Hướng dẫn what is the need and scope of r programming with python - nhu cầu và phạm vi lập trình r với python là gì
Khám phá những điều cơ bản của hai ngôn ngữ lập trình nguồn mở này, sự khác biệt chính làm cho chúng khác biệt và cách chọn đúng ngôn ngữ cho tình huống của bạn.Nếu bạn làm việc trong khoa học dữ liệu hoặc phân tích, bạn có thể nhận thức rõ về cuộc tranh luận Python so với R. Mặc dù cả hai ngôn ngữ đang mang lại tương lai cho cuộc sống-thông qua trí tuệ nhân tạo, học máy và đổi mới dựa trên dữ liệu-có những điểm mạnh và điểm yếu được phát huy tác dụng. Show
Theo nhiều cách, hai ngôn ngữ nguồn mở rất giống nhau. Tải xuống miễn phí cho tất cả mọi người, cả hai ngôn ngữ đều phù hợp với các tác vụ khoa học dữ liệu - từ thao tác dữ liệu và tự động hóa đến phân tích kinh doanh và khám phá dữ liệu lớn. Sự khác biệt chính là Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, trong khi R có nguồn gốc từ phân tích thống kê. Càng ngày, câu hỏi không phải là lựa chọn, nhưng làm thế nào để sử dụng tốt nhất cả hai ngôn ngữ lập trình cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.Increasingly, the question isn’t which to choose, but how to make the best use of both programming languages for your specific use cases. Python là gì?Python là một ngôn ngữ lập trình theo mục đích chung, mục đích đối tượng, nhấn mạnh khả năng đọc mã thông qua việc sử dụng không gian trắng hào phóng của nó. Được phát hành vào năm 1989, Python rất dễ học và là người yêu thích của các lập trình viên và nhà phát triển. Trên thực tế, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, chỉ sau Java và C. Một số thư viện Python hỗ trợ các nhiệm vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các nhiệm vụ sau:
Thêm vào đó, Python đặc biệt phù hợp để triển khai học máy ở quy mô lớn. Bộ thư viện học tập sâu và học máy chuyên ngành của nó bao gồm các công cụ như Scikit-Learn, Keras và Tensorflow, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình dữ liệu tinh vi cắm trực tiếp vào hệ thống sản xuất. Sau đó, Jupyter Notebooks là một ứng dụng web nguồn mở để dễ dàng chia sẻ các tài liệu có chứa mã Python trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và giải thích khoa học dữ liệu. R là gì?R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở mà Tối ưu hóa để phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Được phát triển vào năm 1992, R có một hệ sinh thái phong phú với các mô hình dữ liệu phức tạp và các công cụ thanh lịch để báo cáo dữ liệu. Ở lần đếm cuối cùng, hơn 13.000 gói R đã có sẵn thông qua Mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN) cho các phân tích sâu. Phổ biến trong các học giả và nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu, R cung cấp nhiều thư viện và công cụ cho các mục sau:
R thường được sử dụng trong Rstudio, môi trường phát triển tích hợp (IDE) để phân tích, trực quan hóa và báo cáo thống kê đơn giản hóa. Các ứng dụng R có thể được sử dụng trực tiếp và tương tác trên web thông qua sáng bóng. Sự khác biệt chính giữa R và Python: Mục tiêu phân tích dữ liệuSự khác biệt chính giữa hai ngôn ngữ là trong cách tiếp cận khoa học dữ liệu của họ. Cả hai ngôn ngữ lập trình nguồn mở đều được hỗ trợ bởi các cộng đồng lớn, liên tục mở rộng thư viện và công cụ của họ. Nhưng trong khi R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê, Python cung cấp một cách tiếp cận tổng quát hơn để gây tranh cãi về dữ liệu. Python là một ngôn ngữ đa năng, giống như C ++ và Java, với cú pháp có thể đọc được mà dễ học. Các lập trình viên sử dụng Python để đi sâu vào phân tích dữ liệu hoặc sử dụng học máy trong môi trường sản xuất có thể mở rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để xây dựng nhận dạng khuôn mặt vào API di động của bạn hoặc để phát triển ứng dụng máy học. R, mặt khác, được xây dựng bởi các nhà thống kê và dựa rất nhiều vào các mô hình thống kê và phân tích chuyên ngành. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R để phân tích thống kê sâu, được hỗ trợ chỉ bằng một vài dòng mã và trực quan dữ liệu đẹp. Ví dụ: bạn có thể sử dụng R để phân tích hành vi khách hàng hoặc nghiên cứu bộ gen. Sự khác biệt chính khác
