R 대 Python 데이터 분석 상세 설명

데이터 분석 분야에는 R과 Python 중 어느 것이 더 적합합니까? 특정 상황에서는 누가 유리합니까? 아니면 모든 면에서 하나가 다른 것보다 본질적으로 더 낫습니까?

데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어를 선택할 때 대부분의 사람들은 R과 Python을 떠올릴 것이라고 생각합니다. 하지만 이 두 가지 매우 강력하고 유연한 데이터 분석 언어 중에서 하나를 선택하는 것은 매우 어렵습니다.

저는 데이터 과학자들이 가장 좋아하는 두 가지 언어 중에서 더 나은 것을 선택할 수 없었다는 것을 인정합니다. 따라서 흥미로운 내용을 유지하기 위해 이 기사에서는 두 언어에 대한 세부 정보를 다루고 결정은 독자에게 맡길 것입니다. 두 언어의 장단점을 배울 수 있는 방법은 여러 가지가 있다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 그러나 제 생각에는 실제로 두 언어 사이에는 강한 연관성이 있습니다.

스택 오버플로 추세 비교

위 차트는 2008년(스택 오버플로가 설립된 시점) 이후 두 언어가 시간이 지남에 따라 어떻게 변했는지 보여줍니다.

R과 Python은 데이터 과학 분야에서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 각각의 플랫폼 점유율을 살펴보고 2016년과 2017년을 비교해 보겠습니다.

다음으로 적용 가능한 시나리오, 데이터 처리 기능, 작업부터 시작하겠습니다. 설치 난이도, 개방형 도구 등의 측면에서 이 두 언어에 대해 설명합니다.

적용 가능한 시나리오

R은 데이터 분석 작업에 독립적인 컴퓨팅 또는 단일 서버가 필요한 애플리케이션 시나리오에 적합합니다. Python은 접착 언어 역할을 하며 데이터 분석 작업에 웹 애플리케이션과의 통합이 필요하거나 통계 코드 조각을 프로덕션 데이터베이스에 삽입해야 할 때 더 잘 사용됩니다.

Task

탐색적 통계 분석에서는 R이 승리합니다. 초보자에게 적합하며 단 몇 줄의 코드만으로 통계 모델을 구현할 수 있습니다. 완전하고 강력한 프로그래밍 언어인 Python은 프로덕션 용도로 알고리즘을 배포하기 위한 강력한 도구입니다.

데이터 처리 기능

전문 프로그래머와 비전문 프로그래머를 위한 수많은 소프트웨어 패키지 및 라이브러리 지원을 통해 R 언어는 통계 테스트를 수행하든 기계 학습 모델을 생성하든 편리하게 사용할 수 있습니다.

Python은 처음에는 데이터 분석에 특히 능숙하지 않았지만 NumPy, Pandas 및 기타 확장 라이브러리가 도입되면서 점차 데이터 분석 분야에서 광범위하게 적용되었습니다.

개발 환경

R 언어는 R Studio를 사용해야 합니다. Python의 경우 선택할 수 있는 Python IDE가 많이 있으며 Spyder와 IPython Notebook이 가장 많이 사용됩니다.

인기 소프트웨어 패키지 및 라이브러리

다음은 전문 프로그래머와 비전문 프로그래머를 위해 R 및 Python에서 출시한 가장 인기 있는 소프트웨어 패키지 및 라이브러리입니다.

R: 전문 프로그래머를 위한 인기 패키지

데이터 조작을 위한 dplyr, plyr 및 데이터 테이블
문자열 조작을 위한 stringr
주기적 및 불규칙 시계열 동물원
데이터 시각화 도구 기계 학습을 위한 ggvis, lattice 및 ggplot2
caret

R: 비전문 프로그래머를 위한 인기 패키지

Rattle
R Commander
Deducer

이 완전한 GUI 패키지는 강력한 데이터 처리 통계 및 모델링 기능을 지원합니다.

Python: 전문 프로그래머를 위한 인기 라이브러리

pandas
(데이터 분석용) SciPy 및 NumPy
(기계 학습용) scikit-learn
차트 라이브러리 matplotlib
statsmodels 데이터 탐색에 사용됨 , 통계 모델 추정, 통계 및 단위 테스트 수행

Python: 비전문 프로그래머를 위한 인기 라이브러리

Orange Canvas 3.0은 GPL 오픈 소스 소프트웨어 패키지에 따라 라이센스가 부여됩니다. numpy, scipy 및 scikit-learn을 포함하여 과학 컴퓨팅에 일반적으로 사용되는 Python 오픈 소스 라이브러리를 사용합니다.

R과 Python의 자세한 비교

이 기사의 시작 부분에서 언급했듯이 R과 Python 사이에는 강한 상관 관계가 있으며 두 언어 모두 점점 인기를 얻고 있습니다. 어느 것이 더 낫다고 말하기는 어렵고, 둘의 통합은 데이터 과학 커뮤니티에서 많은 긍정적이고 협력적인 물결을 만들어내고 있습니다.

요약

R 사용자는 rPython 패키지를 통해 R에서 Python 코드를 실행할 수 있고 Python 사용자는 RPy2 라이브러리를 통해 R에서 Python 코드를 실행할 수 있으므로 실제로 일반 사용자와 데이터 과학자는 두 언어 모두를 활용할 수 있습니다. Python 환경에서 R 코드를 실행합니다.

위 내용은 R 대 Python 데이터 분석 상세 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!