Langage de programmation R et Python sont tous deux largement utilisés pour la science des données. Les deux sont des langages très utiles et open source également. Pour l'analyse des données, le calcul statistique et l'apprentissage automatique, les deux langages sont des outils puissants dotés de communautés importantes et d'immenses bibliothèques pour les travaux en science des données. Une comparaison théorique entre R et Python est fournie ci-dessous :
R contre Python
Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants :
- Langage de programmation R
- Langage de programmation Python
- Différence entre la programmation R et la programmation Python
- Écosystème en programmation R et programmation Python
- Avantages et inconvénients de la programmation R et de la programmation Python
- Utilisations de R et Python en science des données
- Exemple en R et Python
Langage de programmation R
Langage de programmation R est utilisé pour les algorithmes d'apprentissage automatique, la régression linéaire, les séries chronologiques, l'inférence statistique, etc. Il a été conçu par Ross Ihaka et Robert Gentleman en 1993. R est un langage de programmation open source largement utilisé comme logiciel statistique et outil d'analyse de données. . R est généralement livré avec l'interface de ligne de commande. R est disponible sur des plates-formes largement utilisées telles que Windows, Linux et macOS. De plus, le langage de programmation R est le dernier outil de pointe.
Langage de programmation Python
Python est un langage de programmation de haut niveau à usage général et largement utilisé. Il a été créé par Guido van Rossum en 1991 et développé par la Python Software Foundation. Il a été conçu en mettant l'accent sur la lisibilité du code et sa syntaxe permet aux programmeurs d'exprimer leurs concepts en moins de lignes de code.
Différence entre la programmation R et la programmation Python
Vous trouverez ci-dessous quelques différences majeures entre R et Python :
| Fonctionnalité | R. | Python |
|---|---|---|
| Introduction | R est un langage et un environnement de programmation statistique qui inclut le calcul statistique et les graphiques. | Python est un langage de programmation à usage général pour l'analyse de données et le calcul scientifique |
| Objectif | Il possède de nombreuses fonctionnalités utiles pour l’analyse et la représentation statistiques. | Il peut être utilisé pour développer des applications GUI et des applications Web ainsi qu'avec des systèmes embarqués. |
| Maniabilité | Il propose de nombreux packages faciles à utiliser pour effectuer des tâches | Il peut facilement effectuer des calculs matriciels ainsi que des optimisations |
| Environnement de développement intégré | Divers R IDE populaires sont Rstudio, RKward, R commander, etc. | Divers IDE Python populaires sont Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc. |
| Bibliothèques et packages | Il existe de nombreux packages et bibliothèques comme ggplot2 , curseur , etc. | Certains packages et bibliothèques essentiels sont Pandas , Numpy , Scipy , etc. |
| Portée | Il est principalement utilisé pour l’analyse de données complexes en science des données. | Il faut une approche plus rationalisée pour les projets de science des données. |
Écosystème en programmation R et programmation Python
Python prend en charge une très grande communauté de science des données à usage général. L'une des utilisations les plus élémentaires de l'analyse de données, principalement en raison du fantastique écosystème de packages Python centrés sur les données. Pandas et NumPy font partie de ces packages qui facilitent grandement l'importation, l'analyse et la visualisation des données.
Programmation R dispose d'un écosystème riche à utiliser dans les techniques standard d'apprentissage automatique et d'exploration de données. Il fonctionne dans l'analyse statistique de grands ensembles de données et offre un certain nombre d'options différentes pour explorer les données et facilite l'utilisation des distributions de probabilité et l'application de différents tests statistiques.