Python vs R: Cái nào phù hợp với bạn?Chọn đúng ngôn ngữ phụ thuộc vào tình huống của bạn. Dưới đây là một số điều cần xem xét:
Lưu ý rằng nhiều công cụ, chẳng hạn như Microsoft Machine Learning Server, hỗ trợ cả R và Python. Đó là lý do tại sao hầu hết các tổ chức sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ và cuộc tranh luận R so với Python là tất cả. Trên thực tế, bạn có thể tiến hành phân tích và thăm dò dữ liệu giai đoạn đầu trong R và sau đó chuyển sang Python khi thời gian để gửi một số sản phẩm dữ liệu. Tìm hiểu thêm về Python và RĐối với những người theo chủ nghĩa thuần túy khoa học máy tính, Python nổi bật là ngôn ngữ lập trình phù hợp cho khoa học dữ liệu mỗi lần. Trong khi đó, R có những nhà vô địch riêng. Xem cho chính mình trên các cộng đồng phát triển như Stack Overflow. Để tìm hiểu thêm về các khả năng phân tích dữ liệu thông qua Python và R, hãy xem xét khám phá các bài viết tìm hiểu sau đây. Kiểm tra các ngôn ngữ của hướng dẫn khoa học dữ liệu trên trung tâm nhà phát triển IBM cũng được khuyến nghị.
Để tìm hiểu thêm về việc tăng tốc phát triển khoa học dữ liệu với các ngôn ngữ và khung nguồn mở, hãy khám phá IBM Watson Studio. Phạm vi lập trình R là gì?R được sử dụng để phân tích thống kê và khả năng tính toán tốt hơn. Ngôn ngữ bị kiện vì làm sạch, phân tích và thể hiện trực quan dữ liệu. Phạm vi của R nằm trong hầu hết các ngành công nghiệp như thương mại điện tử, bán lẻ, giải trí, tài chính, v.v.almost every industry such as e-commerce, retails, entertainment, finance, etc.
Việc sử dụng R trong Python là gì?Nó tạo ra một khung có thể dịch các đối tượng Python thành các đối tượng R, chuyển chúng thành các hàm R và chuyển đổi đầu ra R trở lại thành các đối tượng Python.Một lợi thế của việc sử dụng R trong Python là chúng tôi có thể sử dụng các gói tuyệt vời của R như GGPLOT2, TIDYR, DPLYR et al.Dễ dàng trong Python.creates a framework that can translate Python objects into R objects, pass them into R functions, and convert R output back into Python objects. One advantage of using R within Python is that we would able to use R's awesome packages like ggplot2, tidyr, dplyr et al. easily in Python.
Tại sao chúng ta cần lập trình R?R cung cấp một loạt các thư viện liên quan đến thống kê và cung cấp một môi trường thuận lợi cho điện toán và thiết kế thống kê.Ngoài ra, ngôn ngữ lập trình R được nhiều nhà phân tích định lượng sử dụng làm công cụ lập trình vì nó hữu ích cho việc nhập và làm sạch dữ liệu.provides a favorable environment for statistical computing and design. In addition, the R programming language gets used by many quantitative analysts as a programming tool since it's useful for data importing and cleaning.
Bạn có cần Python cho R không?Nếu bạn đam mê tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu của phân tích dữ liệu, r có thể phù hợp với bạn.Mặt khác, nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu và làm việc với dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và thuật toán học sâu, Python sẽ phù hợp hơn.. If, on the other hand, you're interested in becoming a data scientist and working with big data, artificial intelligence, and deep learning algorithms, Python would be the better fit. |