Python против R: что лучше для науки о данных и аналитики?
Сравните Python и R. Погрузитесь в их различия в статистике, визуализации данных, библиотеках машинного обучения, синтаксисе и использовании в академических кругах.
Python и R — два бесспорных титана науки о данных, статистических вычислений и прогнозного моделирования. Хотя оба имеют открытый исходный код и очень эффективны при анализе сложных наборов данных, они были созданы очень разными сообществами: Python — инженерами-программистами, ищущими язык общего назначения, а R — статистиками, ищущими интерактивную среду для анализа данных.
R был создан Россом Ихакой и Робертом Джентльманом в 1993 году в Оклендском университете как реализация языка программирования S. Он изначально оптимизирован для статистического анализа, матричных операций и визуализации данных, готовых к публикации, с помощью таких библиотек, как ggplot2. Он остается очень популярным в академических исследованиях, биоинформатике и чистой статистике.
Python подходит к науке о данных через внешние пакеты, такие как pandas, numpy иscikit-learn. Поскольку Python — это полнофункциональный язык программирования, гораздо проще интегрировать модели данных на основе Python непосредственно в рабочие веб-приложения, конвейеры баз данных и облачные сервисы. Выбор между ними обычно зависит от того, проводите ли вы исследования или создаете программные продукты.
Матрица сравнения функций
| Feature | Python | Other Language |
|---|---|---|
| Целевая аудитория | Инженеры-программисты, специалисты по данным, инженеры ML | Статистики, аналитики данных, исследователи, ученые |
| Визуализация данных | Matplotlib, Seaborn, Plotly (мощный, но требует настройки) | ggplot2, решетка (очень интуитивно понятный, готовый к публикации «из коробки») |
| Производственная интеграция | Отлично (работает на веб-серверах, в микросервисах, в облачных конвейерах) | Сложно (лучше всего запускать как сценарии анализа, хотя Shiny позволяет использовать информационные панели) |
| Индексирование и векторы | Массивы/списки с нулевым индексом (стандартное соглашение программирования) | 1-индексные массивы, собственные векторные операции без циклов |
Syntax & Idiom Comparisons
01.Сравнение синтаксиса: фильтрация данных и операции
В Python для работы с табличными данными требуется импортировать библиотеку pandas. В R кадры данных и векторные операции являются встроенными в основной язык, что позволяет разработчикам фильтровать и анализировать массивы с помощью краткого синтаксиса.
В приведенном ниже сравнении показано, как фильтровать значения, превышающие пороговое значение, и вычислять их среднее значение.
import pandas as pd
# Tabular filtering in Python using pandas
data = pd.DataFrame({"values": [10, 20, 30, 40, 50]})
filtered = data[data["values"] > 25]
mean_val = filtered["values"].mean()
print(f"Mean: {mean_val}") # Output: 40.0# Tabular filtering in R using native vectors
values <- c(10, 20, 30, 40, 50)
filtered <- values[values > 25]
mean_val <- mean(filtered)
cat("Mean:", mean_val, "\n") # Output: 40Вердикт и резюме
Выбирайте Python, если вы планируете создавать модели машинного обучения в больших масштабах, интегрировать сценарии данных в конвейеры производственного программного обеспечения или продолжить карьеру в сфере инженерии и искусственного интеллекта.
Выберите R, если вас интересуют академические исследования, статистический анализ, отчеты о клинических испытаниях или если вам нужно создавать сложные визуализации данных и интерактивные отчеты на информационной панели с помощью R Shiny.
Часто задаваемые вопросы
Могу ли я использовать Python и R вместе?
Да! Библиотеки Python, такие как rpy2, позволяют запускать код R внутри Python, а пакеты R, такие как reticulate, позволяют запускать модули Python внутри R. Многие группы обработки данных используют в своих конвейерах и то, и другое.
R сложнее изучить, чем Python?
Людям с опытом программирования R может показаться странным из-за его индексации с отсчетом от 1, необычного оператора присваивания стрелок (`<-`) и матричного синтаксиса. Однако людям с математическим или статистическим образованием R зачастую легче освоить на начальном этапе.
Другие сравнения
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Объяснение переменных и типов данных Python
Понимать переменные Python и основные типы данных (строки, целые числа, числа с плавающей запятой, логические значения). Полное руководство для начинающих по распределению памяти в Python.
Как отсортировать список в Python
Узнайте, как сортировать список в Python с помощью метода sort() и функции sorted(). Ознакомьтесь с примерами пользовательской сортировки ключей и обратного порядка.
Шпаргалка по строковым методам Python
Полное справочное руководство по манипулированию строками в Python. Мастер форматирования, поиска, разделения, замены и проверки свойств строк.