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.

Можливість роботи R проти Python
Можливість роботи R проти Python

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.

Аналіз виконано R and Python

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.

Відсоток людей, які перейшли

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
  • Графіки створені для розмови. R робить його красивим
  • Великий каталог для аналізу даних
  • Інтерфейс GitHub
  • RMarkdown
  • Блискучий
  • Jupyter блокнот: Блокноти допомагають ділитися даними з колегами
  • Математичні обчислення
  • розгортання
  • Читаність коду
  • швидкість
  • Функція в Python

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