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r語言和python的對比,兩者各有千秋,究竟要學哪一個,可根據自己的實際需求來作出選擇,當然,最好是兩者都學。

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r語言和python的詳細對比

#01 開發目的

R語言

R是由統計學家開發的,它的出生就肩負著統計分析、繪圖、資料探勘的重要使命。因此在R的語言體係裡,有非常多統計學的原理與知識。

如果你具備一些統計背景,R會令你使用各類model和復雜的公式時更加愉悅有爽感,因為你總能找到對應的package,並且幾行程式碼就可以調用搞定。

Python

Python的創始人初衷,是為非專業程式設計師設計的開放型的語言。優雅,明確,簡單,是它的標籤。因此,總是有人高唱「人生苦短,我用Python」。

資料分析、網路爬蟲、程式開發、人工智慧等,作為一門多功能的膠水語言,Python的使用目的和學習路徑更加多樣化。

02 適用人群

儘管都是資料科學界的當紅炸子雞,工具的選擇會因為你的領域和你想解決的問題因人而異。

R語言

起初R在學術研究和調查工作中使用比較多,逐漸延伸至企業商業界。使用人群不一定需要電腦背景,統計、金融、經濟、核電、環境、醫療、物流管理,甚至人文學科,都有R語言的立足之地。

同樣,鑑於R 在資料探索、統計分析上,是一種更有效率的獨立資料分析工具,具備良好數理統計知識背景的人使用起來更加得心應手,自帶base一R的基礎模組、mle一極大似然估計模組、ts一時間序列分析模組、mva一多元統計分析模組等。

Python

比起R非標準的程式碼,Python作為出了名的語法簡潔工具,對於一些稍有程式設計基礎的人來說格外友好,可以減少在編程進程中的磕絆。

沒有任何基礎的程式設計小白一樣可以上手Python,適用範圍同樣涵蓋金融、醫療、管理、傳播等各行各業。

如果你在資料分析之餘,還需要與諸如Web應用程式相整合,或者需要和資料來源的連接、讀取,呼叫其他語言等,使用Python是更方便的選擇,「一站式解決」。

03 學習曲線

這是小白入門前最關心的問題之一,哪一個學起來比較難?

實際上,由於不了解每個人的知識背景和學習成本,這個問題並不能做出非黑即白的絕對性答案。這也是為什麼,各類論壇上R和Python的使用者關於入門難度總是各執一詞。

R語言

開始學習R,了解了最基本知識和語言邏輯,入門不難。而數理統計基礎好的會越學越爽,相反,如果完全沒有數理背景,會感覺到明顯增幅的難度。

Python

Python看重可讀性和易用性,它的學習曲線比較平緩。對於初級小白來講,比較友好,但如果縱深學習以及拓展方向,還需要掌握大量package的知識和使用方法。

如果你真的需要定義對比二者學習曲線的難度,你需要先明確,你的學習目的是什麼。

04 產業選擇&發展方向

網路上有許多R與Python人氣對比的數據,綜合來看,Python的排名更高,主要原因是R僅在資料科學的環境中使用,而Python作為一種通用語言,使用廣泛。

R語言

應用R的場景:資料探索、統計分析、資料視覺化

應用R技能的職位:資料分析師、數據科學家、投資分析師、稅務人員、管理人員、科學研究人員等等

發展方向:結合各產業的專業知識,做深度的業務資料處理與統計分析

#Python

應用Python的場景:資料分析、網路爬蟲、系統程式設計、圖形處理、文字處理、資料庫程式設計、網路程式設計、網路程式設計、資料庫連接、人工智慧、機器學習等

應用Python的職位:資料架構師、資料分析師、資料工程師、資料科學家、程式開發員等

發展方向:結合各產業的專業知識,做各類型or協作型工作

05 優缺點比較分析

來了!在具體的使用中,兩個工具一定有各自的優劣勢,各自的重點。明確哪一點對你最重要,是你選擇的關鍵。

資料視覺化 

#

字不如表,表不如圖。 R和視覺化是絕配,一些必備的視覺化軟體包如ggplot2,ggvis,googleVis和rCharts,由於統計模型完善,細節設計精美,在R裡能夠使用一行或幾行程式碼很快完成漂亮大氣裝X一百分的數據圖,清楚看到數據的特徵和趨勢。

