Hướng dẫn advantages of r over python - lợi thế của r trên python

Sự khác biệt chính giữa R và Python

R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê trong khi Python cung cấp một cách tiếp cận chung hơn cho khoa học dữ liệu
Mục tiêu chính của R là phân tích dữ liệu và thống kê trong khi mục tiêu chính của Python là triển khai và sản xuất
Người dùng R chủ yếu bao gồm các học giả và chuyên gia R & D trong khi người dùng Python chủ yếu là lập trình viên và nhà phát triển
R cung cấp sự linh hoạt để sử dụng các thư viện có sẵn trong khi Python cung cấp sự linh hoạt để xây dựng các mô hình mới từ đầu
R rất khó học ngay từ đầu trong khi Python là tuyến tính và trơn tru để học
R được tích hợp để chạy cục bộ trong khi Python được tích hợp tốt với các ứng dụng
Cả R và Python đều có thể xử lý kích thước lớn của cơ sở dữ liệu
R có thể được sử dụng trên R Studio IDE trong khi Python có thể được sử dụng trên các ides của Spyder và Ipython Notebook
R bao gồm các gói và thư viện khác nhau như Tidyverse, GGPLOT2, Caret, Zoo trong khi Python bao gồm các gói và thư viện như gấu trúc, scipy, scikit-learn, tenorflow, caret

Nội dung chính Show

Chỉ số phổ biến
Cơ hội việc làm
Phân tích được thực hiện bởi R và Python
Tỷ lệ người chuyển đổi
Sự khác biệt giữa R và Python
Sử dụng r hoặc python
Sự kết luận
R có lợi thế nào so với Python?
Tại sao R tốt hơn Python?
Những lợi thế của r là gì?
R có hiệu quả hơn Python không?

R và Python đều là ngôn ngữ lập trình nguồn mở với một cộng đồng lớn. Các thư viện hoặc công cụ mới được thêm liên tục vào danh mục tương ứng của chúng. R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê trong khi Python cung cấp một cách tiếp cận chung hơn cho khoa học dữ liệu.

R và Python là trạng thái của nghệ thuật về ngôn ngữ lập trình theo hướng khoa học dữ liệu. Học cả hai là, tất nhiên, là giải pháp lý tưởng. R và Python yêu cầu đầu tư thời gian, và sự xa xỉ như vậy không có sẵn cho tất cả mọi người. Python là một ngôn ngữ đa năng với cú pháp có thể đọc được. Tuy nhiên, R được xây dựng bởi các nhà thống kê và bao gồm ngôn ngữ cụ thể của họ.

Các học giả và thống kê đã phát triển R trong hơn hai thập kỷ. R hiện có một trong những hệ sinh thái phong phú nhất để thực hiện phân tích dữ liệu. Có khoảng 12000 gói có sẵn trong CRAN (Kho lưu trữ nguồn mở). Có thể tìm thấy một thư viện cho bất kỳ phân tích nào bạn muốn thực hiện. Sự đa dạng của thư viện phong phú làm cho R là lựa chọn đầu tiên để phân tích thống kê, đặc biệt là cho công việc phân tích chuyên ngành.

Sự khác biệt tiên tiến giữa R và các sản phẩm thống kê khác là đầu ra. R có các công cụ tuyệt vời để truyền đạt kết quả. Rstudio đi kèm với thư viện Knitr. Xie Yihui đã viết gói này. Ông đã báo cáo tầm thường và thanh lịch. Truyền đạt những phát hiện với một bài thuyết trình hoặc một tài liệu là dễ dàng.

Python

Python có thể thực hiện các nhiệm vụ tương tự như R: Data Wrangling, Engineering, Tính năng Lựa chọn Xóa web, Ứng dụng, v.v. Python là một công cụ để triển khai và triển khai học máy ở quy mô lớn. Mã Python dễ bảo trì và mạnh mẽ hơn R. năm trước; Python didn có nhiều thư viện phân tích dữ liệu và học máy. Gần đây, Python đang bắt kịp và cung cấp API tiên tiến cho học máy hoặc trí tuệ nhân tạo. Hầu hết các công việc khoa học dữ liệu có thể được thực hiện với năm thư viện Python: Numpy, Gandas, Scipy, Scikit-Learn và Seaborn.

Python, mặt khác, giúp khả năng tái tạo và khả năng tiếp cận dễ dàng hơn R. Trên thực tế, nếu bạn cần sử dụng kết quả phân tích của mình trong một ứng dụng hoặc trang web, Python là lựa chọn tốt nhất.

Chỉ số phổ biến

Xếp hạng phổ IEEE là một số liệu định lượng sự phổ biến của ngôn ngữ lập trình. Cột bên trái cho thấy thứ hạng trong năm 2017 và cột bên phải vào năm 2016. Năm 2017, Python đã thực hiện nó ở vị trí đầu tiên so với thứ hạng thứ ba một năm trước đó. R ở vị trí thứ 6.

