Python và r có giống nhau không

Ngày 6 tháng 12 năm 2022

R và Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất trên thế giới, đặc biệt là trong thời đại phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Bài viết này đưa ra những phân tích, đánh giá về ngôn ngữ lập trình R và Python. Nó thảo luận về những ưu điểm và nhược điểm của từng ngôn ngữ. Bạn cũng sẽ tìm hiểu 12 điểm khác biệt chính giữa R và Python và 5 điểm tương đồng của chúng

Mục lục

R là gì?

R là ngôn ngữ lập trình nguồn mở với môi trường hữu ích để thực hiện tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Môi trường này được xây dựng xung quanh giao diện dòng lệnh cơ bản mà các lập trình viên sử dụng để đọc dữ liệu, chỉ định lệnh và nhận kết quả. Môi trường cũng cho phép các lập trình viên kết hợp các hoạt động riêng lẻ thành một chức năng duy nhất có thể được sử dụng lại và thực hiện các chức năng lặp

R chạy và biên dịch trên nhiều hệ điều hành khác nhau như nền tảng UNIX, macOS và Windows. Đây là một ngôn ngữ phổ biến trong môi trường học thuật do các tính năng mạnh mẽ của nó. R có nhiều phương pháp thống kê và đồ họa khác nhau, chẳng hạn như chuỗi thời gian, thuật toán học máy và hồi quy tuyến tính

Ross Ihaka và Robert Gentleman chính thức phát hành phiên bản đầu tiên của R vào năm 1995. Trong những năm qua, một số phiên bản đã được phát hành, với mỗi phiên bản giới thiệu các tính năng mới hoặc cải tiến. Vào ngày 22và tháng 4 năm 2022, phiên bản R mới nhất đã được phát hành. 4. 2. 0.

Các công ty như Meta, Google và Uber sử dụng ngôn ngữ lập trình R.  

Ưu và nhược điểm của R

Ngôn ngữ lập trình R có những ưu điểm sau

• Thông qua ggplot2 R, người dùng có thể trực quan hóa dữ liệu của họ bằng các biểu đồ hấp dẫn với các ký hiệu và công thức
• Người dùng R chuyển đổi mã phi cấu trúc thành mã có cấu trúc thông qua các gói như readr và dplyr
• R là ngôn ngữ nguồn mở cho phép nhiều người tối ưu hóa và cải thiện mã nguồn cũng như các tính năng của nó

Tuy nhiên, nó có một vài nhược điểm

• R mất nhiều thời gian hơn để đưa ra kết quả khi so sánh với các ngôn ngữ khác, chẳng hạn như MATLAB, vì đây là ngôn ngữ xử lý chậm.
• R tiêu tốn nhiều bộ nhớ hơn khi các đối tượng được lưu trữ trong bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên (RAM);
• R không lý tưởng để sử dụng với dữ liệu lớn. Nó cũng yêu cầu tất cả dữ liệu ở một nơi, do đó làm cho quá trình xử lý dữ liệu trở nên tẻ nhạt. Mặc dù vậy, người dùng có thể sử dụng tích hợp để làm cho quá trình này dễ dàng hơn.

Xem thêm. PowerShell là gì?

Trăn là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, cấp cao. Nó là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, linh hoạt và hướng đối tượng, nhấn mạnh khả năng đọc mã với cấu trúc trực quan rõ ràng và cú pháp đơn giản

Python chạy trong các hệ điều hành như macOS, hệ thống dựa trên UNIX, MS-DOS và nhiều phiên bản Windows. Python là ngôn ngữ phổ biến được áp dụng trong khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, phát triển ứng dụng web, học máy và tập lệnh hệ thống. Nó được các lập trình viên ưa thích vì tính linh hoạt, khả năng sửa lỗi, mã có thể nhúng, hiệu quả của mã và các chức năng phức tạp khác.

Ngày 20 tháng 2 năm 1991, Guido Van Rossum phát hành phiên bản đầu tiên của ngôn ngữ Python. Kể từ đó, một số phiên bản Python đã được phát hành, trong khi những phiên bản khác đã bị ngừng sản xuất do lo ngại về bảo mật. Ví dụ: vào ngày 7th tháng 9 năm 2022, bốn bản phát hành mới của Python đã được thực hiện do có thể xảy ra một cuộc tấn công từ chối dịch vụ. 3. 10. 7, 3. 9. 14, 3. 8. 14 và 3. 7. 14. Trăn 2. 0 được phát hành vào ngày 16th tháng 10 năm 2000, trong khi Python 3. 0 được phát hành vào ngày 3rd tháng 12 năm 2008.

