R 언어와 Python의 자세한 비교

r 언어와 Python을 비교하면 둘 다 각자의 장점이 있습니다. 어떤 것을 배우고 싶은지는 실제 필요에 따라 만들 수 있습니다. 물론 둘 다 배우는 것이 가장 좋습니다.

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01 개발 목적

R 언어

R은 통계 분석, 도면 및 데이터 마이닝이 중요하다는 사명을 가지고 탄생했습니다. 사명. 따라서 R 언어 체계에는 통계적 원리와 지식이 많이 들어있습니다.

통계적 배경 지식이 있다면 R을 사용하면 다양한 모델과 복잡한 수식을 사용하는 것이 더 즐겁고 상쾌해질 것입니다. 왜냐하면 언제든지 해당 패키지를 찾을 수 있고 단 몇 줄의 코드만으로 호출할 수 있기 때문입니다.

Python

Python 창시자의 원래 의도는 비전문 프로그래머를 위한 개방형 언어를 설계하는 것이었습니다. 우아하고 명확하며 단순한 라벨입니다. 그래서 늘 "인생은 짧다. 나는 파이썬을 쓴다"라고 노래하는 사람들이 있다.

데이터 분석, 웹 크롤러, 프로그래밍 개발, 인공 지능 등 다기능 글루 언어로서 Python의 사용 목적과 학습 경로는 더욱 다양합니다.

02 적용 대상

모두 데이터 과학 커뮤니티에서 인기가 있지만, 도구의 선택은 자신의 분야와 해결하려는 문제에 따라 사람마다 다릅니다.

R 언어

처음에는 R이 주로 학술 연구와 조사 작업에 사용되었고 점차 기업 및 비즈니스 세계로 확장되었습니다. 사용자에게 반드시 컴퓨터 배경 지식이 필요한 것은 아닙니다. 통계, 금융, 경제, 원자력, 환경, 의료, 물류 관리, 심지어 인문학까지 모두 R 언어에 기반을 두고 있습니다.

마찬가지로 R은 데이터 탐색 및 통계 분석 측면에서 보다 효율적인 독립적인 데이터 분석 도구이기 때문에 수학적 통계에 대한 배경 지식이 있는 사람들은 base-R 기본 모듈과 Mle-R을 사용하는 것이 더 편할 것입니다. yiji.대우도 추정 모듈, ts-시계열 분석 모듈, mva-다변량 통계 분석 모듈 등

Python

R의 비표준 코드에 비해 Python은 간결한 구문을 갖춘 잘 알려진 도구로, 프로그래밍 기초가 부족한 사람들에게 특히 친숙하며 프로그래밍 과정에서 걸림돌을 줄일 수 있습니다.

기본 지식이 없는 프로그래밍 초보자도 Python으로 시작할 수 있으며, 적용 범위도 금융, 의료, 경영, 커뮤니케이션 등 다양한 산업을 포괄합니다.

데이터 분석 외에도 웹 애플리케이션과의 통합이 필요하거나 데이터 소스에 연결해야 하거나 다른 언어를 읽고 호출해야 하는 경우 Python을 사용하는 것이 더 편리한 선택인 "원스톱 솔루션"입니다. ".

03 학습 곡선

이것은 초보자가 시작하기 전에 가장 걱정하는 질문 중 하나입니다.

사실 우리는 모든 사람의 지식 배경과 학습 비용을 이해할 수 없기 때문에 이 질문은 흑백 절대적인 답을 줄 수는 없습니다. 이것이 바로 다양한 포럼의 R 및 Python 사용자가 시작하는 것이 얼마나 어려운지에 대해 항상 다른 의견을 갖는 이유입니다.

R Language

R을 배우기 시작하세요. 가장 기본적인 지식과 언어 논리를 이해하고 나면 시작하는 것은 어렵지 않습니다. 그리고 수학적 통계에 대한 기초가 탄탄하면 배울수록 점점 편해집니다. 반대로 수학적 배경이 전혀 없다면 난이도가 크게 높아진다는 것을 느낄 것입니다.

Python

Python은 가독성과 사용 용이성을 중요하게 생각하며 학습 곡선이 비교적 완만합니다. 초보자에게는 비교적 친숙하지만, 깊이 있게 배우고 방향을 확장하려면 여전히 많은 패키지 지식과 사용법을 마스터해야 합니다.

