Comparaison détaillée entre le langage R et python

En comparant le langage R et Python, les deux ont leurs propres mérites. Celui que vous souhaitez apprendre peut être choisi en fonction de vos besoins réels. Bien sûr, il est préférable d'apprendre les deux.

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01 Objectif de développement

R Le langage

R a été développé par des statisticiens. Il est né avec la mission importante d'analyse statistique, de dessin et d'exploration de données. Par conséquent, le système de langage R contient de nombreux principes et connaissances statistiques.

Si vous avez des connaissances en statistiques, R rendra plus agréable et rafraîchissant l'utilisation de divers modèles et formules complexes, car vous pouvez toujours trouver le package correspondant et vous pouvez l'appeler avec seulement quelques lignes de code.

Python

L'intention initiale du fondateur de Python était d'être un langage ouvert conçu pour les programmeurs non professionnels. Ses étiquettes sont élégantes, claires et simples. Il y a donc toujours des gens qui chantent "La vie est courte, j'utilise Python".

Analyse de données, robots d'exploration Web, développement de programmation, intelligence artificielle, etc. En tant que langage de colle multifonctionnel, les objectifs d'utilisation et les parcours d'apprentissage de Python sont plus diversifiés.

02 Personnes applicables

Bien qu'ils soient tous populaires dans le monde de la science des données, le choix des outils dépendra de votre domaine et de ce que vous vouloir résoudre. Le problème varie d’une personne à l’autre.

Langage R

Au début, R était davantage utilisé dans la recherche universitaire et les travaux d'enquête, et s'est progressivement étendu au monde de l'entreprise et du commerce. Les utilisateurs n’ont pas nécessairement besoin d’une formation en informatique : les statistiques, la finance, l’économie, l’énergie nucléaire, l’environnement, les soins médicaux, la gestion logistique et même les sciences humaines ont tous leur place dans le langage R.

De même, étant donné que R est un outil d'analyse de données indépendant plus efficace dans l'exploration des données et l'analyse statistique, les personnes ayant une bonne expérience en statistiques mathématiques seront plus à l'aise pour l'utiliser, et il est livré avec une base-R de base. module , mle - module d'estimation du maximum de vraisemblance, ts - module d'analyse de séries chronologiques, mva - module d'analyse statistique multivariée, etc.

Python

Comparé au code non standard de R, Python est un outil bien connu avec une syntaxe simple, particulièrement convivial pour les personnes ayant de petites bases en programmation. Cela peut réduire les obstacles dans le processus de programmation.

Les novices en programmation sans aucune connaissance de base peuvent démarrer avec Python, et son champ d'application couvre également divers secteurs tels que la finance, les soins médicaux, la gestion et la communication.

Si vous avez besoin d'intégrer des applications Web en plus de l'analyse de données, ou si vous avez besoin de vous connecter à des sources de données, de lire, d'appeler d'autres langages, etc., l'utilisation de Python est un choix plus pratique, " solution unique".

03 Courbe d'apprentissage

C'est l'une des questions qui préoccupent le plus les nouveaux arrivants avant de se lancer. Laquelle est la plus difficile à apprendre ?

En fait, parce que nous ne comprenons pas les connaissances de chacun et les coûts d’apprentissage, cette question ne peut pas donner une réponse absolue en noir et blanc. C'est pourquoi les utilisateurs de R et Python sur différents forums ont toujours des opinions différentes sur la difficulté de démarrer.

Langage R

J'ai commencé à apprendre R. Après avoir compris les connaissances les plus élémentaires et la logique du langage, il n'est pas difficile de commencer. Et si vous avez de bonnes bases en statistiques mathématiques, vous vous sentirez plus à l'aise au fur et à mesure de votre apprentissage. Au contraire, si vous n'avez aucune formation mathématique, vous sentirez que la difficulté augmente considérablement.

Python

Python valorise la lisibilité et la facilité d'utilisation, et sa courbe d'apprentissage est relativement douce. Pour les débutants, c'est relativement convivial, mais si vous souhaitez apprendre en profondeur et élargir votre direction, vous devez encore maîtriser de nombreuses connaissances et utilisations du package.