Ngôn ngữ lập trình Python được sử dụng bởi các công ty như Netflix, Spotify và NASA.  

Ưu và nhược điểm của Python

Bằng cách sử dụng Python, bạn có thể đạt được những lợi thế sau

• Python là mã nguồn mở, cho phép nhiều người đóng góp và cải thiện các thư viện cũng như tính năng của nó
• Python có nhiều thư viện cần thiết để thực hiện các chức năng liên quan đến khoa học dữ liệu
• Nó nâng cao năng suất với khả năng tích hợp và kiểm soát của nó
• Người dùng có thể nhúng mã Python với các ngôn ngữ lập trình khác, chẳng hạn như C++ khi cần

Tuy nhiên, hãy ghi nhớ những thiếu sót sau đây

• Nó tương đối chậm hơn các ngôn ngữ lập trình khác vì nó là ngôn ngữ được thông dịch
• Nó tiêu tốn một lượng lớn bộ nhớ, điều này có thể khiến nó phản hồi chậm khi cần truy cập nhiều đối tượng hơn
• Các lớp truy cập cơ sở dữ liệu của Python kém phát triển so với các cơ sở dữ liệu khác, chẳng hạn như Kết nối cơ sở dữ liệu Java (JDBC) và Kết nối cơ sở dữ liệu mở (ODBC)

Xem thêm. Java so với. JavaScript. 4 so sánh chính

12 điểm khác biệt chính giữa R và Python

Sau đây là sự khác biệt giữa ngôn ngữ lập trình R và Python

1. Sự khác biệt trong phần giới thiệu

Python là ngôn ngữ có mục đích chung dành cho tính toán khoa học và phân tích dữ liệu. Nó chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu hoặc mã vào máy cho học máy (ML). Chẳng hạn, lập trình viên có thể sử dụng python để phát triển ML hoặc ứng dụng di động.

Mặt khác, R là ngôn ngữ lập trình và môi trường để lập trình thống kê, bao gồm tính toán thống kê và đồ họa. Các nhà thống kê đã tạo ra R; . Các nhà khoa học dữ liệu chủ yếu sử dụng nó để thực hiện phân tích thống kê. Đầu ra của nó bao gồm các trực quan hóa dữ liệu đẹp mắt. Chẳng hạn, nó có thể được các nhà tin sinh học sử dụng để tiến hành nghiên cứu bộ gen

2. Mục tiêu tổng quát

Python chủ yếu tạo ra các ứng dụng giao diện người dùng đồ họa (GUI), ứng dụng web, học máy và phân tích dữ liệu. Chẳng hạn, người dùng có thể sử dụng thư viện khung Tkinter GUI của Python để phát triển các ứng dụng GUI. Họ có thể sử dụng Tkinter để tạo widget hiển thị văn bản và hình ảnh. Các khung Python như Django, CherryPy và Grok được sử dụng trong phát triển web. Gói Python SciPy được sử dụng trong học máy bằng Python

Ngược lại, R có một số tính năng cho phép nó được sử dụng chủ yếu trong phân tích và biểu diễn thống kê. Nó có mảng, danh sách, vectơ và ma trận cho phép tính toán. Nó cũng có các gói như ggplot2, lattice, highcharter và plotly, cho phép người dùng tạo trực quan hóa dữ liệu. Ngoài ra, R bao gồm các công cụ như biểu đồ thanh, biểu đồ, biểu đồ phân tán và bản đồ nhiệt cũng hữu ích trong biểu diễn dữ liệu

3. Mức độ dễ sử dụng

Python là ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn mà người mới bắt đầu có thể nhanh chóng học và hiểu do cú pháp đơn giản của nó. Nó yêu cầu các lập trình viên viết ít dòng mã hơn và dễ đọc. Python sử dụng cách tiếp cận hợp lý hơn cho các dự án khoa học dữ liệu của mình. Nó có một loạt các thư viện mạnh mẽ cho phép người dùng nhập hành động của thư viện vào mã, cho phép nó thực hiện tính toán ma trận và tối ưu hóa một cách dễ dàng

R ít phổ biến hơn Python nhưng vẫn được công nhận rộng rãi. Nó không thân thiện với người mới bắt đầu và có đường cong học tập dốc vì cú pháp của nó khó đọc và yêu cầu lập trình viên viết nhiều dòng mã hơn ngay cả đối với các thao tác đơn giản. R chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu phức tạp trong khoa học dữ liệu. Kịch bản dòng lệnh của nó cho phép người dùng lưu trữ các phương pháp phân tích phức tạp để gọi lại sau này khi cần

