Язык R в сравнении с Python

  Акод  | 

  |

  Обновл. 6 Май 2023  | 

 1238

Языки программирования R и Python широко используются в области Data Science.

   Язык R используется для алгоритмов машинного обучения, линейной регрессии, временных рядов, статистических выводов и т.д. Он был создан Россом Айхэкой и Робертом Джентлменом, релиз первой версии состоялся в 1995 году. Это язык программирования с открытым исходным кодом, который широко используется в качестве статистического программного обеспечения и инструмента для анализа данных. Он обычно поставляется с интерфейсом командной строки и доступен на Windows, Linux и macOS.

   Python — это широко используемый высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он был создан Гвидо ван Россумом в 1991 году и дальше развивался Python Software Foundation. Он был разработан с упором на читаемость кода, а его синтаксис позволяет программистам выполнять действия в наименьшем количестве строк кода по сравнению с многими другими языками программирования.

Различия между R и Python

R Python
Описание R — это язык программирования со средой для статистического анализа, который включает в себя вычислительную и графическую статистику. Python — это универсальный язык программирования для анализа данных и научных вычислений.
Назначение Имеет много функций, которые полезны для статистического анализа и представления данных. Используется в основном для сложного анализа данных в Data Science. Может использоваться для разработки приложений с графическим интерфейсом и веб-приложений, а также со встраиваемыми системами.
Работоспособность Много простых в использовании пакетов для выполнения задач. Может легко выполнять вычисления матриц и оптимизацию.
IDE Rstudio, RKward, R commander и др. Spyder, Eclipse+Pydev, Atom и др.
Библиотеки и пакеты Есть много пакетов и библиотек, таких как ggplot2, caret и др. Некоторые необходимые пакеты и библиотеки — Pandas, Numpy, Scipy и др.

Экосистема в программировании на R и Python


R имеет очень богатую экосистему для использования стандартных техник машинного обучения и дата майнинга. Он работает в статистическом анализе больших наборов данных и предлагает множество различных вариантов для их изучения, а также облегчает использование распределений вероятности и применение различных статистических тестов.

В Python для работы с данными используются пакеты Pandas, NumPy и др., которые делают импорт, анализ и визуализацию данных намного проще.

R Python
Сбор данных Импорт данных из Excel, CSV и текстовых файлов. Работает с данными разных типов, включая таблицы SQL.
Исследование данных Оптимизирован для статистического анализа больших наборов данных. Используется пакет Pandas.
Моделирование данных Поддерживается Tidyverse, что упрощает импорт, манипуляцию, визуализацию и отчетность по данным. Используются пакеты NumPy, SciPy, scikit-learn.
Визуализация данных Используются инструменты ggplot2 и ggplot для построения сложных точечных диаграмм с линиями регрессии. Используются пакеты Matplotlib, Pandas, Seaborn.

Преимущества программирования на R и Python

R Python
Поддерживает большие наборы данных для статистического анализа. Универсальное программирование для использования анализа данных.
Основными пользователями являются ученые и исследователи. Основными пользователями являются программисты и разработчики.
Пакеты поддержки, такие как tidyverse, ggplot2, caret, zoo. Пакеты поддержки, такие как pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret.
Поддерживает RStudio и имеет широкий спектр возможностей для статистического анализа и визуализации общих данных. Поддерживает среду Anaconda Spyder, Ipython Notebook.

Примеры кода на R и Python


Программа для сложения двух чисел:

R:

Python:

Результат:

The sum is 12

Оценить статью:

Звёзд: 1Звёзд: 2Звёзд: 3Звёзд: 4Звёзд: 5 (5 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...

Добавить комментарий

Ваш E-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *