R プログラミング言語 そして パイソン どちらもデータ サイエンスに広く使用されています。どちらも非常に便利なオープンソース言語です。データ分析、統計コンピューティング、機械学習用 どちらの言語も、データ サイエンスの仕事向けに大規模なコミュニティと巨大なライブラリを備えた強力なツールです。 R と Python の理論的な比較を以下に示します。
R 対 Python
この記事では、次のトピックについて説明します。
- R プログラミング言語
- Python プログラミング言語
- R プログラミングと Python プログラミングの違い
- R プログラミングと Python プログラミングのエコシステム
- R プログラミングと Python プログラミングの長所と短所
- データ サイエンスにおける R と Python の使用法
- R と Python の例
R プログラミング言語
R プログラミング言語 R は、機械学習アルゴリズム、線形回帰、時系列、統計的推論などに使用されます。Ross Ihaka と Robert Gentleman によって 1993 年に設計されました。R は、統計ソフトウェアおよびデータ分析ツールとして広く使用されているオープンソース プログラミング言語です。 。 R には通常、コマンドライン インターフェイスが付属しています。 R は、Windows、Linux、macOS などの広く使用されているプラットフォームで利用できます。また、R プログラミング言語は最新の最先端ツールです。
Python プログラミング言語
パイソン は、広く使用されている汎用の高水準プログラミング言語です。 1991 年に Guido van Rossum によって作成され、Python Software Foundation によってさらに開発されました。コードの読みやすさに重点を置いて設計されており、その構文によりプログラマーはより少ないコード行で概念を表現できます。
R プログラミングと Python プログラミングの違い
R と Python の主な違いを以下に示します。
| 特徴 | R | パイソン |
|---|---|---|
| 導入 | R は、統計コンピューティングとグラフィックスを含む統計プログラミングのための言語および環境です。 | Python はデータ分析と科学計算用の汎用プログラミング言語です。 |
| 客観的 | 統計分析と表現に役立つ多くの機能があります。 | 組み込みシステムだけでなく、GUI アプリケーションや Web アプリケーションの開発にも使用できます。 |
| 作業性 | タスクを実行するための使いやすいパッケージが多数あります | 行列計算や最適化も簡単に実行可能 |
| 統合開発環境 | さまざまな人気のある R IDE には、Rstudio、RKward、R Commander などがあります。 | さまざまな人気のある Python IDE には、Spyder、Eclipse+Pydev、Atom などがあります。 |
| ライブラリとパッケージ | などのパッケージやライブラリがたくさんあります ggplot2 、 キャレット 、など。 | いくつかの重要なパッケージとライブラリは次のとおりです。 パンダ 、 ナンピー 、 シピー 、など。 |
| 範囲 | 主にデータサイエンスにおける複雑なデータ分析に使用されます。 | データ サイエンス プロジェクトには、より合理化されたアプローチが必要です。 |
R プログラミングと Python プログラミングのエコシステム
パイソン は、汎用データ サイエンスの非常に大規模なコミュニティをサポートしています。データ分析の最も基本的な用途の 1 つであり、主にデータ中心の Python パッケージの素晴らしいエコシステムのためです。 Pandas と NumPy は、データのインポートと分析、視覚化をはるかに簡単にするパッケージの 1 つです。
Rプログラミング 標準的な機械学習やデータ マイニング技術で使用できる豊富なエコシステムを備えています。これは大規模なデータセットの統計分析で機能し、データを探索するためのさまざまなオプションを多数提供し、確率分布の使用やさまざまな統計テストの適用を容易にします。
R 対 Python
| 特徴 | R | パイソン |
|---|---|---|
| データ収集 | データ アナリストが Excel、CSV、テキスト ファイルからデータをインポートするために使用されます。 | SQLテーブルを含むあらゆる種類のデータ形式で使用されます。 |
| データ探索 | 大規模なデータセットの統計分析用に最適化されています | Pandas を使用してデータを探索できます |
