Lenguaje de programación R y Pitón Ambos se utilizan ampliamente para la ciencia de datos. Ambos son lenguajes muy útiles y de código abierto también. Para análisis de datos, computación estadística y aprendizaje automático. Ambos lenguajes son herramientas sólidas con comunidades considerables y bibliotecas enormes para trabajos de ciencia de datos. A continuación se proporciona una comparación teórica entre R y Python:
R frente a Python
En este artículo, cubriremos los siguientes temas:
- Lenguaje de programación R
- Lenguaje de programación Python
- Diferencia entre programación R y programación Python
- Ecosistema en programación R y programación Python
- Ventajas y desventajas de la programación R y la programación Python
- Usos de R y Python en ciencia de datos
- Ejemplo en R y Python
Lenguaje de programación R
Lenguaje de programación R se utiliza para algoritmos de aprendizaje automático, regresión lineal, series de tiempo, inferencia estadística, etc. Fue diseñado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en 1993. R es un lenguaje de programación de código abierto que se usa ampliamente como software estadístico y herramienta de análisis de datos. . R generalmente viene con la interfaz de línea de comandos. R está disponible en plataformas ampliamente utilizadas como Windows, Linux y macOS. Además, el lenguaje de programación R es la última herramienta de vanguardia.
Lenguaje de programación Python
Pitón es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general ampliamente utilizado. Fue creado por Guido van Rossum en 1991 y desarrollado por la Python Software Foundation. Fue diseñado con énfasis en la legibilidad del código y su sintaxis permite a los programadores expresar sus conceptos en menos líneas de código.
Diferencia entre programación R y programación Python
A continuación se muestran algunas diferencias importantes entre R y Python:
| Característica | R | Pitón |
|---|---|---|
| Introducción | R es un lenguaje y entorno para programación estadística que incluye computación y gráficos estadísticos. | Python es un lenguaje de programación de propósito general para análisis de datos e informática científica. |
| Objetivo | Tiene muchas características que son útiles para el análisis y la representación estadísticos. | Se puede utilizar para desarrollar aplicaciones GUI y aplicaciones web, así como con sistemas integrados. |
| Trabajabilidad | Tiene muchos paquetes fáciles de usar para realizar tareas. | Puede realizar fácilmente cálculos matriciales y optimización. |
| Entorno de desarrollo integrado | Varios IDE de R populares son Rstudio, RKward, R Commander, etc. | Varios IDE de Python populares son Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc. |
| Bibliotecas y paquetes | Hay muchos paquetes y bibliotecas como ggplot2 , signo de intercalación , etc. | Algunos paquetes y bibliotecas esenciales son pandas , numpy , picante , etc. |
| Alcance | Se utiliza principalmente para análisis de datos complejos en ciencia de datos. | Se necesita un enfoque más simplificado para los proyectos de ciencia de datos. |
Ecosistema en programación R y programación Python
Pitón respalda una comunidad muy grande de ciencia de datos de propósito general. Uno de los usos más básicos del análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes Python centrados en datos. Pandas y NumPy son uno de esos paquetes que facilitan mucho la importación, el análisis y la visualización de datos.
Programación R tiene un rico ecosistema para utilizar en técnicas estándar de aprendizaje automático y minería de datos. Funciona en el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos y ofrece varias opciones diferentes para explorar datos y facilita el uso de distribuciones de probabilidad y la aplicación de diferentes pruebas estadísticas.
