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:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
# R-программа сложения двух чисел num1 <- 9 num2 <- 3 # Выполняем операцию сложения sum <- num1 + num2 # Выводим результат print(paste("The sum is", sum)) |
Python:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
# Python-программа сложения двух чисел num1 = 9 num2 = 3 # Выполняем операцию сложения sum = num1 + num2 # Выводим результат print("The sum is", sum) |
Результат:
The sum is 12