データ分析とマイニングには Python VS R 言語を選択する必要がありますか?

R 言語とは何ですか?

R 言語は、フリーのソフトウェア プログラミング言語および動作環境であり、主に統計分析、グラフィックス、データ マイニングに使用されます。 R はもともと、ニュージーランドのオークランド大学の Ross Ihaka と Robert Jetman によって開発されました (R とも呼ばれます) が、現在は「R Development Core Team」によって開発されています。 R は S 言語をベースにした GNU プロジェクトであるため、通常、S 言語で書かれたコードはそのまま R 環境で実行できます。 R の構文は Scheme から派生しています。

R のソース コードは自由にダウンロードして使用でき、コンパイル済みの実行可能ファイル バージョンもダウンロードできます。これは、UNIX (FreeBSD および Linux も)、Windows、MacOS などのさまざまなプラットフォームで実行できます。 R は主にコマンド ラインから操作され、いくつかのグラフィカル ユーザー インターフェイスが開発されています。

R の機能は、ユーザーが作成したパッケージを通じて強化できます。追加された機能には、特別な統計手法、グラフ作成機能、プログラミング インターフェイス、データ出力/インポート機能が含まれます。これらのパッケージは R、LaTeX、Java、そして最も一般的には C と Fortran で書かれています。ダウンロードされた実行可能バージョンには、コア機能ソフトウェア パッケージのバッチが付属しており、CRAN の記録によると、1000 を超える異なるソフトウェア パッケージが存在します。そのうちのいくつかは、経済計量経済学、財務分析、人文科学研究、人工知能などに一般的に使用されています。

Python と R 言語の共通機能

Python と R には、データ分析とデータ マイニングにおいて比較的専門的で包括的なモジュールがあり、行列演算、ベクトル演算など、一般的に使用される関数の多くは比較的高度な用途があります

Python。と R は、複数のプラットフォームに適応でき、Linux と Windows で使用でき、コードの移植性が高い 2 つの言語です

Python と R は、MATLAB や minitab などの一般的に使用される数学ツールに近いです

PythonとR言語の違い

データ構造に関しては、科学技術計算の観点からなので、Rのデータ構造は非常に単純で、主にベクトル(1次元)、多次元配列(2つの場合は行列)で構成されています。 -次元)、リスト (非構造化データ)、およびデータ フレーム (構造化データ)。 Python には、多次元配列 (読み取り可能、書き込み可能、​​順序付き)、タプル (読み取り専用、順序付き)、セット (一意、順序なし)、辞書 ( Key-Value) など。

Python は R に比べて高速です。 Python は G のデータを直接処理できますが、R がデータを分析する場合、分析のためにビッグ データを R に渡す前にデータベースを介して小さなデータに変換する必要があります。 R は動作の詳細を直接分析することはできません。統計結果を分析することしかできません。

Python は、他の言語の呼び出し、データ ソースの接続と読み取り、システムの操作、正規表現やワードプロセッサなど、あらゆる面で使用できる比較的バランスのとれた言語です。 そして、R は統計においてより顕著です。

Python と R 言語の適用シナリオ

Python の適用シナリオ

1. Web クローラーと Web クローリング

Python の beautifulsoup と Scrapy を django-scrapy と組み合わせることで、カスタマイズされたクローラー管理を迅速に構築できます。システム。

2. コンテンツ管理システム

Python は sqlachemy のみを使用し、ORM を通じて 1 つのパッケージで複数のデータベース接続の問題を解決し、実稼働環境で広く使用されています。 Python は Django をベースとして、ORM を介してデータベースとバックエンド管理システムを迅速に構築できますが、R の Shiny の認証機能は当面は依然として支払いが必要です。

3. API の構築

Flask や Tornado などの標準ネットワーク処理ライブラリを通じて、Python は軽量の API を迅速に実装することもできますが、R はより複雑です。

R 言語を適用するためのシナリオ

1. 統計分析

Python の Scipy、Pandas、statsmodels は一連の統計ツールを提供しますが、R 自体は統計分析アプリケーション用に特別に構築されているため、そのようなツールがさらにあります。

2. インタラクティブパネル

R のピカピカのダッシュボードは、カスタマイズされた視覚化ページをすばやく構築できます。より高速で、必要なコードも少なくなります。

一般的に、Python の pandas は R のデータフレームを利用し、Rvest は Python の BeautifulSoup を利用します。これら 2 つの言語は、コンピューター プログラミングとネットワークにおいては、ある程度補完的です。はクローラにおいてより多くの利点があり、R は統計分析においてより効率的な独立したデータ分析ツールです。したがって、Python と R を同時に学習することがデータ サイエンスの王様です。