r 언어 처리 데이터가 Python보다 느립니까?

R 언어란?

R 언어는 무료 소프트웨어 프로그래밍 언어이자 운영 환경으로 주로 통계 분석, 그래픽, 데이터 마이닝에 사용됩니다. R은 원래 뉴질랜드 오클랜드 대학의 Ross Ihaka와 Robert Jetman(R이라고도 함)에 의해 개발되었으며 현재는 "R 개발 핵심 팀"에 의해 개발되었습니다. R은 S 언어를 기반으로 한 GNU 프로젝트이므로 S 언어를 구현한 것이라고도 볼 수 있습니다. 일반적으로 S 언어로 작성된 코드는 수정 없이 R 환경에서 실행될 수 있습니다. R의 구문은 Scheme에서 파생되었습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

R의 소스 코드는 자유롭게 다운로드하여 사용할 수 있으며, 컴파일된 실행 파일 버전도 다운로드할 수 있어 UNIX(FreeBSD 및 Linux도 포함)를 포함한 다양한 플랫폼에서 실행 가능 ) ), Windows 및 MacOS. R은 주로 명령줄에서 작동되며 여러 그래픽 사용자 인터페이스가 개발되었습니다.

R의 기능은 사용자가 작성한 패키지를 통해 향상될 수 있습니다. 추가된 기능에는 특수 통계 기술, 그래프 작성 기능, 프로그래밍 인터페이스 및 데이터 출력/가져오기 기능이 포함됩니다. 이러한 패키지는 R, LaTeX, Java 및 가장 일반적으로 C 및 Fortran으로 작성되었습니다. 다운로드한 실행 가능 버전에는 일련의 핵심 기능 소프트웨어 패키지가 함께 제공되며 CRAN 기록에 따르면 수천 가지가 넘는 다양한 소프트웨어 패키지가 있습니다. 그 중 몇몇은 경제계량학, 재무 분석, 인문학 연구, 인공지능 등 일반적으로 사용됩니다.

Python과 R 언어의 공통 기능

Python과 R은 데이터 분석 및 데이터 마이닝에서 상대적으로 전문적이고 포괄적인 모듈을 가지고 있습니다. 행렬 연산, 벡터 연산 등과 같이 일반적으로 사용되는 많은 기능은 상대적으로 고급 용도로 사용됩니다.
Python과 R은 다중 플랫폼 적응이 가능하고 Linux와 Window에서 사용할 수 있으며 코드 이식성이 뛰어납니다.

Python과 R은 MATLAB 및 minitab과 같이 일반적으로 사용되는 수학 도구에 더 가깝습니다

Python 및 R 언어 차이

데이터 구조적으로 보면 과학적인 컴퓨팅 관점에서 본 것이기 때문에 R의 데이터 구조는 매우 간단하며 주로 벡터(1차원), 다차원 배열(2차원일 경우 행렬)을 포함합니다. , 목록(비구조적(구조화된 데이터)), 데이터 프레임(구조화된 데이터). Python에는 다차원 배열(읽기 가능, 쓰기 가능, 정렬됨), 튜플(읽기 전용, 정렬됨), 집합(고유, 정렬되지 않음) 및 사전( 키-값) 등이 있습니다.

Python은 R에 비해 빠릅니다. Python은 G의 데이터를 직접 처리할 수 있지만 R은 데이터를 분석할 때 분석을 위해 R에 전달하기 전에 데이터베이스를 통해(groupby를 통해) 큰 데이터를 작은 데이터로 변환해야 합니다. R에서는 행동 세부사항을 직접 분석하는 것이 불가능합니다. 통계적인 결과만 분석할 수 있습니다.

파이썬은 다른 언어 호출, 데이터 소스 연결 및 읽기, 시스템 운영, 정규식 및 워드 프로세싱 등 모든 측면에서 사용할 수 있는 비교적 균형 잡힌 언어입니다. 분명한 장점. 그리고 통계에서는 R이 더 두드러집니다.

Python의 pandas는 R의 데이터 프레임을 사용하고 R의 rvest는 Python의 BeautifulSoup을 사용합니다. 일반적으로 우리는 Python이 컴퓨터 프로그래밍과 웹 크롤링에서 R보다 낫다고 믿습니다. R은 통계 분석에서 보다 효율적이고 독립적인 데이터 분석 도구입니다. 그러므로 Python과 R을 동시에 배우는 것이 데이터 과학의 왕입니다.

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