4. Mức độ dễ học

Mức độ dễ dàng mà một cá nhân có thể học lập trình phụ thuộc rất nhiều vào nền tảng kiến ​​thức và khả năng thành thạo lập trình. Tuy nhiên, có sự đồng thuận rằng Python có đường cong học tập mượt mà hơn, giúp việc học trở nên dễ tiếp cận hơn. Đây là một ngôn ngữ tiết kiệm thời gian, cần ít thời gian viết mã hơn vì cú pháp của nó tương tự như Ngôn ngữ tiếng Anh, cho phép các lập trình viên hoàn thành các tác vụ viết mã một cách nhanh chóng và do đó, có nhiều thời gian hơn để khám phá Python.  

Mặt khác, những người mới bắt đầu cho biết việc học và thành thạo ngôn ngữ lập trình R gặp nhiều khó khăn hơn do mã không được chuẩn hóa của nó. Mã không được tiêu chuẩn hóa làm cho R trông lộn xộn và khó xử đối với những lập trình viên mới này và do đó có thể cần thời gian học kéo dài. Tuy nhiên, R dễ học hơn đối với những người có nền tảng về thống kê

5. Sự phổ biến của ngôn ngữ

Python phổ biến hơn theo chỉ số The Importance Of Being Earnest (TIOBE). Nó có xếp hạng 17. 08% trong báo cáo tháng 10 năm 2022, cho thấy nhu cầu đã tăng 5% trong năm qua. Tính linh hoạt, dễ sử dụng và cộng đồng lớn của nó đã góp phần vào sự phát triển to lớn này. Python có cơ sở người dùng phong phú hơn, đa dạng hơn; .  

Python là ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực sản xuất vì cú pháp đơn giản của nó cho phép các lập trình viên thực hiện các thao tác phức tạp bằng cách sử dụng ít dòng mã hơn. Nó cũng được các nhà tuyển dụng xếp hạng là một trong những kỹ năng công nghệ được yêu cầu nhiều nhất, khiến nó trở thành một kỹ năng được yêu cầu.  

R ít phổ biến hơn Python. Theo báo cáo tháng 10 năm 2022 của TIOBE, nó được xếp hạng là ngôn ngữ phổ biến thứ 12th với xếp hạng 1. 27%, đại diện cho 0. 03% thay đổi trong năm qua. Những mức tăng phần trăm này cho thấy nhu cầu về ngôn ngữ Python của các lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu ngày càng tăng. Cơ sở người dùng của R chủ yếu thuộc lĩnh vực học thuật, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu và nghiên cứu và phát triển (R&D), những người thực hiện phân tích dữ liệu.

6. Sử dụng với các môi trường phát triển tích hợp (IDE)

Một môi trường phát triển tích hợp là một công cụ phần mềm trang bị cho người dùng một giao diện để viết mã, thử nghiệm và gỡ lỗi các tính năng. Một IDE bao gồm một trình chỉnh sửa mã nguồn, các công cụ tự động hóa bản dựng và trình gỡ lỗi. Trình soạn thảo mã nguồn là trình soạn thảo văn bản hỗ trợ người lập trình viết mã.

Nó có các tính năng cho phép kiểm tra lỗi khi viết mã và tính năng tự động hoàn thành. Các công cụ tự động hóa bản dựng cho phép tự động hóa các tác vụ định kỳ, chẳng hạn như biên dịch mã nguồn thành mã nhị phân cuối cùng và đóng gói mã. Trình gỡ lỗi hiển thị vị trí của lỗi trong mã gốc.  

Các tính năng của IDE cho phép lập trình viên tổ chức quy trình làm việc và giải quyết vấn đề. Python sử dụng các IDE như Spyder, Eclipse+Pydev và Atom, trong khi R sử dụng các IDE như Rstudio, RKward và R Commander

Xem thêm. Nhà phát triển phần mềm vs. Kỹ sư phần mềm. 10 sự khác biệt hàng đầu

7. Thư viện và gói

Các thư viện và gói bao gồm một tập hợp các mã được biên dịch sẵn mà các lập trình viên có thể sử dụng để thực hiện các thao tác cụ thể và được xác định. Thư viện cũng bao gồm tài liệu, mẫu tin nhắn, lớp và dữ liệu cấu hình. Các thư viện Python và các gói bao gồm một tập hợp các mô-đun mã có liên quan được sử dụng nhiều lần trong các chương trình khác nhau để thực hiện các tác vụ cụ thể.

Thư viện Python Matplotib chịu trách nhiệm vẽ biểu đồ dữ liệu số, do đó có giá trị để phân tích dữ liệu. Thư viện Pandas cung cấp các công cụ và cấu trúc dữ liệu cấp cao linh hoạt, hữu ích trong việc phân tích, làm sạch và thao tác dữ liệu. Thư viện NumPy là thư viện máy học hỗ trợ dữ liệu đa chiều và ma trận lớn. Nó có các hàm toán học được xây dựng để tính toán.  

Ngược lại, R có các thư viện chẳng hạn như thư viện ggplot2 hữu ích trong việc trực quan hóa dữ liệu, gói Shiny được sử dụng để tạo các ứng dụng web tương tác và gói Rcrawler được sử dụng để thu thập dữ liệu web dựa trên miền và quét web. R lưu trữ các gói của nó trong các kho lưu trữ như mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN), kho lưu trữ chính thức, Github và Bioconductor cho các kho lưu trữ theo chủ đề cụ thể

8. Tốc độ và hiệu suất

Python là một ngôn ngữ cấp cao sử dụng cú pháp đơn giản. Đây là tùy chọn ưu tiên khi xây dựng các ứng dụng nhanh và quan trọng vì nó sử dụng ít mã hơn, mất ít thời gian hơn để thực thi. Ngược lại, R là ngôn ngữ lập trình cấp thấp. Nó yêu cầu mã dài hơn, ngay cả đối với các quy trình đơn giản. Mã dài mất nhiều thời gian hơn để chạy. Như vậy có thể nói R thực thi code chậm hơn Python

9. Thu thập dữ liệu

Python linh hoạt hơn vì nó cho phép người dùng sử dụng tất cả các định dạng dữ liệu, bao gồm các tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) và Ký hiệu đối tượng Javascript (JSON) files. It enables the importation of ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) vào mã của nó. Thư viện yêu cầu Python cho phép các nhà phát triển web lấy dữ liệu từ web để tạo bộ dữ liệu một cách nhanh chóng.

Ngược lại, R được phát triển để cho phép các nhà phân tích nhập dữ liệu từ tệp Excel, tệp văn bản và tệp CSV. Không giống như Python, các gói R được thiết kế để quét web cơ bản. Khung dữ liệu trong R có thể được tạo bằng cách chuyển các tệp được tạo ở định dạng SPSS hoặc Minitab

10. Khai thác và thao tác dữ liệu

Khám phá dữ liệu liên quan đến việc khám phá một tập dữ liệu mở rộng để khám phá các mẫu, đặc điểm và điểm ưa thích ban đầu. Thao tác dữ liệu liên quan đến việc tổ chức dữ liệu thành dữ liệu có cấu trúc để các chương trình máy tính có thể diễn giải dữ liệu dễ dàng. Thư viện Pandas trong Python được sử dụng để thao tác và khám phá dữ liệu. Nó cho phép người dùng lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu một cách nhanh chóng. Pandas cũng có các khả năng cho phép hợp nhất và tham gia các tập dữ liệu cũng như lập chỉ mục và tập hợp dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho thao tác dữ liệu

Ngược lại, R được xây dựng có mục đích để phân tích thống kê các tập dữ liệu lớn và do đó cung cấp nhiều giải pháp để khám phá và thao tác dữ liệu. Gói dplyr trong R cho phép người dùng chọn, lọc, thay đổi, nhóm, tóm tắt và nối dữ liệu. R cũng cho phép người dùng tạo phân phối xác suất, sử dụng các kiểm tra thống kê khác nhau và sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu

11. Cách tiếp cận mô hình hóa dữ liệu

Python bao gồm các thư viện chuẩn để lập mô hình dữ liệu. Ví dụ: NumPy được sử dụng để phân tích mô hình số, SciPy được sử dụng để thực hiện tính toán và tính toán khoa học và scikit-learning được sử dụng cho thuật toán máy học. Gói Tidyvserse giúp dễ dàng nhập, thao tác, trực quan hóa và báo cáo dữ liệu trong R. Tuy nhiên, đôi khi người dùng dựa vào các gói bên ngoài để thực hiện phân tích mô hình dữ liệu cụ thể trong R.

12. Trực quan hóa dữ liệu

Python không cho phép người dùng trực quan hóa dữ liệu của họ một cách hấp dẫn như R. Các lập trình viên có thể sử dụng thư viện Matplotlib để tạo các đồ thị và biểu đồ cơ bản. Đồng thời, các lập trình viên cũng có thể sử dụng thư viện Seaborn để vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin hơn để trực quan hóa dữ liệu.  

Mặt khác, R về cơ bản được tạo ra để trực quan hóa các kết quả phân tích thống kê. Mô-đun đồ họa cơ sở cho phép người dùng tạo các biểu đồ và sơ đồ cơ bản, trong khi các công cụ ggplot2 và ggplot cho phép người dùng vẽ các biểu đồ phân tán phức tạp bằng các đường hồi quy để trực quan hóa dữ liệu

Xem thêm. Kỹ sư DevOps. Mô tả công việc, Kỹ năng chính và Mức lương năm 2022

5 Điểm Tương Đồng Giữa R Và Python

Sau đây là những điểm giống nhau giữa ngôn ngữ lập trình R và Python

1. Chúng là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở

Python được tạo theo giấy phép nguồn mở được phê duyệt bởi sáng kiến ​​nguồn mở (OSI); . Tương tự, ngôn ngữ lập trình R còn được gọi là phần mềm mã nguồn mở theo quy định của giấy phép công cộng chung GNU’s Not Unix (GNU). Các ngôn ngữ nguồn mở cho phép người dùng đóng góp vào việc cải thiện và tối ưu hóa các tính năng, báo cáo lỗi hoặc thậm chí cung cấp các bản sửa lỗi cho các trang web chính thức

2. Chúng được sử dụng để phân tích dữ liệu

Python được sử dụng để phân tích dữ liệu do cú pháp đơn giản, tính linh hoạt và khả năng mở rộng của nó. Nó có một bộ sưu tập lớn các thư viện được sử dụng để tính toán và thao tác dữ liệu. Python cũng cung cấp các thư viện cho đồ họa và trực quan hóa dữ liệu. Tương tự, ngôn ngữ lập trình R được sử dụng để phân tích dữ liệu. Nó cho phép người dùng xác định các mẫu và xây dựng các mô hình thực tế. Nó được sử dụng để tạo và phát triển các ứng dụng phần mềm thực hiện phân tích thống kê. Nó cũng hỗ trợ các kỹ thuật mô hình phân tích như phân cụm và kiểm tra thống kê cổ điển

3. Cả hai đều có nhu cầu cao trong thị trường việc làm

Theo báo cáo của TIOBE, Python vẫn là ngôn ngữ lập trình được yêu cầu nhiều nhất. Đây cũng là một trong những kỹ năng công nghệ được yêu cầu nhiều nhất, với một số công ty sử dụng ML và AI để điều hành các hoạt động quan trọng. Ngôn ngữ lập trình R xếp thứ 12thứ trong báo cáo đó, khiến ngôn ngữ này trở thành một trong 20 ngôn ngữ lập trình hàng đầu. Các lập trình viên R cũng đang có nhu cầu, mặc dù ở mức độ khác với những người có kỹ năng Python. Họ có thể ứng tuyển vào các vị trí như nhà phân tích dữ liệu, kiến ​​trúc sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu hoặc quản trị viên dữ liệu.

4. Cả hai đều phù hợp với AI và máy học

Python thường được sử dụng để hỗ trợ máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), vì nó có thể được mã hóa để xử lý dữ liệu trong . Nó cũng sử dụng cú pháp đơn giản, có một thư viện phong phú và có một cộng đồng lớn các nhà phát triển. Các lập trình viên cũng có thể sử dụng R để hỗ trợ AI và ML. Nó là nguồn mở và có một cộng đồng đang phát triển. Các ngôn ngữ lập trình này hỗ trợ các tác vụ AI như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.

5. Cả hai đều độc lập với nền tảng

Cả hai ngôn ngữ lập trình Python và R đều độc lập với nền tảng. Chúng thực hiện các chức năng tương tự bất kể nền tảng mà lập trình viên sử dụng. Chúng tương thích với các nền tảng như hệ thống Linux, Windows và các phiên bản macOS

Xem thêm. địa hình vs. ansible. Hiểu sự khác biệt chính

Lấy đi

Python và R là những ngôn ngữ ưa thích cho các nhà phát triển làm việc với dữ liệu, ML và AI và có lý do chính đáng. Cả hai đều là nguồn mở, mở ra một cộng đồng học tập, thảo luận và đổi mới lớn. Tuy nhiên, R bắt nguồn từ phân tích thống kê, khiến nó đặc biệt phù hợp với các ứng dụng khoa học dữ liệu và trực quan hóa. Python đơn giản hơn để làm việc, đặc biệt là trong môi trường sản xuất.  

Lập trình R có giống với Python không?

R giống với ngôn ngữ nào nhất?

Tôi nên học R hay Python trước?