R 프로그래밍 언어 그리고 파이썬 둘 다 데이터 과학에 광범위하게 사용됩니다. 둘 다 매우 유용하고 오픈 소스 언어이기도 합니다. 데이터 분석, 통계 컴퓨팅 및 기계 학습을 위한 두 언어 모두 데이터 과학 작업을 위한 대규모 커뮤니티와 대규모 라이브러리를 갖춘 강력한 도구입니다. R과 Python의 이론적 비교는 다음과 같습니다.
R 대 파이썬
이 기사에서는 다음 주제를 다룰 것입니다.
- R 프로그래밍 언어
- Python 프로그래밍 언어
- R 프로그래밍과 Python 프로그래밍의 차이점
- R 프로그래밍과 Python 프로그래밍의 생태계
- R 프로그래밍과 Python 프로그래밍의 장점과 단점
- 데이터 과학에서의 R 및 Python 사용
- R 및 Python의 예
R 프로그래밍 언어
R 프로그래밍 언어 기계 학습 알고리즘, 선형 회귀, 시계열, 통계 추론 등에 사용됩니다. Ross Ihaka와 Robert Gentleman이 1993년에 설계했습니다. R은 통계 소프트웨어 및 데이터 분석 도구로 널리 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. . R에는 일반적으로 명령줄 인터페이스가 함께 제공됩니다. R은 Windows, Linux, macOS와 같이 널리 사용되는 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 또한 R 프로그래밍 언어는 최신 최첨단 도구입니다.
Python 프로그래밍 언어
파이썬 널리 사용되는 범용 고급 프로그래밍 언어입니다. 1991년 Guido van Rossum에 의해 만들어졌으며 Python Software Foundation에 의해 추가로 개발되었습니다. 코드 가독성에 중점을 두고 설계되었으며 그 구문을 통해 프로그래머는 더 적은 줄의 코드로 개념을 표현할 수 있습니다.
R 프로그래밍과 Python 프로그래밍의 차이점
다음은 R과 Python의 몇 가지 주요 차이점입니다.
| 특징 | 아르 자형 | 파이썬 |
|---|---|---|
| 소개 | R은 통계 컴퓨팅과 그래픽을 포함하는 통계 프로그래밍을 위한 언어이자 환경입니다. | Python은 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅을 위한 범용 프로그래밍 언어입니다. |
| 목적 | 통계 분석 및 표현에 유용한 많은 기능을 가지고 있습니다. | GUI 애플리케이션과 웹 애플리케이션은 물론 임베디드 시스템을 개발하는 데에도 사용할 수 있습니다. |
| 작업성 | 작업 수행을 위해 사용하기 쉬운 패키지가 많이 있습니다. | 행렬 계산과 최적화를 쉽게 수행할 수 있습니다. |
| 통합 개발 환경 | 널리 사용되는 다양한 R IDE로는 Rstudio, RKward, R Commander 등이 있습니다. | 널리 사용되는 다양한 Python IDE로는 Spyder, Eclipse+Pydev, Atom 등이 있습니다. |
| 라이브러리 및 패키지 | 다음과 같은 많은 패키지와 라이브러리가 있습니다. ggplot2 , 탈자 부호 , 등. | 일부 필수 패키지와 라이브러리는 다음과 같습니다. 팬더 , 넘피 , 사이피 , 등. |
| 범위 | 주로 데이터 과학 분야의 복잡한 데이터 분석에 사용됩니다. | 데이터 과학 프로젝트에는 보다 효율적인 접근 방식이 필요합니다. |
R 프로그래밍과 Python 프로그래밍의 생태계
파이썬 범용 데이터 과학의 대규모 커뮤니티를 지원합니다. 데이터 분석의 가장 기본적인 용도 중 하나는 주로 데이터 중심 Python 패키지의 환상적인 생태계 때문입니다. Pandas와 NumPy는 데이터 가져오기, 분석, 시각화를 훨씬 쉽게 해주는 패키지 중 하나입니다.
