Hướng dẫn why is r preferred over python? - tại sao r được ưa thích hơn python?

Khám phá những điều cơ bản của hai ngôn ngữ lập trình nguồn mở này, sự khác biệt chính làm cho chúng khác biệt và cách chọn đúng ngôn ngữ cho tình huống của bạn.

Nếu bạn làm việc trong khoa học dữ liệu hoặc phân tích, bạn có thể nhận thức rõ về cuộc tranh luận Python so với R. Mặc dù cả hai ngôn ngữ đang mang lại tương lai cho cuộc sống-thông qua trí tuệ nhân tạo, học máy và đổi mới dựa trên dữ liệu-có những điểm mạnh và điểm yếu được phát huy tác dụng.

Theo nhiều cách, hai ngôn ngữ nguồn mở rất giống nhau. Tải xuống miễn phí cho tất cả mọi người, cả hai ngôn ngữ đều phù hợp với các tác vụ khoa học dữ liệu - từ thao tác dữ liệu và tự động hóa đến phân tích kinh doanh và khám phá dữ liệu lớn. Sự khác biệt chính là Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, trong khi R có nguồn gốc từ phân tích thống kê. Càng ngày, câu hỏi không phải là lựa chọn, nhưng làm thế nào để sử dụng tốt nhất cả hai ngôn ngữ lập trình cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.Increasingly, the question isn’t which to choose, but how to make the best use of both programming languages for your specific use cases.

Python là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình theo mục đích chung, mục đích đối tượng, nhấn mạnh khả năng đọc mã thông qua việc sử dụng không gian trắng hào phóng của nó. Được phát hành vào năm 1989, Python rất dễ học và là người yêu thích của các lập trình viên và nhà phát triển. Trên thực tế, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, chỉ sau Java và C.

Một số thư viện Python hỗ trợ các nhiệm vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các nhiệm vụ sau:

• Numpy để xử lý các mảng chiều lớn
• Gấu trúc để thao tác và phân tích dữ liệu
• Matplotlib để xây dựng trực quan hóa dữ liệu

Thêm vào đó, Python đặc biệt phù hợp để triển khai học máy ở quy mô lớn. Bộ thư viện học tập sâu và học máy chuyên ngành của nó bao gồm các công cụ như Scikit-Learn, Keras và Tensorflow, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình dữ liệu tinh vi cắm trực tiếp vào hệ thống sản xuất. Sau đó, Jupyter Notebooks là một ứng dụng web nguồn mở để dễ dàng chia sẻ các tài liệu có chứa mã Python trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và giải thích khoa học dữ liệu.

R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở mà Tối ưu hóa để phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Được phát triển vào năm 1992, R có một hệ sinh thái phong phú với các mô hình dữ liệu phức tạp và các công cụ thanh lịch để báo cáo dữ liệu. Ở lần đếm cuối cùng, hơn 13.000 gói R đã có sẵn thông qua Mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN) cho các phân tích sâu.

Phổ biến trong các học giả và nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu, R cung cấp nhiều thư viện và công cụ cho các mục sau:

• Dữ liệu làm sạch và chuẩn bị
• Tạo trực quan hóa
• Đào tạo và đánh giá các thuật toán học máy và học sâu

R thường được sử dụng trong Rstudio, môi trường phát triển tích hợp (IDE) để phân tích, trực quan hóa và báo cáo thống kê đơn giản hóa. Các ứng dụng R có thể được sử dụng trực tiếp và tương tác trên web thông qua sáng bóng.

Sự khác biệt chính giữa R và Python: Mục tiêu phân tích dữ liệu

Sự khác biệt chính giữa hai ngôn ngữ là trong cách tiếp cận khoa học dữ liệu của họ. Cả hai ngôn ngữ lập trình nguồn mở đều được hỗ trợ bởi các cộng đồng lớn, liên tục mở rộng thư viện và công cụ của họ. Nhưng trong khi R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê, Python cung cấp một cách tiếp cận tổng quát hơn để gây tranh cãi về dữ liệu.

Python là một ngôn ngữ đa năng, giống như C ++ và Java, với cú pháp có thể đọc được mà dễ học. Các lập trình viên sử dụng Python để đi sâu vào phân tích dữ liệu hoặc sử dụng học máy trong môi trường sản xuất có thể mở rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để xây dựng nhận dạng khuôn mặt vào API di động của bạn hoặc để phát triển ứng dụng máy học.

R, mặt khác, được xây dựng bởi các nhà thống kê và dựa rất nhiều vào các mô hình thống kê và phân tích chuyên ngành. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R để phân tích thống kê sâu, được hỗ trợ chỉ bằng một vài dòng mã và trực quan dữ liệu đẹp. Ví dụ: bạn có thể sử dụng R để phân tích hành vi khách hàng hoặc nghiên cứu bộ gen.

Sự khác biệt chính khác

• Thu thập dữ liệu: Python hỗ trợ tất cả các loại định dạng dữ liệu, từ các tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) đến JSON có nguồn gốc từ web. Bạn cũng có thể nhập các bảng SQL trực tiếp vào mã Python của mình. Để phát triển web, thư viện Python yêu cầu cho phép bạn dễ dàng lấy dữ liệu từ web để xây dựng bộ dữ liệu. Ngược lại, R được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu để nhập dữ liệu từ các tệp Excel, CSV và văn bản. Các tập tin được xây dựng ở định dạng Minitab hoặc ở định dạng SPSS cũng có thể được biến thành R DataFrames. Mặc dù Python linh hoạt hơn để lấy dữ liệu từ Web, các gói R hiện đại như RVest được thiết kế để tạo web cơ bản.Python supports all kinds of data formats, from comma-separated value (CSV) files to JSON sourced from the web. You can also import SQL tables directly into your Python code. For web development, the Python requests library lets you easily grab data from the web for building datasets.In contrast, R is designed for data analysts to import data from Excel, CSV and text files. Files built in Minitab or in SPSS format can also be turned into R dataframes. While Python is more versatile for pulling data from the web, modern R packages like Rvest are designed for basic webscraping.
• Khám phá dữ liệu: Trong Python, bạn có thể khám phá dữ liệu với Pandas, thư viện phân tích dữ liệu cho Python. Bạn có thể lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu trong vài giây. Mặt khác, R được tối ưu hóa để phân tích thống kê các bộ dữ liệu lớn và nó cung cấp một số tùy chọn khác nhau để khám phá dữ liệu. Với R, bạn có thể xây dựng các phân phối xác suất, áp dụng các bài kiểm tra thống kê khác nhau và sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu và học máy tiêu chuẩn.: In Python, you can explore data with Pandas, the data analysis library for Python. You’re able to filter, sort and display data in a matter of seconds. R, on the other hand, is optimized for statistical analysis of large datasets, and it offers a number of different options for exploring data. With R, you’re able to build probability distributions, apply different statistical tests, and use standard machine learning and data mining techniques.
• Mô hình hóa dữ liệu: Python có các thư viện tiêu chuẩn để mô hình hóa dữ liệu, bao gồm Numpy để phân tích mô hình số, SCIPY để tính toán khoa học và tính toán và scikit-learn cho các thuật toán học máy. Để phân tích mô hình cụ thể trong R, đôi khi bạn phải dựa vào các gói bên ngoài chức năng cốt lõi của R. Nhưng tập hợp các gói cụ thể được gọi là Tidyverse giúp dễ dàng nhập, thao tác, trực quan hóa và báo cáo về dữ liệu.Python has standard libraries for data modeling, including Numpy for numerical modeling analysis, SciPy for scientific computing and calculations and scikit-learn for machine learning algorithms. For specific modeling analysis in R, you’ll sometimes have to rely on packages outside of R’s core functionality. But the specific set of packages known as the Tidyverse make it easy to import, manipulate, visualize and report on data.
• Trực quan hóa dữ liệu: Mặc dù trực quan hóa không phải là một điểm mạnh trong Python, bạn có thể sử dụng thư viện matplotlib để tạo biểu đồ và biểu đồ cơ bản. Thêm vào đó, Thư viện Seaborn cho phép bạn vẽ đồ họa thống kê thông tin và hấp dẫn hơn trong Python. Tuy nhiên, R đã được xây dựng để chứng minh kết quả phân tích thống kê, với mô -đun đồ họa cơ sở cho phép bạn dễ dàng tạo các biểu đồ và sơ đồ cơ bản. Bạn cũng có thể sử dụng GGPLOT2 cho các lô tiên tiến hơn, chẳng hạn như các lô phân tán phức tạp với các đường hồi quy.: While visualization is not a strength in Python, you can use the Matplotlib library for generating basic graphs and charts. Plus, the Seaborn library allows you to draw more attractive and informative statistical graphics in Python. However, R was built to demonstrate the results of statistical analysis, with the base graphics module allowing you to easily create basic charts and plots. You can also use ggplot2 for more advanced plots, such as complex scatter plots with regression lines.

Python vs R: Cái nào phù hợp với bạn?

Chọn đúng ngôn ngữ phụ thuộc vào tình huống của bạn. Dưới đây là một số điều cần xem xét:

• Bạn có kinh nghiệm lập trình không? Nhờ cú pháp dễ đọc của nó, Python có một đường cong học tập mà tuyến tính và mượt mà. Nó được coi là một ngôn ngữ tốt cho các lập trình viên bắt đầu. Với R, người mới có thể chạy các nhiệm vụ phân tích dữ liệu trong vòng vài phút. Nhưng sự phức tạp của chức năng nâng cao trong R làm cho việc phát triển chuyên môn trở nên khó khăn hơn. Thanks to its easy-to-read syntax, Python has a learning curve that’s linear and smooth. It’s considered a good language for beginning programmers. With R, novices can be running data analysis tasks within minutes. But the complexity of advanced functionality in R makes it more difficult to develop expertise.
• Đồng nghiệp của bạn sử dụng gì? R là một công cụ thống kê được sử dụng bởi các học giả, kỹ sư và nhà khoa học mà không có bất kỳ kỹ năng lập trình nào. Python là một ngôn ngữ sẵn sàng sản xuất được sử dụng trong một loạt các quy trình công việc, nghiên cứu và kỹ thuật. R is a statistical tool used by academics, engineers and scientists without any programming skills. Python is a production-ready language used in a wide range of industry, research and engineering workflows.
• Bạn đang cố gắng giải quyết vấn đề gì? Lập trình R phù hợp hơn với học tập thống kê, với các thư viện chưa từng có để khám phá dữ liệu và thử nghiệm. Python là một lựa chọn tốt hơn cho việc học máy và các ứng dụng quy mô lớn, đặc biệt là phân tích dữ liệu trong các ứng dụng web. R programming is better suited for statistical learning, with unmatched libraries for data exploration and experimentation. Python is a better choice for machine learning and large-scale applications, especially for data analysis within web applications.
• Biểu đồ và đồ thị quan trọng như thế nào? Các ứng dụng R là lý tưởng để trực quan hóa dữ liệu của bạn trong đồ họa đẹp. Ngược lại, các ứng dụng Python dễ tích hợp trong môi trường kỹ thuật hơn. R applications are ideal for visualizing your data in beautiful graphics. In contrast, Python applications are easier to integrate in an engineering environment.

Lưu ý rằng nhiều công cụ, chẳng hạn như Microsoft Machine Learning Server, hỗ trợ cả R và Python. Đó là lý do tại sao hầu hết các tổ chức sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ và cuộc tranh luận R so với Python là tất cả. Trên thực tế, bạn có thể tiến hành phân tích và thăm dò dữ liệu giai đoạn đầu trong R và sau đó chuyển sang Python khi thời gian để gửi một số sản phẩm dữ liệu.

Tìm hiểu thêm về Python và R

Đối với những người theo chủ nghĩa thuần túy khoa học máy tính, Python nổi bật là ngôn ngữ lập trình phù hợp cho khoa học dữ liệu mỗi lần. Trong khi đó, R có những nhà vô địch riêng. Xem cho chính mình trên các cộng đồng phát triển như Stack Overflow. Để tìm hiểu thêm về các khả năng phân tích dữ liệu thông qua Python và R, hãy xem xét khám phá các bài viết tìm hiểu sau đây. Kiểm tra các ngôn ngữ của hướng dẫn khoa học dữ liệu trên trung tâm nhà phát triển IBM cũng được khuyến nghị.

• Học máy là gì?
• Khai thác dữ liệu là gì?
• Các ngôn ngữ của hướng dẫn khoa học dữ liệu

Để tìm hiểu thêm về việc tăng tốc phát triển khoa học dữ liệu với các ngôn ngữ và khung nguồn mở, hãy khám phá IBM Watson Studio.

Tại sao R tốt hơn Python?

Tại sao r được ưa thích hơn ngôn ngữ?

Tại sao Google chọn R trên Python?

R có hiệu quả hơn Python không?