Beim Vergleich der R-Sprache und Python haben beide ihre eigenen Vorzüge. Welche Sie lernen möchten, können Sie natürlich an Ihre tatsächlichen Bedürfnisse anpassen.
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01 Entwicklungszweck
R Die Sprache
R wurde von Statistikern mit der wichtigen Mission der statistischen Analyse, Grafik und Datengewinnung entwickelt. Daher gibt es im R-Sprachsystem viele statistische Prinzipien und Kenntnisse.
Wenn Sie über statistische Kenntnisse verfügen, macht R die Verwendung verschiedener Modelle und komplexer Formeln für Sie angenehmer und erfrischender, da Sie immer das entsprechende Paket finden und es mit nur wenigen Zeilen aufrufen können Code.
Python
Die ursprüngliche Absicht des Python-Gründers war es, eine offene Sprache für nicht professionelle Programmierer zu sein. Elegant, klar und schlicht sind die Etiketten. Deshalb gibt es immer Leute, die singen: „Das Leben ist kurz, ich benutze Python“.
Datenanalyse, Webcrawler, Programmierentwicklung, künstliche Intelligenz usw. Als multifunktionale Leimsprache sind die Verwendungszwecke und Lernpfade von Python vielfältiger.
02 Anwendbare Personen
Obwohl sie alle in der Welt der Datenwissenschaft beliebt sind, hängt die Wahl der Tools von Ihrem Fachgebiet und dem Problem ab Sie lösen möchten. Das Problem ist von Person zu Person unterschiedlich.
R-Sprache
Zuerst wurde R eher in akademischen Forschungs- und Umfragearbeiten eingesetzt und nach und nach auf die Unternehmens- und Geschäftswelt ausgeweitet. Benutzer benötigen nicht unbedingt einen Computerhintergrund. Statistik, Finanzen, Wirtschaft, Kernenergie, Umwelt, medizinische Versorgung, Logistikmanagement und sogar Geisteswissenschaften haben alle einen Halt in der R-Sprache.
Angesichts der Tatsache, dass R ein effizienteres unabhängiges Datenanalysetool für die Datenexploration und statistische Analyse ist, werden Personen mit guten Kenntnissen in der mathematischen Statistik gleichermaßen damit vertrauter sein, und es wird mit einer Basis-R-Basis geliefert Modul, mle – Maximum-Likelihood-Schätzmodul, ts – Zeitreihenanalysemodul, mva – multivariates statistisches Analysemodul usw.
Python
Im Vergleich zum nicht standardmäßigen Code von R ist Python ein bekanntes Tool mit einfacher Syntax, das besonders für Menschen mit ein wenig Programmierkenntnissen geeignet ist Grundlage. Es kann Stolpersteine im Programmierprozess reduzieren.
Einsteiger in die Programmierung ohne Grundkenntnisse können ebenfalls mit Python beginnen, und sein Anwendungsbereich deckt auch verschiedene Branchen wie Finanzen, medizinische Versorgung, Management und Kommunikation ab.
Wenn Sie zusätzlich zur Datenanalyse eine Integration mit Webanwendungen benötigen oder eine Verbindung zu Datenquellen herstellen, lesen, andere Sprachen aufrufen usw. müssen, ist die Verwendung von Python eine bequemere Wahl. „Lösung aus einer Hand“.
03 Lernkurve
Das ist eine der Fragen, die Neulinge am meisten beschäftigen, bevor sie anfangen. Welche ist schwieriger zu lernen?
Da wir nicht den Wissenshintergrund und die Lernkosten jedes Einzelnen verstehen, kann diese Frage keine eindeutige Antwort geben. Aus diesem Grund sind Benutzer von R und Python in verschiedenen Foren immer unterschiedlicher Meinung darüber, wie schwierig der Einstieg ist.
R-Sprache
Begann mit dem Erlernen von R. Nach dem Verständnis der grundlegendsten Kenntnisse und der Sprachlogik ist der Einstieg nicht schwer. Und wenn Sie über gute Grundlagen in mathematischer Statistik verfügen, werden Sie sich beim Lernen wohler fühlen. Im Gegenteil, wenn Sie überhaupt keinen mathematischen Hintergrund haben, werden Sie das Gefühl haben, dass der Schwierigkeitsgrad deutlich zunimmt.
Python
Python legt Wert auf Lesbarkeit und Benutzerfreundlichkeit und die Lernkurve ist relativ sanft. Für Anfänger ist es relativ benutzerfreundlich, aber wenn Sie tiefer lernen und Ihre Richtung erweitern möchten, müssen Sie noch viel Paketwissen und -nutzung beherrschen.