R contre Python
| Caractéristiques | R. | Python |
|---|---|---|
| Collecte de données | Il est utilisé par les analystes de données pour importer des données à partir de fichiers Excel, CSV et texte. | Il est utilisé dans toutes sortes de formats de données, y compris les tables SQL. |
| Exploration des données | Il est optimisé pour l'analyse statistique de grands ensembles de données | Vous pouvez explorer les données avec Pandas |
| La modélisation des données | Il prend en charge Tidyverse et il est devenu facile d'importer, de manipuler, de visualiser et de créer des rapports sur les données. | Utilisez-vous NumPy, SciPy, scikit-apprendre , TansorFlow |
| Visualisation de données | Vous pouvez utiliser les outils ggplot2 et ggplot pour tracer des nuages de points complexes avec des droites de régression. | Vous pouvez utiliser Matplotlib , Pandas, Né de la mer |
Analyse statistique et apprentissage automatique en R et Python
L'analyse statistique et l'apprentissage automatique sont des composants essentiels de la science des données, impliquant l'application de méthodes, de modèles et de techniques statistiques pour extraire des informations, identifier des modèles et tirer des conclusions significatives à partir des données. R et Python ont tous deux des langages de programmation largement utilisés pour l'analyse statistique, chacun offrant une variété de bibliothèques et de packages pour effectuer diverses tâches statistiques et d'apprentissage automatique. Une comparaison des capacités d'analyse statistique et de modélisation de R et Python.
| Aptitude | R. | Python |
|---|---|---|
| Statistiques de base | Fonctions intégrées (moyenne, médiane, etc.) | NumPy (moyenne, médiane, etc.) |
| Régression linéaire | Fonction lm() et formules | Modèles de statistiques (OLS) Méthode des moindres carrés ordinaires (OLS) |
| Modèles linéaires généralisés (GLM) | Fonction glm() comment fermer le mode développeur | Modèles d'état (GLM) |
| Analyse des séries chronologiques | Forfaits de séries chronologiques (prévisions) | Modèles de statistiques (séries chronologiques) |
| ANOVA et tests t | Fonctions intégrées (aov, t.test) | SciPy (ANOVA, tests t) |
| Tests d'hypothèse | Fonctions intégrées (wilcox.test, etc.) | SciPy (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis) |
| Analyse en composantes principales (ACP) | fonction princomp() | scikit-learn (PCA) |
| Clustering (K-Means, hiérarchique) | kmeans(), hclust() | scikit-learn (KMeans, AgglomerativeClustering) |
| Arbres de décision | Fonction rpart() | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| Forêt aléatoire | Fonction RandomForest() |
Avantages de la programmation R et de la programmation Python
| Programmation R | Programmation Python |
|---|---|
| Il prend en charge un grand ensemble de données pour l'analyse statistique | Programmation à usage général pour utiliser l'analyse de données |
| Les principaux utilisateurs sont les chercheurs et les R&D | Les utilisateurs principaux sont des programmeurs et des développeurs |
| Des packages de support comme marée inverse , ggplot2, curseur, zoo | Packages de support comme pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Soutien RStudio et il dispose d'un large éventail de statistiques et de capacités générales d'analyse et de visualisation de données. | Prise en charge de l'environnement Conda avec Spyder, Ipython Notebook |
Inconvénients de la programmation R et de la programmation Python
| Programmation R | Programmation Python |
|---|---|
| R est beaucoup plus difficile que Python car il est principalement utilisé à des fins statistiques. | Python n'a pas trop de bibliothèques pour la science des données par rapport à R. |
| R n'est peut-être pas aussi rapide que des langages comme Python, en particulier pour les tâches gourmandes en calcul et le traitement de données à grande échelle. | Python n'est peut-être pas aussi spécialisé dans les statistiques et l'analyse de données que R. Certaines fonctions statistiques et capacités de visualisation peuvent être plus rationalisées dans R. |
| La gestion de la mémoire dans R peut ne pas être aussi efficace que dans d'autres langages, ce qui peut entraîner des problèmes de performances et des erreurs liées à la mémoire. | Les capacités de visualisation Python ne sont peut-être pas aussi perfectionnées et rationalisées que celles offertes par ggplot2 de R. |
Utilisations de R et Python en science des données
Les langages de programmation Python et R sont les plus utiles en science des données et il traite de l'identification, de la représentation et de l'extraction d'informations significatives à partir de sources de données à utiliser pour exécuter une certaine logique métier avec ces langages. Il dispose d'un package populaire pour la collecte de données, l'exploration des données, la modélisation des données, la visualisation des données et l'analyse statique.
Exemple en R et Python
Programme pour l'addition de deux nombres
Python
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Sortir
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