R言語とPythonの詳細な比較

r 言語と Python を比較すると、どちらもそれぞれのメリットがあり、実際のニーズに応じてどちらを学びたいかは自由ですが、もちろん両方学ぶのがベストです。

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##01 開発目的

R言語

R は統計学者によって開発され、統計分析、描画、データ マイニングという重要な使命を持って生まれました。したがって、R 言語システムには統計原理と知識が豊富にあります。

統計に関する知識があれば、R を使用すると、さまざまなモデルや複雑な数式をより楽しく新鮮に使用できるようになります。対応するパッケージを常に見つけることができ、わずか数行で呼び出すことができるからです。コード。

Python

Python の創設者の当初の意図は、プロ以外のプログラマ向けに設計されたオープン言語であることでした。ラベルはエレガント、クリア、そしてシンプルです。そのため、「人生は短い、私は Python を使います」と歌う人が常にいます。

データ分析、Web クローラー、プログラミング開発、人工知能など。多機能なグルー言語である Python の使用目的と学習パスはさらに多様です。

02 該当する人々

これらはすべてデータ サイエンス コミュニティで人気がありますが、ツールの選択は分野と目的によって異なります。解決したい問題は人によって異なります。

#R 言語

#当初、R は学術研究や調査業務で多く使用され、徐々に企業や商業の世界にも拡張されました。ユーザーは必ずしもコンピューターの知識を必要とするわけではなく、統計、金融、経済、原子力、環境、医療、物流管理、さらには人文科学まで、あらゆる分野で R 言語を活用することができます。

同様に、R がデータ探索と統計分析の点でより効率的な独立したデータ分析ツールであることを考えると、数理統計の知識がある人はより快適に使用できるでしょう。基本モジュール、mle - 最尤推定モジュール、ts - 時系列解析モジュール、mva - 多変量統計解析モジュールなど。

#Python

#R の非標準コードと比較して、Python は簡潔な構文を持つよく知られたツールであり、プログラミングの基礎があまりない人にとって特に使いやすいものです。 . プログラミングプロセスにおけるつまずきを軽減できます。

Pythonは基礎知識のないプログラミング初心者でも始めることができ、その適用範囲は金融、医療、経営、通信などさまざまな業界にも及びます。

データ分析に加えて、Web アプリケーションとの統合も必要な場合、またはデータ ソースへの接続、読み取り、他の言語の呼び出しなどが必要な場合は、Python を使用する方が便利です。 、「ワンストップソリューション」。

03 学習曲線

これは、初心者が始める前に最も懸念する質問の 1 つです。どちらを学ぶのがより難しいでしょうか?

実際のところ、私たちは全員の知識背景や学習コストを理解しているわけではないため、この質問で白黒はっきりとした絶対的な答えを出すことはできません。これが、さまざまなフォーラムで R と Python のユーザーが、使い始めるのがどれほど難しいかについて常に異なる意見を持っている理由です。

#R 言語

R の学習を開始しました。最も基本的な知識と言語ロジックを理解した後、始めるのは難しくありません。また、数理統計の基礎がしっかりしていれば、安心して学習できると思いますが、逆に全く数学の知識がない場合は、かなり難易度が上がったと感じるでしょう。

Python

Python は読みやすさと使いやすさを重視しており、学習曲線は比較的緩やかです。初心者にとっては比較的優しいですが、より深く学び、方向性を広げたい場合は、やはり多くのパッケージの知識と使い方を習得する必要があります。

本当に 2 つの学習曲線の難しさを定義して比較する必要がある場合は、まず学習の目的を明確にする必要があります。

04 業界の選択と発展の方向

インターネット上には R と Python の人気を比較するデータがたくさんありますが、全体的には Python の方が上位にあります。その主な理由は、R はデータ サイエンスのコンテキストでのみ使用され、Python は汎用言語として広く使用されているためです。

R 言語

R を適用するシナリオ: データ探索、統計分析、データ視覚化

R スキルを適用する職種: データ アナリスト、データ サイエンティスト、投資アナリスト、税務担当者、マネージャー、科学研究者など。

開発の方向性: さまざまな業界の専門知識を組み合わせて、詳細なビジネス データ処理と統計分析を実行します

Python

Python を適用するシナリオ: データ分析、Web クローラー、システム プログラミング、グラフィックス処理、テキスト処理、データベース プログラミング、ネットワーク プログラミング、Web プログラミング、データベース接続、人工知能、機械学習など

Python を使用する職種: データ アーキテクト、データ アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティスト、プログラム開発者など。

開発方向: さまざまな業界の専門知識を組み合わせ、さまざまな種類の共同作業

05 メリット・デメリットの比較分析

はこちら！具体的な使用法では、2 つのツールにはそれぞれ長所と短所があり、それぞれの焦点が必要です。どの点が自分にとって最も重要かを知ることが選択の鍵となります。

データの視覚化

言葉は表ほど優れていませんし、表は絵ほど優れていません。 R とビジュアライゼーションは完全に一致しています。必須のビジュアライゼーション ソフトウェア パッケージには、ggplot2、ggvis、googleVis、rCharts などがあります。完全な統計モデルと絶妙な詳細設計により、R では、1 つまたは複数のツールを使用して、美しく壮大なレイアウトをすばやく完成させることができます。数行のコードで、100% データのグラフが表示され、データの特徴と傾向が明確にわかります。