R 프로그래밍 표준 기계 학습 및 데이터 마이닝 기술에 사용할 수 있는 풍부한 생태계를 갖추고 있습니다. 이는 대규모 데이터 세트의 통계 분석에 사용되며 데이터 탐색을 위한 다양한 옵션을 제공하고 확률 분포를 사용하고 다양한 통계 테스트를 적용하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
R 대 파이썬
| 특징 | 아르 자형 | 파이썬 |
|---|---|---|
| 데이터 수집 | 데이터 분석가가 Excel, CSV 및 텍스트 파일에서 데이터를 가져오는 데 사용됩니다. | SQL 테이블을 포함한 모든 종류의 데이터 형식에 사용됩니다. |
| 데이터 탐색 | 대규모 데이터 세트의 통계 분석에 최적화되었습니다. | Pandas로 데이터를 탐색할 수 있습니다. |
| 데이터 모델링 | Tidyverse를 지원하여 데이터 가져오기, 조작, 시각화, 보고가 쉬워졌습니다. | NumPy, SciPy, scikit-learn , TansorFlow |
| 데이터 시각화 | ggplot2 및 ggplot 도구를 사용하여 회귀선이 있는 복잡한 산점도를 그릴 수 있습니다. | 당신이 사용할 수있는 Matplotlib , 팬더, 시본 |
R 및 Python의 통계 분석 및 기계 학습
통계 분석과 기계 학습은 통계적 방법, 모델, 기술을 적용하여 통찰력을 추출하고, 패턴을 식별하고, 데이터에서 의미 있는 결론을 도출하는 데이터 과학의 중요한 구성 요소입니다. R과 Python은 모두 통계 분석을 위해 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, 각각 다양한 통계 및 기계 학습 작업을 수행하기 위한 다양한 라이브러리와 패키지를 제공합니다. R과 Python의 통계 분석 및 모델링 기능을 비교합니다.
| 능력 | 아르 자형 | 파이썬 |
|---|---|---|
| 기초통계 | 내장 함수(평균, 중앙값 등) | NumPy(평균, 중앙값 등) |
| 선형 회귀 중위 트리 순회 | lm() 함수와 공식 | 통계모델(OLS) 일반 최소제곱법(OLS) 방법 |
| 일반화 선형 모델(GLM) | glm() 함수 | 상태 모델(GLM) |
| 시계열 분석 | 시계열 패키지(예측) | 통계 모델(시계열) |
| ANOVA 및 t-테스트 | 내장 함수(aov, t.test) | SciPy(ANOVA, t-테스트) 역참조 포인터 c |
| 가설 검정 | 내장 함수(wilcox.test 등) | SciPy(Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| 주성분 분석(PCA) | princomp() 함수 | scikit-learn(PCA) |
| 클러스터링(K-평균, 계층적) | kmeans(), hclust() | scikit-learn(KMeans, AgglomerativeClustering) |
| 의사결정 트리 | rpart() 함수 | scikit-learn(DecisionTreeClassifier) |
| 랜덤 포레스트 | 랜덤포레스트() 함수 |
R 프로그래밍과 Python 프로그래밍의 장점
| R 프로그래밍 | 파이썬 프로그래밍 |
|---|---|
| 통계 분석을 위한 대규모 데이터 세트를 지원합니다. | 데이터 분석을 사용하는 범용 프로그래밍 |
| 주요 사용자는 학자 및 R&D입니다. | 주요 사용자는 프로그래머 및 개발자입니다. |
| 다음과 같은 지원 패키지 조수 , ggplot2, 캐럿, 동물원 | pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret와 같은 지원 패키지 |
| 지원하다 RStudio 광범위한 통계 및 일반 데이터 분석 및 시각화 기능을 갖추고 있습니다. | Spyder, Ipython Notebook으로 Conda 환경 지원 |
R 프로그래밍과 Python 프로그래밍의 단점
| R 프로그래밍 | 파이썬 프로그래밍 |
|---|---|
| R은 주로 통계 목적으로 사용하기 때문에 Python에 비해 훨씬 어렵습니다. | Python에는 R에 비해 데이터 과학을 위한 라이브러리가 너무 많지 않습니다. |
| R은 특히 계산 집약적인 작업과 대규모 데이터 처리의 경우 Python과 같은 언어만큼 빠르지 않을 수 있습니다. | Python은 R만큼 통계 및 데이터 분석에 특화되지 않을 수 있습니다. 일부 통계 기능 및 시각화 기능은 R에서 더 간소화될 수 있습니다. TCP IP 모델 |
| R의 메모리 관리는 다른 언어만큼 효율적이지 않을 수 있으며, 이로 인해 성능 문제 및 메모리 관련 오류가 발생할 수 있습니다. | Python 시각화 기능은 R의 ggplot2에서 제공하는 기능만큼 세련되고 간소화되지 않을 수 있습니다. |
데이터 과학에서의 R 및 Python 사용
Python 및 R 프로그래밍 언어는 데이터 과학에 가장 유용합니다. 그리고 이러한 언어로 일부 비즈니스 로직을 수행하는 데 사용되는 데이터 소스에서 의미 있는 정보를 식별, 표현 및 추출하는 작업을 다룹니다. 데이터 수집, 데이터 탐색, 데이터 모델링, 데이터 시각화 및 정적 분석을 위한 인기 있는 패키지가 있습니다.
R 및 Python의 예
두 숫자를 더하는 프로그램
파이썬
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라텍스 매트릭스
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아르 자형
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산출
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