| データモデリング | Tidyverse をサポートし、データのインポート、操作、視覚化、レポートが簡単になりました | NumPy、SciPy、 scikit-learn 、 タンサーフロー |
| データの視覚化 | ggplot2 ツールと ggplot ツールを使用して、回帰直線を含む複雑な散布図をプロットできます。 | 使用できます マットプロットリブ 、パンダ、 シーボーン |
R と Python による統計分析と機械学習
統計分析と機械学習はデータ サイエンスの重要な要素であり、データから洞察を抽出し、パターンを特定し、有意義な結論を引き出すための統計的手法、モデル、テクニックの適用が含まれます。 R と Python はどちらも統計分析に広く使用されているプログラミング言語であり、それぞれがさまざまな統計および機械学習タスクを実行するためのさまざまなライブラリとパッケージを提供しています。 R と Python の統計分析とモデリング機能の比較。
| 能力 | R | パイソン |
|---|---|---|
| 基本的な統計 | 組み込み関数 (平均値、中央値など) | NumPy (平均値、中央値など) |
| 線形回帰 | lm() 関数と数式 | 統計モデル (OLS) 通常最小二乗法 (OLS) 法 |
| 一般化線形モデル (GLM) | glm() 関数 | 状態モデル (GLM) |
| 時系列分析 | 時系列パッケージ（予測） | 統計モデル (時系列) |
| ANOVA と t 検定 | 組み込み関数 (aov、t.test) | SciPy (ANOVA、t 検定) |
| 仮説検定 ラテックスのフォントサイズ | 組み込み関数（wilcox.testなど） | SciPy (マン-ホイットニー、クラスカル-ウォリス) |
| 主成分分析 (PCA) | princomp() 関数 | scikit-learn (PCA) |
| クラスタリング (K 平均法、階層型) | kmeans()、hclust() | scikit-learn (KMeans、AgglomerativeClustering) |
| ディシジョン ツリー | rpart() 関数 | scikit-learn (DecisionTreeClassifier) |
| ランダムフォレスト | ランダムフォレスト()関数 |
R プログラミングと Python プログラミングの利点
| Rプログラミング | Python プログラミング |
|---|---|
| 統計分析のための大規模なデータセットをサポートします | データ解析を行うための汎用プログラミング |
| 主なユーザーは学者と研究開発者です | 主なユーザーはプログラマーと開発者です |
| 次のようなサポートパッケージ タイドバース 、ggplot2、キャレット、動物園 | pandas、scipy、scikit-learn、TensorFlow、caret などのパッケージをサポート |
| サポート RSスタジオ 幅広い統計と一般的なデータ分析および視覚化機能を備えています。 | Spyder、Ipython Notebook による Conda 環境のサポート |
R プログラミングと Python プログラミングの欠点
| Rプログラミング | Python プログラミング |
|---|---|
| R は主に統計目的で使用されるため、Python に比べてはるかに困難です。 | Python には、R に比べてデータ サイエンス用のライブラリがあまりありません。 |
| R は、特に計算量の多いタスクや大規模なデータ処理の場合、Python などの言語ほど高速ではない可能性があります。 | Python は、R ほど統計とデータ分析に特化していない可能性があります。一部の統計関数と視覚化機能は、R の方が合理化されている可能性があります。 |
| R でのメモリ管理は他の言語ほど効率的ではない可能性があり、パフォーマンスの問題やメモリ関連のエラーが発生する可能性があります。 | Python の視覚化機能は、R の ggplot2 が提供する機能ほど洗練されておらず、合理化されていない可能性があります。 |
データ サイエンスにおける R と Python の使用法
Python と R プログラミング言語はデータ サイエンスで最も役立ちます また、これらの言語でビジネス ロジックを実行するために使用される意味のある情報をデータ ソースから識別、表現、抽出することも扱います。データ収集、データ探索、データ モデリング、データ視覚化、静的分析のための人気のあるパッケージが含まれています。
R と Python の例
2つの数値を加算するプログラム
パイソン
ダーツリスト
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