อาร์ ปะทะ Python – ความแตกต่างระหว่างพวกเขา

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง R และ Python

• R ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติในขณะที่ Python ให้แนวทางทั่วไปมากขึ้นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• วัตถุประสงค์หลักของ R คือการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติในขณะที่วัตถุประสงค์หลักของ Python คือการปรับใช้และการผลิต
• ผู้ใช้ R ส่วนใหญ่ประกอบด้วยนักวิชาการและผู้เชี่ยวชาญด้าน R&D ในขณะที่ Python ผู้ใช้ส่วนใหญ่เป็นโปรแกรมเมอร์และนักพัฒนา
• R ให้ความยืดหยุ่นในการใช้ไลบรารีที่มีอยู่ในขณะที่ Python ให้ความยืดหยุ่นในการสร้างโมเดลใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น
• R เป็นเรื่องยากที่จะเรียนรู้ในช่วงเริ่มต้น Python เป็นเส้นตรงและราบรื่นในการเรียนรู้
• R ถูกรวมเข้ากับ Run ภายในเครื่องในขณะที่ Python บูรณาการเข้ากับแอพได้เป็นอย่างดี
• ทั้งอาร์และ Python สามารถรองรับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้
• R สามารถใช้กับ R Studio IDE ได้ในขณะที่ Python สามารถใช้กับ Spyder และ Ipython Notebook IDE
• R ประกอบด้วยแพ็คเกจและไลบรารีต่างๆ เช่น tidyverse, ggplot2, คาเร็ต, สวนสัตว์ ในขณะที่ Python ประกอบด้วยแพ็คเกจและไลบรารีเช่น pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, คาเร็ต

R และ Python ทั้งสองภาษานี้เป็นโอเพ่นซอร์สที่มีชุมชนผู้ใช้จำนวนมาก มีการเพิ่มไลบรารีหรือเครื่องมือใหม่ๆ ลงในแค็ตตาล็อกที่เกี่ยวข้องอย่างต่อเนื่อง R ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติในขณะที่ Python ให้แนวทางทั่วไปมากขึ้นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

R และ Python มีความทันสมัยในแง่ของภาษาการเขียนโปรแกรมที่มุ่งเน้นด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แน่นอนว่าการเรียนรู้ทั้งสองอย่างถือเป็นทางออกที่ดี อาร์และ Python ต้องใช้เวลาลงทุนและความหรูหราดังกล่าวไม่สามารถใช้ได้กับทุกคน Python เป็นภาษาเอนกประสงค์ที่มีโครงสร้างที่อ่านง่าย อย่างไรก็ตาม R ถูกสร้างขึ้นโดยนักสถิติและครอบคลุมภาษาเฉพาะของพวกเขา

R

นักวิชาการและนักสถิติได้พัฒนา R มานานกว่าสองทศวรรษ ปัจจุบัน R มีระบบนิเวศน์ที่สมบูรณ์ที่สุดแห่งหนึ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มีแพ็คเกจประมาณ 12000 รายการใน CRAN (ที่เก็บข้อมูลโอเพ่นซอร์ส) คุณสามารถค้นหาไลบรารีสำหรับการวิเคราะห์ใดๆ ที่คุณต้องการดำเนินการได้ ไลบรารีที่มีให้เลือกมากมายทำให้ R เป็นตัวเลือกแรกสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ โดยเฉพาะสำหรับงานวิเคราะห์เฉพาะทาง

ความแตกต่างที่ล้ำสมัยระหว่าง R กับผลคูณทางสถิติอื่นๆ คือผลลัพธ์ R มีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการสื่อสารผลลัพธ์ Rstudio มาพร้อมกับห้องสมุด knitr Xie Yihui เขียนแพ็คเกจนี้ เขารายงานเรื่องเล็กน้อยและสง่างาม การสื่อสารสิ่งที่ค้นพบด้วยการนำเสนอหรือเอกสารเป็นเรื่องง่าย

Python

Python สามารถทำงานต่างๆ ได้เกือบเหมือนกับภาษา R เช่น การจัดการข้อมูล การสร้างข้อมูล การเลือกคุณลักษณะ และการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์pingแอปพลิเคชัน และอื่นๆ Python เป็นเครื่องมือในการปรับใช้และปรับใช้การเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้าง Python รหัสง่ายต่อการบำรุงรักษาและมีประสิทธิภาพมากกว่า R. ปีที่แล้ว Python ไม่มีไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องมากนัก ล่าสุด, Python กำลังตามทันและให้บริการ API ที่ล้ำสมัยสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องหรือปัญญาประดิษฐ์ งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่สามารถทำได้ด้วยห้างาน Python ห้องสมุด: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn และ Seaborn

Pythonในทางกลับกัน ทำให้การจำลองและการเข้าถึงได้ง่ายกว่า R ที่จริงแล้ว หากคุณต้องการใช้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ของคุณในแอปพลิเคชันหรือเว็บไซต์ Python เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด

ดัชนีความนิยม

การจัดอันดับ IEEE Spectrum เป็นตัวชี้วัดที่วัดความนิยมของ ภาษาโปรแกรม- คอลัมน์ด้านซ้ายแสดงอันดับในปี 2017 และคอลัมน์ด้านขวาในปี 2016 ในปี 2017 Python ทำได้เป็นที่หนึ่งเมื่อเทียบกับอันดับที่สามเมื่อปีที่แล้ว R อยู่ใน 6^th แทน

โอกาสในการทำงาน

ภาพด้านล่างแสดงจำนวนงานที่เกี่ยวข้องกับ Data Science แยกตามภาษาโปรแกรม SQL อยู่ข้างหน้าไกลตามมาด้วย Python และ Java- R อันดับ 5^th.