Cơ hội việc làm

Hình ảnh dưới đây cho thấy số lượng công việc liên quan đến khoa học dữ liệu bằng các ngôn ngữ lập trình. SQL đang ở phía trước xa, tiếp theo là Python và Java. R đứng thứ 5.

Cơ hội việc làm r vs Python

Nếu chúng ta tập trung vào xu hướng dài hạn giữa Python (màu vàng) và R (màu xanh), chúng ta có thể thấy rằng Python thường được trích dẫn trong mô tả công việc hơn R.

Phân tích được thực hiện bởi R và Python

Tuy nhiên, nếu chúng ta xem xét các công việc phân tích dữ liệu, R là công cụ tốt nhất.

Tỷ lệ người chuyển đổi

Có hai điểm phím trong hình dưới đây.

Người dùng Python trung thành hơn người dùng R
Tỷ lệ người dùng R chuyển sang Python lớn gấp đôi so với Python sang R.

Sự khác biệt giữa R và Python

Tham số	R	Python
Python có thể thực hiện các nhiệm vụ tương tự như R: Data Wrangling, Engineering, Tính năng Lựa chọn Xóa web, Ứng dụng, v.v. Python là một công cụ để triển khai và triển khai học máy ở quy mô lớn. Mã Python dễ bảo trì và mạnh mẽ hơn R. năm trước; Python didn có nhiều thư viện phân tích dữ liệu và học máy. Gần đây, Python đang bắt kịp và cung cấp API tiên tiến cho học máy hoặc trí tuệ nhân tạo. Hầu hết các công việc khoa học dữ liệu có thể được thực hiện với năm thư viện Python: Numpy, Gandas, Scipy, Scikit-Learn và Seaborn.	Python, mặt khác, giúp khả năng tái tạo và khả năng tiếp cận dễ dàng hơn R. Trên thực tế, nếu bạn cần sử dụng kết quả phân tích của mình trong một ứng dụng hoặc trang web, Python là lựa chọn tốt nhất.	Chỉ số phổ biến
Xếp hạng phổ IEEE là một số liệu định lượng sự phổ biến của ngôn ngữ lập trình. Cột bên trái cho thấy thứ hạng trong năm 2017 và cột bên phải vào năm 2016. Năm 2017, Python đã thực hiện nó ở vị trí đầu tiên so với thứ hạng thứ ba một năm trước đó. R ở vị trí thứ 6.	Cơ hội việc làm	Hình ảnh dưới đây cho thấy số lượng công việc liên quan đến khoa học dữ liệu bằng các ngôn ngữ lập trình. SQL đang ở phía trước xa, tiếp theo là Python và Java. R đứng thứ 5.
Cơ hội việc làm r vs Python	Nếu chúng ta tập trung vào xu hướng dài hạn giữa Python (màu vàng) và R (màu xanh), chúng ta có thể thấy rằng Python thường được trích dẫn trong mô tả công việc hơn R.	Phân tích được thực hiện bởi R và Python
Tuy nhiên, nếu chúng ta xem xét các công việc phân tích dữ liệu, R là công cụ tốt nhất.	Tỷ lệ người chuyển đổi	Có hai điểm phím trong hình dưới đây.
Người dùng Python trung thành hơn người dùng R	Tỷ lệ người dùng R chuyển sang Python lớn gấp đôi so với Python sang R.	Sự khác biệt giữa R và Python
Tham số	R	Khách quan
Phân tích dữ liệu và thống kê	Chạy tại địa phương	Tích hợp tốt với ứng dụng
Nhiệm vụ	Dễ dàng nhận được kết quả chính	Tốt để triển khai thuật toán
Kích thước cơ sở dữ liệu	Xử lý kích thước khổng lồ	Xử lý kích thước khổng lồ
Ide	Rstudio	Spyder, Ipython Notebook
Các gói và thư viện quan trọng	Tidyverse, GGPlot2, Caret, Zoo	gấu trúc, scipy, scikit-learn, tenorflow, caret
Nhược điểm	Sự phụ thuộc đường cong học tập cao chậm giữa thư viện High Learning curve Dependencies between library	Không nhiều thư viện như r
Thuận lợi	Đồ thị được thực hiện để nói chuyện. R làm cho nó đẹp Danh mục lớn để phân tích dữ liệu Giao diện GitHub Rmarkdown Sáng bóng	Jupyter Notebook: Notebook giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp Tính toán toán học Triển khai Mã dễ đọc Tốc độ, vận tốc Chức năng trong Python

Sử dụng r hoặc python

Python đã được phát triển bởi Guido Van Rossum, một anh chàng máy tính, vào khoảng năm 1991. Python có các thư viện có ảnh hưởng về toán học, thống kê và trí tuệ nhân tạo. Bạn có thể nghĩ Python như một người chơi thuần túy trong học máy. Tuy nhiên, Python không hoàn toàn trưởng thành (chưa) cho kinh tế lượng và truyền thông. Python là công cụ tốt nhất để tích hợp và triển khai học máy nhưng không dành cho phân tích kinh doanh.

