R 과 파이썬 데이터 분석의 차이점은 무엇입니까?

R 언어는 주로 통계 분석, 드로잉 및 데이터 마이닝을 위한 자유 소프트웨어 프로그래밍 언어 및 운영 환경입니다. R 은 뉴질랜드 오클랜드 대학의 Ross Ihaka 와 Robert Jetman (따라서 이름 R) 이 개발한 것으로 현재' R 개발 핵심 팀' 이 개발하고 있습니다. R 은 S 언어 기반 GNU 프로젝트이므로 S 언어의 구현으로도 볼 수 있습니다. 일반적으로 S 언어로 작성된 코드는 수정 없이 R 환경에서 실행할 수 있습니다. R 의 구문은 체계에서 비롯됩니다.

R 의 소스 코드는 무료로 다운로드하거나 컴파일된 실행 파일을 다운로드할 수 있으며 UNIX (FreeBSD 및 Linux 포함), Windows 및 MacOS 를 포함한 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. R 은 주로 명령줄 작업이며 일부 그래픽 사용자 인터페이스가 개발되었습니다.

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R 의 기능은 사용자가 작성한 패키지를 통해 향상시킬 수 있습니다. 추가된 기능에는 특수 통계 기술, 드로잉 기능, 프로그래밍 인터페이스 및 데이터 출력/가져오기 기능이 포함됩니다. 이 패키지는 R 언어, LaTeX, Java, 가장 일반적으로 사용되는 C 언어 및 Fortran 으로 작성되었습니다. 다운로드한 실행 가능한 버전에는 CRAN 에 따라 수천 가지의 다른 패키지가 기록된 여러 가지 핵심 기능이 포함된 패키지가 함께 제공됩니다. 일부는 계량 경제학, 재무 분석, 인문학 연구, 인공지능과 같은 일반적인 것들이다.

파이썬은 R 언어와 같은 특징을 가지고 있다.

Python 과 R 은 데이터 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 전문적이고 포괄적인 모듈을 갖추고 있으며 행렬 연산, 벡터 연산 등과 같은 많은 공통 함수를 고급 용도로 사용합니다.

Python 과 R 은 멀티 플랫폼 적응성, Linux 와 window 모두 가능, 코드 이식이 가능합니다.

파이썬과 r 은 MATLAB, minitab 등 널리 사용되는 수학 도구에 가깝다.

파이썬과 r 언어의 차이점

데이터 구조의 관점에서 볼 때 R 의 데이터 구조는 벡터 (1 차원), 다차원 배열 (2 차원 행렬), 목록 (구조화되지 않은 데이터), 데이터 프레임 (구조화된 데이터) 등 매우 간단합니다. 파이썬은 보다 정확한 데이터 액세스 및 메모리 제어를 위해 보다 풍부한 데이터 구조를 포함하고 있습니다. 예를 들어 다차원 배열 (읽기 및 쓰기 및 순서), 튜플 (읽기 전용 및 순서), 집합 (고유 및 순서 없음), 사전 (키 값) 등이 있습니다.

파이썬은 R 보다 빠르며 파이썬은 G 의 데이터를 직접 처리할 수 있습니다. R 은 할 수 없습니다. 데이터를 분석할 때 R 은 데이터베이스 (groupby 를 통해) 를 통해 큰 데이터를 작은 데이터로 변환한 다음 분석을 위해 R 에 전달해야 하므로 R 은 동작 목록을 직접 분석할 수 없고 통계 결과만 분석할 수 있습니다.

파이썬은 모든 방면에서 사용할 수 있는 균형 잡힌 언어이다. 파이썬은 다른 언어 호출, 연결읽기 데이터 소스, 운영 체제, 정규식, 워드 프로세싱 등에서 큰 장점을 가지고 있습니다. R 은 통계적으로 더 두드러진다.

파이썬 (Python) 의 판더스 (Pandas) 는 R 의 데이터 프레임 (dataframes) 을 참고하고, R 의 rvest 는 파이썬 (Python) 의 BeautifulSoup 을 참조한다. 이 두 언어는 어느 정도 상호 보완적이다. 일반적으로 Python 은 컴퓨터 프로그래밍 및 웹 크롤러에 비해 R 이 유리하고 R 은 통계 분석에 있어 보다 효율적인 독립 데이터 분석 도구라고 생각합니다. 그래서 Python 과 R 브러시를 동시에 배우는 것이 데이터 과학의 왕도이다.