществ R, если вы собираетесь сосредоточиться на статистических методах.

Во-вторых, если вы хотите сделать больше, чем просто статистику, скажем, развертывание и воспроизводимость. Python это лучший выбор. R больше подходит для вашей работы, если вам нужно написать отчет и создать дашборд.

Короче говоря, статистический разрыв между R и Python становятся ближе. Большую часть работы можно выполнить на обоих языках. Вам лучше выбрать тот, который соответствует вашим потребностям, а также инструмент, который используют ваши коллеги. Лучше, когда вы все говорите на одном языке. После того, как вы знаете свой первый язык программирования, изучение второго станет проще.

Заключение

В конце концов, выбор между R или Python зависит от:

  • Цели вашей миссии: Статистический анализ или развертывание.
  • Количество времени, которое вы можете инвестировать
  • Наиболее часто используемый инструмент в вашей компании/отрасли