Wenn Sie wirklich die Schwierigkeit der Lernkurven zwischen den beiden definieren und vergleichen müssen, müssen Sie zunächst klären, was Ihr Lernzweck ist.
04 Branchenauswahl und Entwicklungsrichtung
Es gibt viele Daten, die die Beliebtheit von R und Python im Internet vergleichen. Insgesamt rangiert Python höher. Hauptsächlich Der Grund dafür ist, dass R nur im Kontext der Datenwissenschaft verwendet wird, während Python als Allzwecksprache weit verbreitet ist.
R-Sprache
Szenarien für die Anwendung von R: Datenexploration, statistische Analyse, Datenvisualisierung
Positionen für die Anwendung von R-Fähigkeiten: Datenanalyst, Datenwissenschaftler , Investmentanalysten, Steuerpersonal, Manager, wissenschaftliche Forscher usw.
Entwicklungsrichtung: Kombinieren Sie Fachwissen aus verschiedenen Branchen, um eine tiefgreifende Geschäftsdatenverarbeitung und statistische Analyse durchzuführen
Python
Szenarien für die Anwendung von Python: Datenanalyse, Webcrawler, Systemprogrammierung, Grafikverarbeitung, Textverarbeitung, Datenbankprogrammierung, Netzwerkprogrammierung, Webprogrammierung, Datenbankverbindung, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen usw.
Positionen mit Python: Datenarchitekten, Datenanalysten, Dateningenieure, Datenwissenschaftler, Programmentwickler usw.
Entwicklungsrichtung: Kombinieren Sie Fachwissen aus verschiedenen Branchen, um verschiedene Arten von oder durchzuführen Kollaboratives Arbeiten
05 Vergleichende Analyse von Vor- und Nachteilen
Jetzt kommt es! Im konkreten Einsatz müssen die beiden Tools ihre jeweiligen Vor- und Nachteile sowie ihre jeweiligen Schwerpunkte haben. Zu wissen, welcher Punkt für Sie am wichtigsten ist, ist der Schlüssel zu Ihrer Wahl.
Datenvisualisierung
Worte sind nicht so gut wie Tabellen, Tabellen sind nicht so gut wie Bilder. R und Visualisierung passen perfekt zusammen. Einige wichtige Visualisierungssoftwarepakete sind ggplot2, ggvis, googleVis und rCharts. Aufgrund des vollständigen statistischen Modells und des exquisiten detaillierten Designs können Sie in R schnell ein schönes und großartiges Layout erstellen Mit wenigen Zeilen Code können Sie die Eigenschaften und Trends der Daten deutlich erkennen.
Python verfügt auch über einige gute Visualisierungsbibliotheken wie Matplotlib, Seaborn, Bokeh und Pygal. Es kann auch so schöne Datengrafiken vervollständigen wie R, aber Sie müssen Ihren eigenen Code schreiben, um ihn auszudrücken und zu definieren B. Liniendiagramme, Balkendiagramme, Abstand und Anteil horizontaler und vertikaler Koordinaten, Farbauswahl usw.
Datenanalyse
R enthält weitere integrierte Funktionen für die Datenanalyse. Sie können die integrierte Zusammenfassungsfunktion direkt verwenden eingebaut in R.-Struktur.
Python muss auf Softwarepakete von Drittanbietern wie Statsmodels- und Pandas-Paketen zurückgreifen, um leistungsstarke Datenanalysefunktionen bereitzustellen.
Datenstruktur
Die Datenstruktur in R ist sehr einfach und umfasst hauptsächlich Vektoren (eindimensional) und mehrdimensionale Arrays (zwei). -dimensionale) Matrix), Liste (unstrukturierte Daten), Datenrahmen (strukturierte Daten). Der Variablentyp von R ist relativ einfach und der Variablentyp ist in verschiedenen Paketen gleich.
Python enthält umfangreichere Datenstrukturen, um einen präziseren Zugriff auf Daten und Speichersteuerung zu erreichen, mehrdimensionale Arrays (Lesen/Schreiben, geordnet), Tupel (schreibgeschützt, geordnet), Mengen (repetitiv, ungeordnet), Wörterbuch (Schlüsselwert) usw. In verschiedenen Paketen gibt es unterschiedliche Ausdrücke zum Definieren von Variablen. Beispielsweise wird „Serie“ zum Ausdrücken von Listen im Paket „Pandas“ verwendet, während „Array“ zum Ausdrücken von Listen im Paket „Numpy“ verwendet wird.
Im Vergleich dazu erhöht die reichhaltigere Datenstruktur von Python die Lernkosten, aber es läuft genauer und schneller.