R frente a Python
| Características | R | Pitón |
|---|---|---|
| Recopilación de datos | Se utiliza para que los analistas de datos importen datos desde Excel, CSV y archivos de texto. | Se utiliza en todo tipo de formatos de datos, incluidas tablas SQL. |
| Exploración de datos | Se optimizó para el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos. | Puedes explorar datos con Pandas |
| Modelado de datos | Es compatible con Tidyverse y resultó fácil importar, manipular, visualizar e informar sobre datos. | ¿Puedes usar NumPy, SciPy, aprendizaje-scikit , TansorFlow |
| Visualización de datos | Puede utilizar las herramientas ggplot2 y ggplot para trazar diagramas de dispersión complejos con líneas de regresión. | Puedes usar Matplotlib , pandas, nacido en el mar |
Análisis estadístico y aprendizaje automático en R y Python
El análisis estadístico y el aprendizaje automático son componentes críticos de la ciencia de datos, que implican la aplicación de métodos, modelos y técnicas estadísticas para extraer conocimientos, identificar patrones y sacar conclusiones significativas a partir de los datos. Tanto R como Python tienen lenguajes de programación ampliamente utilizados para el análisis estadístico, y cada uno ofrece una variedad de bibliotecas y paquetes para realizar diversas tareas estadísticas y de aprendizaje automático. Alguna comparación de capacidades de modelado y análisis estadístico en R y Python.
| Capacidad | R | Pitón |
|---|---|---|
| Estadísticas Básicas | Funciones integradas (media, mediana, etc.) | NumPy (media, mediana, etc.) java núcleo java |
| Regresión lineal | Función lm() y fórmulas | Modelos de estadísticas (OLS) Método de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) |
| Modelos lineales generalizados (GLM) | función glm() | Modelos de estado (GLM) |
| Análisis de series temporales | Paquetes de series temporales (previsión) | Modelos estadísticos (Series temporales) |
| ANOVA y pruebas t | Funciones integradas (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, pruebas t) |
| Pruebas de hipótesis | Funciones integradas (wilcox.test, etc.) comando sed | Ciencia ficción (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Análisis de Componentes Principales (PCA) | función pricomp() | aprendizaje de ciencias (PCA) media vs promedio |
| Agrupación (K-Means, jerárquica) | kmeans(),hclust() | scikit-learn (KMeans, agrupación aglomerativa) |
| Árboles de decisión | función rpart() | scikit-learn (Clasificador de árbol de decisiones) |
| Bosque aleatorio | función bosque aleatorio() |
Ventajas de la programación R y la programación Python
| Programación R | Programación en Python |
|---|---|
| Admite un gran conjunto de datos para análisis estadístico. | Programación de propósito general para utilizar el análisis de datos. |
| Los usuarios principales son académicos e I+D. | Los usuarios principales son programadores y desarrolladores. |
| Paquetes de soporte como marea inversa , ggplot2, intercalación, zoológico | Paquetes de soporte como pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Apoyo RStudio y Tiene una amplia gama de estadísticas y capacidades de visualización y análisis de datos generales. | Admite el entorno Conda con Spyder, Ipython Notebook |
Desventajas de la programación R y la programación Python
| Programación R | Programación en Python |
|---|---|
| R es mucho más difícil en comparación con Python porque se utiliza principalmente con fines estadísticos. | Python no tiene demasiadas bibliotecas para ciencia de datos en comparación con R. |
| Es posible que R no sea tan rápido como lenguajes como Python, especialmente para tareas computacionales intensivas y procesamiento de datos a gran escala. | Es posible que Python no esté tan especializado en estadísticas y análisis de datos como R. Algunas funciones estadísticas y capacidades de visualización podrían estar más optimizadas en R. |
| Es posible que la gestión de la memoria en R no sea tan eficiente como en otros lenguajes, lo que puede provocar problemas de rendimiento y errores relacionados con la memoria. | Es posible que las capacidades de visualización de Python no sean tan pulidas y optimizadas como las que ofrece ggplot2 de R. Actor Rekha |
Usos de R y Python en ciencia de datos
El lenguaje de programación Python y R es más útil en ciencia de datos y se ocupa de identificar, representar y extraer información significativa de fuentes de datos para utilizarla para realizar cierta lógica empresarial con estos lenguajes. Tiene un paquete popular para recopilación de datos, exploración de datos, modelado de datos, visualización de datos y análisis estático.
Ejemplo en R y Python
Programa para la suma de dos números.
Pitón
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R
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Producción
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