Python には、Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Pygal などの優れた視覚化ライブラリもあり、R と同じくらい美しいデータ グラフを完成させることもできますが、表現および定義するには独自のコードを記述する必要があります折れ線グラフ、棒グラフ、水平座標と垂直座標の距離と比率、色の選択など。

データ分析

R には、データ分析のためのさらに多くの組み込み関数が含まれています。要約組み込み関数を直接使用できます。データフレームは次のとおりです。 R.構造に組み込まれています。

Python は、強力なデータ分析機能を提供するために、statsmodels や pandas パッケージなどのサードパーティ ソフトウェア パッケージに依存する必要があります。

データ構造

R のデータ構造は非常に単純で、主にベクトル (1 次元) と多次元配列 (2 次元) が含まれます。 -次元) マトリックス)、リスト (非構造化データ)、データ フレーム (構造化データ)。 R の変数の型は比較的単純であり、変数の型は異なるパッケージでも同じです。

Python には、データおよびメモリ制御へのより正確なアクセスを実現するためのより豊富なデータ構造、多次元配列 (読み取り/書き込み、順序付き)、タプル (読み取り専用、順序付き)、セット (繰り返し、不規則）、辞書（Key-Value）など。パッケージが異なれば、変数を定義するための式も異なります。たとえば、pandas パッケージでは series を使用してリストを表現し、numpy パッケージでは array を使用してリストを表現します。

これに比べて、Python のデータ構造が豊富なため学習コストは増加しますが、より正確かつ高速に実行されます。

実行速度

R の実行速度は比較的遅いため、大規模なサンプルの回帰では、使い方を誤るとメモリ不足が発生します。通常、ビッグ データは、分析のために R に渡される前に、データベース (groupby を通じて) によって小さなデータに変換される必要があります。または、Spark などの他のビッグ データ処理ツールと組み合わせます。

Python は C ほど高速ではありませんが、R と比較すると非常に有利です。G データを直接処理でき、非常に大規模なデータ操作でより正確です。

ヘルプ ドキュメントと自習費用

ユーザーの範囲が広い Python と比較すると、R のヘルプ ドキュメントは比較的詳しくなく、付属のクリも比較的簡潔で、いくつかの一般的な説明と使用法が記載されています。

ただし、Python のコード ステートメント、サンプル表示、パラメータ分析、その他の詳細は比較的完全です。ヘルプ ドキュメントを作成する人が完全なデモを提供することが多いため、独学の人にとってはより使いやすいものです。 。

さらに、Python はユニバーサル言語です。友人が何もインストールしなくても、ノートブックを友人と共有できます。さらに重要なのは、さまざまな背景を持つ人々を柔軟にまとめることができることです。強力な柔軟性を備えています。 、優れた拡張性、多機能な作業、そしてより多くの思考の火花を生み出す可能性が非常に高いです。

例

テキスト情報マイニングは、電子商取引のオンライン ショッピングの評価、ソーシャル ネットワーキング Web サイトなどの一般的なデータ処理および分析の使用シナリオです。タグ、ニュースの感情分析など。

R を感情分析に使用する場合は、データを前処理し、不要な記号を削除し、単語の分割を行う必要があります。次に、単語 - 文書 - ラベルのデータ セットを構築して文書 - 用語のマトリックスを作成し、さまざまなパッケージを使用して機械学習アルゴリズムを実行します。

感情分析のテキストは通常​​非常に大規模なデータであるため、R の処理速度は比較的遅く、連携するには複数のパッケージを使用する必要があります。

Python を感情分析に使用する場合は、まず文を単語に分解し、次に特徴抽出を実行してストップワードを削除し、次に次元を削減してから、分類アルゴリズム モデルのトレーニングとモデル評価を実行する必要があります。

Python のパッケージは、特にテキスト マイニング感情分析の問題に対して高度に統合されており、この操作をより迅速かつ簡単に行うことができます。

時系列分析は、システムの観測から得られた時系列データに基づいて、カーブフィッティングやパラメータ推定を通じて数理モデルを構築する理論と手法であり、金融​​分野、天気予報、市場分析などで使用できます。 。

R 言語を時系列分析に使用する場合、R には、library(xts)、library(timeseires)、library( など) の、規則的および不規則な時系列の処理に使用できる多くのパッケージがあり、非常に有利です。 Zoo) —時間基本パッケージ、ライブラリ (FinTS) — 自己回帰テスト関数などを呼び出し、生成される結果も非常に直感的で明確です。

Python をタイミング解析に使用する場合、特に完全なタイミング解析パッケージはなく、予測専用に書かれた方程式もなく、可視化と同様にオペレーターが自らコードを記述する必要があります。一般的に使用される statsmodels モジュール。このモジュールは、時系列の差分、モデリング、およびモデルのテストに使用できます。

上記2つのクリで感じたことありますか！

良いツールと悪いツールの区別はなく、解決したい特定の問題によって異なります。

以上がR言語とPythonの詳細な比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。