R vs Python để trực quan hóa dữ liệu

Thực hành trong khi bạn học với các tập tin bài tập

Tải xuống các tệp mà người hướng dẫn sử dụng để dạy khóa học. Theo dõi và học hỏi bằng cách xem, nghe và thực hành

Tải xuống các khóa học và học mọi lúc, mọi nơi

Xem các khóa học trên thiết bị di động của bạn mà không cần kết nối internet. Tải xuống các khóa học bằng ứng dụng LinkedIn Learning trên iOS hoặc Android của bạn

Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc phân tích, có lẽ bạn đã biết rõ về Python so với. cuộc tranh luận R. Mặc dù cả hai ngôn ngữ đều đang mang lại tương lai cho cuộc sống — thông qua trí tuệ nhân tạo, học máy và đổi mới dựa trên dữ liệu — vẫn có những điểm mạnh và điểm yếu xuất hiện

Theo nhiều cách, hai ngôn ngữ mã nguồn mở rất giống nhau. Tải xuống miễn phí cho mọi người, cả hai ngôn ngữ đều rất phù hợp cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu — từ thao tác và tự động hóa dữ liệu đến phân tích kinh doanh và khám phá dữ liệu lớn. Sự khác biệt chính là Python là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, trong khi R có nguồn gốc từ phân tích thống kê. Càng ngày, câu hỏi không phải là chọn ngôn ngữ nào, mà là làm thế nào để sử dụng tốt nhất cả hai ngôn ngữ lập trình cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn

Trăn là gì?

Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, có mục đích chung, nhấn mạnh khả năng đọc mã thông qua việc sử dụng rộng rãi khoảng trắng. Được phát hành vào năm 1989, Python rất dễ học và được các lập trình viên và nhà phát triển yêu thích. 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 tác vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các tác vụ sau

• Numpy để xử lý mảng chiều lớn
• Pandas để thao tác và phân tích dữ liệu
• Matplotlib để xây dựng trực quan hóa dữ liệu

Ngoài ra, Python đặc biệt phù hợp để triển khai học máy ở quy mô lớn. Bộ thư viện máy học và học sâu chuyên dụng của nó bao gồm các công cụ như scikit-learning, Keras và TensorFlow, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình dữ liệu phức tạp cắm trực tiếp vào hệ thống sản xuất. Sau đó, Jupyter Notebooks là một ứng dụng web mã nguồn mở để dễ dàng chia sẻ các tài liệu chứa mã Python trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và giải thích về khoa học dữ liệu của bạn

R là gì?

R là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được tối ưu hóa cho 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 tinh tế 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] để phân tích sâu

Phổ biến trong số các học giả và nhà nghiên cứu về khoa học dữ liệu, R cung cấp nhiều thư viện và công cụ cho những mục sau

• Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
• Tạo trực quan hóa
• Đào tạo và đánh giá các thuật toán học máy và học sâu

R thường được sử dụng trong RStudio, một 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 Shiny

Sự khác biệt chính giữa R và Python. Mục tiêu phân tích dữ liệu

Sự khác biệt chính giữa hai ngôn ngữ là ở cách tiếp cận khoa học dữ liệu. Cả hai ngôn ngữ lập trình nguồn mở đều được hỗ trợ bởi các cộng đồng lớn, liên tục mở rộng các 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 sắp xếp dữ liệu

Python là một ngôn ngữ đa năng, giống như C++ và Java, với cú pháp dễ đọc, dễ học. Các lập trình viên sử dụng Python để đi sâu vào phân tích dữ liệu hoặc sử dụng máy học trong môi trường sản xuất có thể mở rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để tích hợp nhận dạng khuôn mặt vào API di động của mình hoặc để phát triển ứng dụng máy học

Mặt khác, R được xây dựng bởi các nhà thống kê và dựa 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 chuyên sâu, được hỗ trợ chỉ bằng một vài dòng mã và trực quan hóa dữ liệu đẹp mắt. 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