หากเราเน้นไปที่แนวโน้มระยะยาวระหว่าง Python (สีเหลือง) และ R (สีน้ำเงิน) เราจะเห็นได้ว่า Python มักถูกอ้างถึงในคำอธิบายงานมากกว่า R.

วิเคราะห์โดย R และ Python

อย่างไรก็ตาม ถ้าเราดูงานการวิเคราะห์ข้อมูล R ก็ถือเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุด

เปอร์เซ็นต์ของผู้คนที่เปลี่ยน

มีจุดสำคัญสองจุดในภาพด้านล่าง

• Python ผู้ใช้มีความภักดีมากกว่าผู้ใช้ R
• เปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ R ที่เปลี่ยนมาใช้ Python มีขนาดใหญ่เป็นสองเท่า Python ถึงอาร์

ความแตกต่างระหว่าง R และ Python

อาร์หรือ Python การใช้

Python ได้รับการพัฒนาโดย Guido van Rossum นักคอมพิวเตอร์ ประมาณปี 1991 Python มีห้องสมุดที่มีอิทธิพลในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และปัญญาประดิษฐ์ คุณคิดได้ Python ในฐานะผู้เล่นด้านการเรียนรู้ของเครื่องอย่างแท้จริง อย่างไรก็ตาม, Python ยังไม่โตเต็มที่ (ยัง) สำหรับเศรษฐมิติและการสื่อสาร Python เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการบูรณาการและการปรับใช้ Machine Learning แต่ไม่ใช่สำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ

ข่าวดีก็คือ R ได้รับการพัฒนาโดยนักวิชาการและนักวิทยาศาสตร์ ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบปัญหาทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และวิทยาศาสตร์ข้อมูล R เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากมีไลบรารีการสื่อสารที่ทรงพลัง นอกจากนี้ R ยังมีแพ็คเกจมากมายสำหรับดำเนินการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ข้อมูลแผง และการขุดข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น ไม่มีเครื่องมือใดที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับ R

ในความเห็นของเรา หากคุณเป็นมือใหม่ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีพื้นฐานทางสถิติที่จำเป็น คุณต้องถามตัวเองด้วยคำถามสองข้อต่อไปนี้:

• ฉันต้องการเรียนรู้วิธีการทำงานของอัลกอริทึมหรือไม่?
• ฉันต้องการปรับใช้โมเดลหรือไม่

หากคำตอบของคุณสำหรับคำถามทั้งสองคือใช่ คุณก็อาจจะเริ่มเรียนรู้ Python อันดับแรก. ในด้านหนึ่ง Python รวมถึงไลบรารีที่ยอดเยี่ยมสำหรับจัดการเมทริกซ์หรือเขียนโค้ดอัลกอริทึม สำหรับผู้เริ่มต้น การเรียนรู้วิธีสร้างแบบจำลองตั้งแต่ต้นแล้วจึงเปลี่ยนไปใช้ฟังก์ชันจากไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องอาจง่ายกว่า ในทางกลับกัน หากคุณรู้จักอัลกอริทึมอยู่แล้วหรือต้องการวิเคราะห์ข้อมูลทันที ทั้ง R และ Python ไม่เป็นไรที่จะเริ่มต้นด้วย ข้อดีอย่างหนึ่งสำหรับ R หากคุณจะเน้นที่วิธีการทางสถิติ

ประการที่สอง หากคุณต้องการทำมากกว่าสถิติ สมมติว่าการปรับใช้และการทำซ้ำ Python เป็นทางเลือกที่ดีกว่า R เหมาะกับงานของคุณมากกว่าหากคุณต้องการเขียนรายงานและสร้างแดชบอร์ด

โดยสรุป ช่องว่างทางสถิติระหว่าง R และ Python กำลังเข้าใกล้มากขึ้น งานส่วนใหญ่สามารถทำได้ทั้งสองภาษา คุณควรเลือกอันที่เหมาะกับความต้องการของคุณแต่ควรเลือกเครื่องมือที่เพื่อนร่วมงานของคุณใช้ด้วย จะดีกว่าถ้าพวกคุณทุกคนพูดภาษาเดียวกัน หลังจากที่คุณรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมภาษาแรกแล้ว การเรียนรู้ภาษาที่สองจะง่ายขึ้น

สรุป

ท้ายที่สุดแล้ว ทางเลือกระหว่าง R หรือ Python ขึ้นอยู่กับ:

• วัตถุประสงค์ของภารกิจของคุณ: การวิเคราะห์ทางสถิติหรือการปรับใช้
• ระยะเวลาที่คุณสามารถลงทุนได้
• เครื่องมือที่ใช้มากที่สุดของบริษัท/อุตสาหกรรมของคุณ