Python也有一些不錯的視覺化函式庫,像是Matplotlib, Seaborn,Bokeh和Pygal,它同樣可以完成和R一樣精美的資料圖,但需要你自己寫程式碼去表達和定義,例如線形圖、長條圖,橫縱座標的距離與比例,顏色的選擇等等。

資料分析 

R包含更多的資料分析內建功能,可以直接使用summary內建函數,dataframe是R內建的結構。

Python中需要依賴第三方軟體包,像是statsmodels、pandas包,提供強大的資料分析功能。

資料結構 

R中的資料結構非常的簡單,主要包括向量(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化資料)、資料框(結構化資料)。 R的變數類型比較單一,在不同的包裡變數類型是一樣的。

Python 則包含更豐富的資料結構來實現資料更精準的存取和記憶體控制,多維數組(可讀寫、有序)、元組(唯讀、有序)、集合(重複性、無序)、字典(Key-Value)等等。在不同的包裡,也會有不同的表達來定義變量,例如在pandas包裡用series表示列表,而在numpy包裡列表的表達則使用array。

#來說,Python更豐富的資料結構會提升學習成本,但運作更精準,速度也更快。

運行速度 

R的運行速度比較慢,在大樣本的迴歸中,如使用不當就會出現記憶體不足的情況。通常,需要先透過資料庫把大數據轉換為小數據(透過groupby)才能交給R做分析。或和其他大數據處理工具結合起來,例如spark。

Python雖然沒有C的運行快,但與R相比,還是非常有優勢的,可以直接處理上G的數據,並且在非常大的數據運算上的準確性也更好一些。

幫助文件與自學成本 

#相比使用人群更廣泛的Python,R的幫助文件相對不夠細緻和完善,通常附帶的栗子也比較簡潔,有一些大致的講解和用法。

而Python的程式碼語句、例子展示、參數分析等細節展示比較完善,撰寫幫助文件的人更多會出示一個完整的demo,因而對於自學的人來說比較友好。

此外,Python是一種通用的語言,你可以與小夥伴共享Notebook,而無需他們安裝任何東西,更重要的是,可以把不同背景的人集合在一起,靈活性強,擴展性好,多功能工作,也極有可能碰撞更多思維火花。

範例 

文字資訊探勘,是常見的資料處理與分析使用場景,比如說電商網購的評價,社交網站的標籤,新聞裡的情緒分析等等。

使用R做情緒分析時,需要對資料進行預處理,清除掉沒用的符號後,再做分詞。然後建構單字-文檔-標籤資料集-建立文檔-詞項矩陣,再藉助各類別套件來進行機器學習演算法。

由於情緒分析的文字通常是一個非常規模化的數據,在R裡相對處理速度比較慢,並且需要使用多個套件來協作。

使用Python做情緒分析時,優先需要將句子分解為單詞,然後操作特徵提取,去除停用詞;接下來降維,再進行分類演算法模型訓練和模型評估

Python的套件整合性很強,尤其對於文本挖掘情緒分析這個問題來講,可以更快更簡便地完成這個操作。 

時間序列分析,是根據系統觀察得到的時間序列數據,透過曲線擬合和參數估計來建立數學模型的理論和方法,可以用在金融領域、氣象預測、市場分析領域等。

使用R語言做時序分析時,因為R擁有許多程式包可用於處理規則和不規則時間序列,因而很有優勢,例如library(xts),library(timeSeires),library(zoo) —時間基礎包,library(FinTS)--呼叫其中的自迴歸檢定函數等,所發出的結果也非常直觀且清晰。

使用Python做時序分析時,由於沒有特別完善的時序分析包,沒有專門為了做預測而寫的方程,和視覺化一樣,需要操作者自行寫更多的程式碼。常用的,statsmodels模組,該模組可以用來進行時間序列的差分,建模和模型的檢驗。

透過以上兩個栗子你感受到了嗎!

工具不分好壞,是因為你具體想要解決的問題而異的。

以上是r語言和python的詳細對比的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

陳述
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