정말로 둘 사이의 학습 곡선의 난이도를 정의하고 비교해야 한다면 먼저 학습 목적이 무엇인지 명확히 해야 합니다.

04 산업 선택 및 개발 방향

인터넷에서 R과 Python의 인기를 비교하는 데이터가 많이 있습니다. 전체적으로 Python이 더 높은 순위를 차지하고 있습니다. Python은 범용 언어로서 널리 사용됩니다.

R 언어

R 적용 시나리오: 데이터 탐색, 통계 분석, 데이터 시각화

R 기술 적용 직위: 데이터 분석가, 데이터 과학자, 투자 분석가, 세무 담당자, 관리자, 과학 연구원 등

개발 방향: 다양한 업계의 전문 지식을 결합하여 심층적인 비즈니스 데이터 처리 및 통계 분석을 수행합니다.

Python

Python 적용 시나리오: 데이터 분석, 웹 크롤러, 시스템 프로그래밍, 그래픽 처리, 텍스트 처리, 데이터베이스 프로그래밍, 네트워크 프로그래밍, 웹 프로그래밍, 데이터베이스 연결, 인공지능, 머신러닝 등

파이썬을 활용하는 직위 : 데이터 아키텍트, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 프로그램 개발자 등

개발 방향 : 다양한 산업과 결합 전문지식, 다양한 업무 또는 협업을 하는

05 장단점 비교분석

입니다! 특정 용도에서 두 도구에는 고유한 장점과 단점이 있고 각각의 초점이 있어야 합니다. 어떤 점이 당신에게 가장 중요한지 아는 것이 선택의 열쇠입니다.

데이터 시각화

말은 테이블만큼 좋지 않고, 테이블은 그림만큼 좋지 않습니다. R과 시각화는 완벽하게 일치합니다. ggplot2, ggvis, googleVis 및 rCharts와 같은 일부 필수 시각화 소프트웨어 패키지는 완전한 통계 모델과 절묘한 세부 디자인으로 인해 R에서 하나 또는 하나를 사용하여 아름답고 웅장한 레이아웃을 빠르게 완성할 수 있습니다. 몇 줄의 코드로 100% 데이터 그래프를 통해 데이터의 특성과 추세를 명확하게 확인할 수 있습니다.

Python에는 Matplotlib, Seaborn, Bokeh 및 Pygal과 같은 훌륭한 시각화 라이브러리도 있으며 R만큼 아름다운 데이터 차트를 완성할 수도 있지만 이를 표현하고 정의하려면 선 차트와 같은 코드를 직접 작성해야 합니다. 가로 및 세로 좌표의 거리와 비율, 색상 선택 등

데이터 분석

R에는 데이터 분석을 위한 추가 기능이 내장되어 있습니다. Dataframe은 R에 내장된 구조입니다.

Python은 강력한 데이터 분석 기능을 제공하기 위해 statsmodels 및 pandas 패키지와 같은 타사 소프트웨어 패키지에 의존해야 합니다.

데이터 구조

R의 데이터 구조는 매우 간단하며 주로 벡터(1차원), 다차원 배열(2차원의 경우 행렬), 목록(비정형 데이터), 데이터 프레임(정형 데이터)을 포함합니다. 데이터). R의 변수 유형은 비교적 간단하며, 변수 유형은 다른 패키지에서도 동일합니다.

Python에는 데이터 및 메모리 제어, 다차원 배열(읽기 가능, 쓰기 가능, 정렬됨), 튜플(읽기 전용, 정렬됨), 집합(반복적, 정렬되지 않음)에 대한 보다 정확한 액세스를 달성하기 위한 더 풍부한 데이터 구조가 포함되어 있습니다. 키-값) 등 패키지마다 변수를 정의하는 다양한 표현식이 있습니다. 예를 들어 pandas 패키지에서는 시리즈를 사용하여 목록을 표현하고, numpy 패키지에서는 배열을 사용하여 목록을 표현합니다.

이에 비해 Python의 풍부한 데이터 구조는 학습 비용을 증가시키지만 더 정확하고 빠르게 실행됩니다.