Si vous avez vraiment besoin de définir et de comparer la difficulté des courbes d'apprentissage entre les deux, vous devez d'abord clarifier quel est votre objectif d'apprentissage.

04 Sélection de l'industrie et direction du développement

Il existe de nombreuses données comparant la popularité de R et de Python sur Internet Dans l'ensemble, Python se classe plus haut, La raison principale est que R n'est utilisé que dans le contexte de la science des données, tandis que Python, en tant que langage à usage général, est largement utilisé.

Langage R

Scénarios d'application de R : exploration de données, analyse statistique, visualisation de données

Postes d'application des compétences R : analyste de données, data scientists , analystes en investissement, fiscalistes, gestionnaires, chercheurs scientifiques, etc.

Orientation du développement : combiner les connaissances professionnelles de diverses industries pour effectuer un traitement approfondi des données commerciales et des analyses statistiques

Python

Scénarios d'application de Python : analyse de données, robots d'exploration Web, programmation système, traitement graphique, traitement de texte, programmation de bases de données, programmation réseau, programmation Web, connexion à des bases de données, intelligence artificielle, apprentissage automatique, etc.

Postes utilisant Python : architectes de données, analystes de données, ingénieurs de données, scientifiques de données, développeurs de programmes, etc.

Orientation du développement : combiner des connaissances professionnelles de diverses industries pour réaliser différents types ou Travail collaboratif

05 Analyse comparative des avantages et des inconvénients

Le voici ! Dans une utilisation spécifique, les deux outils doivent avoir leurs propres avantages et inconvénients, ainsi que leurs objectifs respectifs. Savoir quel point est le plus important pour vous est la clé de votre choix.

Visualisation des données

Les mots ne valent pas les tableaux, les tableaux ne valent pas les images. R et la visualisation vont de pair. Certains logiciels de visualisation essentiels sont tels que ggplot2, ggvis, googleVis et rCharts. Grâce au modèle statistique complet et à la conception détaillée exquise, dans R, vous pouvez rapidement réaliser une belle et grande mise en page en utilisant un ou un. quelques lignes de code. Graphique de données à 100 %, vous pouvez voir clairement les caractéristiques et les tendances des données.

Python possède également de bonnes bibliothèques de visualisation, telles que Matplotlib, Seaborn, Bokeh et Pygal. Il peut également compléter des graphiques de données aussi beaux que R, mais vous devez écrire votre propre code pour l'exprimer et le définir. eux, tels que les graphiques linéaires, les graphiques à barres, la distance et la proportion des coordonnées horizontales et verticales, la sélection des couleurs, etc.

Analyse des données

R contient davantage de fonctions intégrées pour l'analyse des données. Vous pouvez utiliser directement la fonction intégrée de résumé de Dataframe. intégré dans la structure R.

Python doit s'appuyer sur des progiciels tiers, tels que les packages statsmodels et pandas, pour fournir de puissantes fonctions d'analyse de données.

Structure des données

La structure des données dans R est très simple, comprenant principalement des vecteurs (unidimensionnels), des tableaux multidimensionnels (deux -dimensionnelle) matrice), liste (données non structurées), bloc de données (données structurées). Le type de variable de R est relativement simple et le type de variable est le même dans différents packages.

Python contient des structures de données plus riches pour obtenir un accès plus précis aux données et au contrôle de la mémoire, des tableaux multidimensionnels (lecture-écriture, ordonnés), des tuples (lecture seule, ordonnés), des ensembles (répétitifs, ordonnés). désordonné), dictionnaire (Key-Value), etc. Dans différents packages, il existe différentes expressions pour définir des variables. Par exemple, la série est utilisée pour exprimer des listes dans le package pandas, tandis que le tableau est utilisé pour exprimer des listes dans le package numpy.

En comparaison, la structure de données plus riche de Python augmentera le coût d'apprentissage, mais elle s'exécute avec plus de précision et de rapidité.