Tin tốt là R được phát triển bởi các học giả và nhà khoa học. Nó được thiết kế để trả lời các vấn đề thống kê, học máy và khoa học dữ liệu. R là công cụ phù hợp cho khoa học dữ liệu vì các thư viện truyền thông mạnh mẽ của nó. Bên cạnh đó, R được trang bị nhiều gói để thực hiện phân tích chuỗi thời gian, dữ liệu bảng điều khiển và khai thác dữ liệu. Trên hết, không có công cụ nào tốt hơn so với R.

Theo chúng tôi, nếu bạn là người mới bắt đầu trong khoa học dữ liệu với nền tảng thống kê cần thiết, bạn cần phải tự hỏi mình theo hai câu hỏi:

Tôi có muốn tìm hiểu cách thức hoạt động của thuật toán không?
Tôi có muốn triển khai mô hình không?

Nếu câu trả lời của bạn cho cả hai câu hỏi là có, bạn có thể bắt đầu học Python trước. Một mặt, Python bao gồm các thư viện tuyệt vời để thao tác ma trận hoặc mã hóa các thuật toán. Là người mới bắt đầu, có thể dễ dàng hơn để học cách xây dựng một mô hình từ đầu và sau đó chuyển sang các chức năng từ các thư viện máy học. Mặt khác, bạn đã biết thuật toán hoặc muốn đi vào phân tích dữ liệu ngay lập tức, sau đó cả R và Python đều ổn để bắt đầu. Một lợi thế cho R nếu bạn sẽ tập trung vào các phương pháp thống kê.

Thứ hai, nếu bạn muốn làm nhiều hơn số liệu thống kê, hãy để nói rằng việc triển khai và khả năng tái tạo, Python là một lựa chọn tốt hơn. R phù hợp hơn cho công việc của bạn nếu bạn cần viết báo cáo và tạo bảng điều khiển.

Tóm lại, khoảng cách thống kê giữa R và Python đang tiến gần hơn. Hầu hết các công việc có thể được thực hiện bằng cả hai ngôn ngữ. Bạn nên chọn một thứ phù hợp với nhu cầu của bạn nhưng cũng là công cụ mà đồng nghiệp của bạn đang sử dụng. Nó tốt hơn khi tất cả các bạn nói cùng một ngôn ngữ. Sau khi bạn biết ngôn ngữ lập trình đầu tiên của bạn, việc học ngôn ngữ thứ hai là đơn giản hơn.

Sự kết luận

Cuối cùng, sự lựa chọn giữa R hoặc Python phụ thuộc vào:

Mục tiêu của nhiệm vụ của bạn: Phân tích hoặc triển khai thống kê
Lượng thời gian bạn có thể đầu tư
Công ty/công cụ được sử dụng nhiều nhất trong ngành của bạn

R có lợi thế nào so với Python?

R có chức năng hơn, Python hướng đối tượng hơn ...

R có chức năng hơn, Python hướng đối tượng hơn ..

Về mặt phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, một trong hai cách tiếp cận hoạt động. ....

Python có các gói chính của người Viking để các nhiệm vụ phân tích dữ liệu, R có một hệ sinh thái lớn hơn của các gói nhỏ ..

R có nhiều hỗ trợ thống kê nói chung ..

Tại sao R tốt hơn Python?

Mặc dù cả Python và R đều có thể hoàn thành nhiều tác vụ dữ liệu giống nhau, nhưng mỗi người đều có những điểm mạnh độc đáo của riêng mình.... Điểm mạnh và điểm yếu..

Những lợi thế của r là gì?

R là gì và những lợi thế là gì?..

Đó là nguồn mở.....

Đó là sự độc lập của nền tảng.....

Nó có rất nhiều gói.....

Thật tuyệt vời cho số liệu thống kê.....

Nó rất phù hợp cho việc học máy.....

R cho phép bạn thực hiện Wrangling dữ liệu.....

R vẫn đang phát triển ..

R có hiệu quả hơn Python không?

R vs Python cho khoa học dữ liệu: Tốc độ R là ngôn ngữ cấp thấp, có nghĩa là mã dài hơn và nhiều thời gian hơn để xử lý.Python là một ngôn ngữ cấp cao hiển thị dữ liệu ở tốc độ cao hơn nhiều.Vì vậy, khi nói đến tốc độ - không có Python đánh bại.there is no beating Python.