Welche Sprache sollten Sie für die Datenanalyse und das Mining wählen?

Was ist R-Sprache?

R-Sprache, eine freie Software-Programmiersprache und Betriebsumgebung, wird hauptsächlich für statistische Analysen, Grafiken und Data Mining verwendet. R wurde ursprünglich von Ross Ihaka und Robert Jetman von der University of Auckland, Neuseeland (auch R genannt) entwickelt und wird heute vom „R Development Core Team“ entwickelt. R ist ein GNU-Projekt, das auf der S-Sprache basiert und daher auch als Implementierung der S-Sprache betrachtet werden kann. Normalerweise können in der S-Sprache geschriebene Codes ohne Modifikation in der R-Umgebung ausgeführt werden. Die Syntax von R ist von Scheme abgeleitet.

Der Quellcode von R kann kostenlos heruntergeladen und verwendet werden, außerdem stehen kompilierte ausführbare Dateiversionen zum Download zur Verfügung, die auf einer Vielzahl von Plattformen laufen können, darunter UNIX (auch FreeBSD und Linux), Windows und MacOS . R wird hauptsächlich über die Befehlszeile bedient und es wurden mehrere grafische Benutzeroberflächen entwickelt.

Die Funktionalität von R kann durch vom Benutzer geschriebene Pakete erweitert werden. Zu den zusätzlichen Funktionen gehören spezielle Statistiktechniken, Grafikfunktionen sowie Programmierschnittstellen und Datenausgabe-/Importfunktionen. Diese Pakete sind in R, LaTeX, Java und am häufigsten C und Fortran geschrieben. Die heruntergeladene ausführbare Version wird mit einer Reihe grundlegender funktionaler Softwarepakete geliefert, und laut CRAN-Aufzeichnungen gibt es mehr als tausend verschiedene Softwarepakete. Einige davon werden häufig verwendet, beispielsweise für die Wirtschaftsökonometrie, die Finanzanalyse, die geisteswissenschaftliche Forschung und die künstliche Intelligenz.

Gemeinsame Funktionen der Sprachen Python und R

Python und R verfügen über relativ professionelle und umfassende Module für Datenanalyse und Data Mining, einschließlich vieler häufig verwendeter Funktionen wie Matrixoperationen, Vektoroperationen usw . Beide haben eine relativ fortgeschrittene Verwendung

Python und R sind plattformübergreifend anpassbar, können unter Linux und Windows verwendet werden und der Code ist hochgradig portierbar

Python und R sind näher an MATLAB und Commonly verwendete mathematische Werkzeuge wie Minitab

Der Unterschied zwischen Python und der R-Sprache

In Bezug auf die Datenstruktur ist die Datenstruktur in R aus Sicht des wissenschaftlichen Rechnens sehr einfach. Dazu gehören hauptsächlich Vektoren (eindimensional), mehrdimensionale Arrays (Matrix, wenn zweidimensional), Listen (unstrukturierte Daten) und Datenrahmen (strukturierte Daten). Python enthält umfangreichere Datenstrukturen, um einen präziseren Zugriff auf Daten und Speichersteuerung zu erreichen, wie z. B. mehrdimensionale Arrays (lesbar, beschreibbar, geordnet), Tupel (schreibgeschützt, geordnet), Mengen (eindeutig, ungeordnet) und Wörterbücher (). Schlüsselwert) und so weiter.

Python ist schneller im Vergleich zu R. Python kann die Daten von G nicht direkt verarbeiten. Wenn R die Daten analysiert, muss es die großen Datenmengen über die Datenbank (über Groupby) umwandeln, bevor sie zur Analyse an R übergeben werden können Für R ist es unmöglich, die Verhaltensdetails direkt zu analysieren. Es kann nur statistische Ergebnisse analysieren.

Python ist eine relativ ausgewogene Sprache, die in allen Aspekten verwendet werden kann, sei es beim Aufrufen anderer Sprachen, beim Verbinden und Lesen von Datenquellen, beim Betreiben des Systems oder bei regulären Ausdrücken und Textverarbeitung. Python hat alle offensichtliche Vorteile. Und R spielt in der Statistik eine größere Rolle.

Anwendungsszenarien von Python und R-Sprache

Anwendungsszenarien von Python

1. Webcrawler und Webcrawler

Pythons Beautifulsoup und Scrapy sind ausgereifter. Leistungsstärkere Funktionen, kombiniert mit Django-Scrapy, können wir schnell ein maßgeschneidertes Crawler-Management-System erstellen.

2. Content-Management-System

Python verwendet nur sqlachemy. Durch ORM löst ein Paket das Problem mehrerer Datenbankverbindungen und wird häufig in Produktionsumgebungen verwendet. Basierend auf Django kann Python über ORM schnell Datenbanken und Backend-Managementsysteme aufbauen, während die Authentifizierungsfunktion von Shiny in R vorerst noch kostenpflichtig ist.

3. API-Konstruktion

Über Standard-Netzwerkverarbeitungsbibliotheken wie Flask und Tornado kann Python auch leichtgewichtige APIs schnell implementieren, während R komplexer ist.

Szenarien für die Anwendung der R-Sprache

1. Statistische Analyse

Obwohl Scipy, Pandas und Statistikmodelle in Python eine Reihe statistischer Tools bereitstellen, ist R selbst speziell für die Statistik konzipiert Analyseanwendungen etabliert, daher gibt es mehr dieser Tools.

2. Interaktives Panel

Rs glänzendes Dashboard kann schnell benutzerdefinierte Visualisierungsseiten erstellen. Schneller und erfordert weniger Code.

Im Allgemeinen greift Pythons Pandas auf die Datenrahmen von R zurück, und rvest in R greift auf Pythons BeautifulSoup zurück. Im Allgemeinen sind wir der Meinung, dass Python besser ist als R mehr Vorteile bei der Computerprogrammierung und beim Webcrawlen, während R ein effizienteres unabhängiges Datenanalysetool in der statistischen Analyse ist. Daher ist das gleichzeitige Erlernen von Python und R der König der Datenwissenschaft.