Laufgeschwindigkeit
Die Laufgeschwindigkeit von R ist relativ langsam. Bei der Regression großer Stichproben kommt es bei unsachgemäßer Verwendung zu unzureichendem Speicher. Normalerweise müssen Big Data über die Datenbank (über Groupby) in Small Data umgewandelt werden, bevor sie zur Analyse an R übergeben werden können. Oder kombiniert mit anderen Big-Data-Verarbeitungstools wie Spark.
Obwohl Python nicht so schnell wie C ist, ist es im Vergleich zu R dennoch sehr vorteilhaft. Es kann G-Daten direkt verarbeiten und ist bei sehr großen Datenoperationen genauer.
Kosten für Hilfedokumentation und Selbststudium
Im Vergleich zu Python, das einen größeren Benutzerkreis hat, ist die Hilfedokumentation von R relativ unausführlich und unvollständig, normalerweise Die begleitende Kastanie ist ebenfalls relativ prägnant und enthält einige allgemeine Erklärungen und Verwendungszwecke.
Die Codeanweisungen, Beispielanzeigen, Parameteranalysen und anderen Details von Python sind jedoch relativ vollständig. Personen, die Hilfedokumente schreiben, stellen eher eine vollständige Demo bereit, sodass sie für Autodidakten benutzerfreundlicher ist Menschen.
Darüber hinaus ist Python eine universelle Sprache, die Sie mit Freunden teilen können, ohne dass diese etwas installieren müssen. Dadurch können Sie Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund zusammenbringen , gute Skalierbarkeit, multifunktionale Arbeit und wird höchstwahrscheinlich mehr Denkanstöße hervorrufen.
Beispiel
Text Information Mining ist ein häufiges Datenverarbeitungs- und Analyse-Nutzungsszenario, z. B. E-Commerce-Online-Shopping-Bewertung, Social-Networking-Website Tags, Stimmungsanalyse in Nachrichten usw.
Wenn Sie R für die Stimmungsanalyse verwenden, müssen Sie die Daten vorverarbeiten, nutzlose Symbole entfernen und eine Wortsegmentierung durchführen. Erstellen Sie dann einen Word-Document-Label-Datensatz, um eine Dokument-Term-Matrix zu erstellen, und verwenden Sie dann verschiedene Pakete, um Algorithmen für maschinelles Lernen auszuführen.
Da es sich bei dem Text der Stimmungsanalyse normalerweise um sehr umfangreiche Daten handelt, ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit in R relativ langsam und erfordert die Verwendung mehrerer Pakete für die Zusammenarbeit.
Wenn Sie Python für die Stimmungsanalyse verwenden, müssen Sie zuerst den Satz in Wörter zerlegen, dann eine Merkmalsextraktion durchführen und Stoppwörter entfernen, dann die Dimension reduzieren und dann ein Klassifizierungsalgorithmus-Modelltraining und eine Modellbewertung durchführen
Die Paketintegration von Python ist sehr stark, insbesondere für das Problem der Text-Mining-Stimmungsanalyse, wodurch dieser Vorgang schneller und einfacher abgeschlossen werden kann.
Die Zeitreihenanalyse ist eine Theorie und Methode zur Erstellung mathematischer Modelle durch Kurvenanpassung und Parameterschätzung auf der Grundlage von Zeitreihendaten, die aus Systembeobachtungen gewonnen werden. Sie kann im Finanzbereich, bei der Wettervorhersage, bei der Marktanalyse usw. verwendet werden .
Wenn Sie die R-Sprache für die Zeitreihenanalyse verwenden, verfügt R über viele Pakete, die zur Verarbeitung regelmäßiger und unregelmäßiger Zeitreihen verwendet werden können. Daher ist es sehr vorteilhaft, z. B. Bibliothek (xts), Bibliothek (timeSeires) und Bibliothek (zoo) – Zeitbasispaket, Bibliothek (FinTS) – rufen Sie die autoregressive Testfunktion usw. auf, und die erzeugten Ergebnisse sind ebenfalls sehr intuitiv und klar.
Bei der Verwendung von Python für die Timing-Analyse gibt es kein besonders vollständiges Timing-Analysepaket und es werden keine Gleichungen speziell für die Vorhersage geschrieben. Genau wie bei der Visualisierung muss der Bediener selbst mehr Code schreiben. Dieses häufig verwendete Statistikmodellmodul kann für Zeitreihendifferenzen, Modellierung und Modelltests verwendet werden.
Haben Sie es durch die beiden oben genannten Kastanien gespürt?
Es gibt keine guten oder schlechten Tools, alles hängt von dem spezifischen Problem ab, das Sie lösen möchten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierter Vergleich zwischen R-Sprache und Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