Vitesse d'exécution

La vitesse d'exécution de R est relativement lente dans la régression de grands échantillons, une mémoire insuffisante se produira en cas d'utilisation incorrecte. Habituellement, les Big Data doivent être converties en petites données via la base de données (via groupby) avant de pouvoir être transmises à R pour analyse. Ou combiné avec d’autres outils de traitement du Big Data, comme Spark.

Bien que Python ne soit pas aussi rapide que C, il reste très avantageux par rapport à R. Il peut traiter directement les données G et est plus précis dans les opérations de données très volumineuses.

Documentation d'aide et coûts d'auto-apprentissage

Par rapport à Python, qui compte un plus large éventail d'utilisateurs, la documentation d'aide de R est relativement peu détaillée et incomplet, généralement Le marron qui l'accompagne est également relativement concis, avec quelques explications et utilisations générales.

Cependant, les instructions de code Python, les exemples d'affichage, l'analyse des paramètres et d'autres détails sont relativement complets. Les personnes qui rédigent des documents d'aide fourniront plus souvent une démo complète, ce qui la rend plus conviviale pour les autodidactes. .

De plus, Python est un langage universel. Vous pouvez partager des blocs-notes avec des amis sans qu'ils aient à installer quoi que ce soit. Plus important encore, vous pouvez réunir des personnes d'horizons différents pour être flexible. , une bonne évolutivité, un travail multifonctionnel et est très susceptible de générer davantage d'étincelles de réflexion.

Exemple

L'exploration d'informations textuelles est un scénario d'utilisation courant du traitement et de l'analyse des données, tel que l'évaluation des achats en ligne de commerce électronique, les sites Web de réseaux sociaux tags, analyse des sentiments dans les actualités, etc.

Lorsque vous utilisez R pour l'analyse des sentiments, vous devez prétraiter les données, supprimer les symboles inutiles et effectuer une segmentation des mots. Créez ensuite un ensemble de données Word-document-étiquette pour créer une matrice document-terme, puis utilisez divers packages pour exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique.

Étant donné que le texte de l'analyse des sentiments est généralement une donnée à très grande échelle, la vitesse de traitement dans R est relativement lente et nécessite l'utilisation de plusieurs packages pour collaborer.

Lorsque vous utilisez Python pour l'analyse des sentiments, vous devez d'abord décomposer la phrase en mots, puis effectuer une extraction de caractéristiques et supprimer les mots vides ; puis réduire la dimension, puis effectuer une formation de modèle d'algorithme de classification et une évaluation de modèle

L'intégration des packages de Python est très forte, en particulier pour le problème de l'analyse des sentiments d'exploration de texte, qui peut réaliser cette opération plus rapidement et plus facilement.

L'analyse des séries chronologiques est une théorie et une méthode d'établissement de modèles mathématiques par ajustement de courbe et estimation de paramètres basés sur des données de séries chronologiques obtenues à partir d'observations du système. Elle peut être utilisée dans le domaine financier, les prévisions météorologiques, l'analyse de marché, etc. .

Lors de l'utilisation du langage R pour l'analyse de séries chronologiques, R dispose de nombreux packages qui peuvent être utilisés pour traiter des séries temporelles régulières et irrégulières, c'est donc très avantageux, tels que library(xts), library(timeSeires), library (zoo) —Package de base Time, bibliothèque (FinTS) — appelle la fonction de test autorégressif, etc., et les résultats produits sont également très intuitifs et clairs.

Lors de l'utilisation de Python pour l'analyse temporelle, il n'existe pas de package d'analyse temporelle particulièrement complet et il n'y a pas d'équations écrites spécifiquement pour la prédiction. Tout comme la visualisation, l'opérateur doit écrire plus de code par lui-même. Couramment utilisé, module statsmodels, ce module peut être utilisé pour les différences de séries chronologiques, la modélisation et les tests de modèles.

L'avez-vous ressenti à travers les deux marrons ci-dessus !

Il n'y a pas de bons ou de mauvais outils, tout dépend du problème spécifique que vous souhaitez résoudre.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!