• Thu thập dữ liệu. Python hỗ trợ tất cả các loại định dạng dữ liệu, từ các tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy [CSV] đến JSON có nguồn gốc từ web. Bạn cũng có thể nhập trực tiếp các bảng SQL vào mã Python của mình. Để phát triển web, thư viện yêu cầu Python cho phép bạn dễ dàng lấy dữ liệu từ web để xây dựng bộ dữ liệu. Ngược lại, R được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu để nhập dữ liệu từ tệp Excel, CSV và văn bản. Các tệp được tạo trong Minitab hoặc ở định dạng SPSS cũng có thể được chuyển thành khung dữ liệu R. Mặc dù Python linh hoạt hơn để lấy dữ liệu từ web, nhưng các gói R hiện đại như Rvest được thiết kế để quét web cơ bản
• khám phá dữ liệu. Trong Python, bạn có thể khám phá dữ liệu với Pandas, thư viện phân tích dữ liệu cho Python. Bạn có thể lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu chỉ trong vài giây. Mặt khác, R được tối ưu hóa để phân tích thống kê các tập dữ liệu lớn và nó cung cấp một số tùy chọn khác nhau để khám phá dữ liệu. Với R, bạn có thể xây dựng các phân phối xác suất, áp dụng các thử nghiệm thống kê khác nhau và sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu và máy học tiêu chuẩn
• mô hình hóa dữ liệu. Python có các thư viện tiêu chuẩn để lập mô hình dữ liệu, bao gồm Numpy để phân tích mô hình số, SciPy để tính toán và tính toán khoa học và scikit-learning cho các thuật toán học máy. Để phân tích mô hình cụ thể trong R, đôi khi bạn sẽ phải dựa vào các gói bên ngoài chức năng cốt lõi của R. Nhưng bộ gói cụ thể được gọi là Tidyverse giúp dễ dàng nhập, thao tác, trực quan hóa và báo cáo dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu. Mặc dù trực quan hóa không phải là thế mạnh của Python, nhưng bạn có thể sử dụng thư viện Matplotlib để tạo các biểu đồ và biểu đồ cơ bản. Ngoài ra, thư viện Seaborn cho phép bạn vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin hơn bằng Python. Tuy nhiên, R được xây dựng để chứng minh kết quả phân tích thống kê, với mô-đun đồ họa cơ bản cho phép bạn dễ dàng tạo các biểu đồ và sơ đồ cơ bản. Bạn cũng có thể sử dụng ggplot2 cho các biểu đồ nâng cao hơn, chẳng hạn như các biểu đồ phân tán phức tạp với các đường hồi quy

Python so với. r. Đó là phù hợp với bạn?

Chọn ngôn ngữ phù hợp tùy thuộc vào tình huống của bạn. Dưới đây là một số điều cần xem xét

• Bạn có kinh nghiệm lập trình? . Nó được coi là một ngôn ngữ tốt cho các lập trình viên mới bắt đầu. Với R, người mới có thể chạy các tác vụ phân tích dữ liệu trong vòng vài phút. Nhưng sự phức tạp của chức năng nâng cao trong R khiến việc phát triển chuyên môn trở nên khó khăn hơn
• Đồng nghiệp của bạn sử dụng cái gì? . Python là ngôn ngữ sẵn sàng sản xuất được sử dụng trong nhiều quy trình công nghiệp, nghiên cứu và kỹ thuật
• Bạn đang cố gắng giải quyết vấn đề gì? . Python là lựa chọn tốt hơn cho máy học và các ứng dụng quy mô lớn, đặc biệt là để phân tích dữ liệu trong các ứng dụng web
• Biểu đồ và đồ thị quan trọng như thế nào? . Ngược lại, các ứng dụng Python dễ tích hợp hơn trong môi trường kỹ thuật

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 R so với. Cuộc tranh luận về Python là vô ích. Trên thực tế, bạn có thể tiến hành phân tích và khám phá dữ liệu ở giai đoạn đầu trong R, sau đó chuyển sang Python khi đến lúc gửi một số sản phẩm dữ liệu

Tìm hiểu thêm về Python và R

Đối với những người theo chủ nghĩa thuần túy về khoa học máy tính, Python luôn nổi bật là ngôn ngữ lập trình phù hợp cho khoa học dữ liệu. Trong khi đó, R có tướng riêng. Tự mình xem 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 cân nhắc khám phá các bài viết sau của Learn Hub. Bạn cũng nên kiểm tra các ngôn ngữ của hướng dẫn về khoa học dữ liệu trên Trung tâm nhà phát triển IBM

• Học máy là gì?
• Khai thác dữ liệu là gì?
• Các ngôn ngữ của hướng dẫn khoa học dữ liệu

Để tìm hiểu thêm về cách tăng tốc phát triển khoa học dữ liệu bằng các ngôn ngữ và khuôn khổ nguồn mở, hãy khám phá IBM Watson Studio

R có tốt hơn Python để trực quan hóa không?

R có tốt hơn để trực quan hóa dữ liệu không?

Python có tốt hơn để trực quan hóa dữ liệu không?

Tại sao R tốt hơn Python để phân tích dữ liệu?