실행 속도

R의 실행 속도는 상대적으로 느립니다. 대규모 샘플의 회귀에서는 잘못 사용하면 메모리 부족이 발생합니다. 일반적으로 빅데이터는 분석을 위해 R로 전달되기 전에 데이터베이스(groupby를 통해)를 통해 작은 데이터로 변환되어야 합니다. 또는 스파크와 같은 다른 빅데이터 처리 도구와 결합할 수도 있습니다.

Python은 C만큼 빠르지는 않지만 여전히 R에 비해 매우 유리합니다. G 데이터를 직접 처리할 수 있고 매우 큰 데이터 작업에서의 정확도도 더 좋습니다.

도움말 문서 및 자습 비용

사용자 범위가 더 넓은 Python에 비해 R의 도움말 문서는 상대적으로 덜 자세하고 완전하며, 함께 제공되는 밤은 일반적으로 대략적인 설명과 함께 상대적으로 간결합니다. 그리고 사용법.

그리고 Python의 코드 설명, 예제 표시, 매개변수 분석 및 기타 세부 사항은 비교적 완벽합니다. 도움말 문서를 작성하는 사람들은 완전한 데모를 제공하는 경우가 많기 때문에 독학하는 사람들에게 더 친숙합니다.

또한 Python은 아무 것도 설치하지 않고도 친구들과 노트북을 공유할 수 있습니다. 더 중요한 것은 강력한 유연성과 우수한 확장성을 통해 다양한 배경을 가진 사람들을 하나로 모을 수 있다는 것입니다. 또한 더 많은 사고의 불꽃을 일으킬 가능성이 매우 높습니다.

예

텍스트 정보 마이닝은 전자상거래 온라인 쇼핑 리뷰, 소셜 네트워킹 사이트 태그, 뉴스의 감정 분석 등과 같은 일반적인 데이터 처리 및 분석 사용 시나리오입니다.

감정 분석을 위해 R을 사용할 때는 데이터를 전처리하고, 불필요한 기호를 제거하고, 단어 분할을 수행해야 합니다. 그런 다음 단어-문서-레이블 데이터 세트를 구축하여 문서-용어 매트릭스를 만든 다음 다양한 패키지를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 수행합니다.

감정 분석 텍스트는 일반적으로 매우 큰 규모의 데이터이기 때문에 R의 처리 속도는 상대적으로 느리고 협업을 위해서는 여러 패키지를 사용해야 합니다.

감정 분석을 위해 Python을 사용하는 경우 먼저 문장을 단어로 분해한 다음 특징 추출을 수행하고 불용어를 제거한 다음 차원을 줄이고 분류 알고리즘 모델 훈련 및 모델 평가를 수행해야 합니다.

Python의 패키지 통합은 매우 간단합니다. 강력함, 특히 텍스트 마이닝 감정 분석 문제의 경우 이 작업을 더 빠르고 쉽게 완료할 수 있습니다.

시계열 분석은 시스템 관측을 통해 얻은 시계열 데이터를 기반으로 곡선 피팅 및 매개변수 추정을 통해 수학적 모델을 구축하는 이론 및 방법으로 금융 분야, 일기예보, 시장 분석 등에 사용할 수 있습니다.

시계열 분석을 위해 R 언어를 사용할 때 R에는 정규 및 불규칙 시계열을 처리하는 데 사용할 수 있는 많은 패키지가 있으며 이는 매우 유리합니다. 예를 들어 library(xts), library(timeSeires), library(zoo)-time 기본 패키지, 라이브러리(FinTS)--자동회귀 테스트 함수 등을 호출하면 출력되는 결과도 매우 직관적이고 명확합니다.

타이밍 분석을 위해 Python을 사용할 때는 특별히 완전한 타이밍 분석 패키지가 없으며 예측을 위해 특별히 작성된 방정식도 없습니다. 시각화와 마찬가지로 운영자가 직접 더 많은 코드를 작성해야 합니다. 일반적으로 사용되는 statsmodels 모듈은 시계열 차이, 모델링 및 모델 테스트에 사용할 수 있습니다.

위 두 밤을 통해 느껴보셨나요!

좋은 도구와 나쁜 도구 사이에는 구분이 없으며 해결하려는 특정 문제에 따라 다릅니다.

위 내용은 R 언어와 Python의 자세한 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!