R проти Python – Різниця між ними
Ключова різниця між R і Python
- R в основному використовується для статистичного аналізу Python забезпечує більш загальний підхід до науки про дані
- Основною метою R є аналіз даних і статистика, тоді як основною метою є Python це розгортання та виробництво
- Користувачі R в основному складаються з науковців і фахівців з науково-дослідних робіт Python користувачі переважно програмісти та розробники
- R забезпечує гнучкість використання доступних бібліотек, тоді як Python забезпечує гнучкість для створення нових моделей з нуля
- R важко вивчити на початку Python є лінійним і плавним для навчання
- R інтегровано для локального запуску Python добре інтегрується з програмами
- І Р, і Python може обробляти величезний розмір бази даних
- R можна використовувати в R Studio IDE Python можна використовувати на Spyder і Ipython Notebook IDE
- R містить різні пакунки та бібліотеки, такі як tidyverse, ggplot2, caret, zoo Python складається з пакетів і бібліотек, таких як pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
R і Python обидві є мовами програмування з відкритим кодом і мають велику спільноту. Нові бібліотеки або інструменти постійно додаються до відповідного каталогу. R в основному використовується для статистичного аналізу Python забезпечує більш загальний підхід до науки про дані.
R і Python є найсучаснішими з точки зору мови програмування, орієнтованої на науку про дані. Звичайно, ідеальним рішенням є вивчення обох. R і Python вимагає витрат часу, а така розкіш доступна не всім. Python це мова загального призначення з читабельним синтаксисом. R, однак, створено статистиками та охоплює їхню специфічну мову.
R
Вчені та статистики розробляли R протягом двох десятиліть. Тепер R має одну з найбагатших екосистем для аналізу даних. У CRAN (репозиторій з відкритим кодом) доступно близько 12000 пакетів. Можна знайти бібліотеку для будь-якого аналізу, який ви хочете виконати. Багата різноманітність бібліотек робить R першим вибором для статистичного аналізу, особливо для спеціалізованої аналітичної роботи.
Головною відмінністю між R та іншими статистичними продуктами є результат. R має фантастичні інструменти для передачі результатів. Rstudio поставляється з бібліотекою knitr. Xie Yihui написав цей пакет. Він зробив репортаж тривіальним і елегантним. Повідомити результати за допомогою презентації чи документа легко.
Python
Python може виконувати майже ті самі завдання, що й R: боротьба з даними, розробка, веб-вибір функцій, додатки тощо. Python це інструмент для розгортання та впровадження машинного навчання у великих масштабах. Python коди легші в обслуговуванні та більш надійні, ніж R. Багато років тому; Python не було багато бібліотек аналізу даних і машинного навчання. нещодавно Python наздоганяє та надає передовий API для машинного навчання або штучного інтелекту. Більшу частину наукової роботи з даними можна виконати за допомогою п’яти Python бібліотеки: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn і Seaborn.
Python, з іншого боку, полегшує відтворення та доступність, ніж R. Насправді, якщо вам потрібно використовувати результати аналізу в програмі чи на веб-сайті, Python - найкращий вибір.
Індекс популярності
Рейтинг IEEE Spectrum — це показник, який кількісно визначає популярність a мова програмування. Ліва колонка показує рейтинг у 2017 році, а права колонка – 2016 рік. У 2017 році Python вийшов на перше місце порівняно з третім роком раніше. R знаходиться в 6th місце.
Вакансія
На малюнку нижче показано кількість вакансій, пов’язаних із наукою про дані, за мовами програмування. SQL далеко попереду, за ним Python та Java. R займає 5 місцеth.
Якщо ми зосередимося на довгостроковій тенденції між Python (жовтим) і R (синім), ми це бачимо Python частіше цитується в описі посади, ніж R.
Аналіз виконано R and Python
Однак, якщо ми подивимося на роботи з аналізу даних, R є, безумовно, найкращим інструментом.
Відсоток людей, які перейшли
На зображенні нижче є два ключових моменти.
- Python користувачі більш лояльні, ніж користувачі R
- Відсоток користувачів R, які переходять на Python вдвічі більше, ніж Python до Р.
Різниця між R і Python
Параметр | R | Python |
---|---|---|
мета | Аналіз даних і статистика | Розгортання та виробництво |
Основні користувачі | Вчений та науково-дослідна робота | Програмісти та розробники |
Гнучкість | Доступна бібліотека проста у використанні | Легко створювати нові моделі з нуля. Тобто матричне обчислення та оптимізація |
Крива навчання | Важко на початку | Лінійний і гладкий |
Популярність мови програмування. Відсоткова зміна | 4.23% в 2018 | 21.69% в 2018 |
Середня зарплата | $99.000 | $100.000 |
інтеграцією | Запустіть локально | Добре інтегровано з додатком |
Завдання | Легко отримати первинні результати | Хороший для розгортання алгоритм |
Розмір бази даних | Ручка величезного розміру | Ручка величезного розміру |
IDE | студія | Spyder, Ноутбук Ipython |
Важливі пакети та бібліотека | tidyverse, ggplot2, caret, zoo | pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
Недоліки | Сповільнювати Висока крива навчання Залежності між бібліотекою |
Не так багато бібліотек, як Р |
Переваги |
|
|
R або Python Використання
Python був розроблений Гвідо ван Россумом, комп’ютерником, приблизно в 1991 році. Python має впливові бібліотеки для математики, статистики та штучного інтелекту. Можна думати Python як чистий гравець у машинному навчанні. однак, Python не зовсім зрілий (ще) для економетрики та комунікації. Python є найкращим інструментом для інтеграції та розгортання машинного навчання, але не для бізнес-аналітики.
Хороша новина полягає в тому, що R розроблено академіками та вченими. Він призначений для вирішення статистичних проблем, машинного навчання та науки про дані. R є правильним інструментом для науки про дані завдяки своїм потужним комунікаційним бібліотекам. Крім того, R оснащено багатьма пакетами для виконання аналізу часових рядів, панельних даних і аналізу даних. Крім того, немає кращих інструментів порівняно з R.
На нашу думку, якщо ви новачок у науці про дані з необхідною статистичною основою, вам потрібно поставити собі наступні два запитання:
- Чи хочу я дізнатися, як працює алгоритм?
- Чи хочу я розгорнути модель?
Якщо ваша відповідь на обидва запитання ствердна, ви, ймовірно, почнете вчитися Python перший. З одного боку, Python містить великі бібліотеки для роботи з матрицею або кодування алгоритмів. Початківцю може бути легше навчитися будувати модель з нуля, а потім переключитися на функції з бібліотек машинного навчання. З іншого боку, ви вже знаєте алгоритм або хочете відразу перейти до аналізу даних, тоді і R, і Python все гаразд для початку. Одна перевага для R, якщо ви збираєтеся зосередитися на статистичних методах.
По-друге, якщо ви хочете зробити більше, ніж статистика, скажімо, розгортання та відтворюваність, Python це кращий вибір. R більше підходить для вашої роботи, якщо вам потрібно написати звіт і створити інформаційну панель.
У двох словах, статистичний розрив між R і Python стають ближчими. Більшу частину роботи можна виконувати обома мовами. Вам краще вибрати той, який відповідає вашим потребам, а також інструменту, який використовують ваші колеги. Краще, коли ви всі говорите однією мовою. Коли ви знаєте свою першу мову програмування, вивчити другу стане простіше.
Висновок
Зрештою, вибір між R або Python залежить від:
- Цілі вашої місії: статистичний аналіз або розгортання
- Кількість часу, який ви можете інвестувати
- Найбільш використовуваний інструмент вашої компанії/галузі