R Vs Python - ความแตกต่างที่แท้จริง

ในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจสงสัยว่าภาษาโปรแกรมใดเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า R หรือ Python

ทั้งสองเป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยมซึ่งแต่ละภาษามีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง มาสำรวจกัน

ดังนั้น การตัดสินใจว่าจะเลือก R หรือPython จึงเป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ที่ต้องการเหมือนกัน

หลังจากอ่านบทความจบ คุณจะได้เรียนรู้ความแตกต่างระหว่างภาษาโปรแกรม R และ Python ด้วยความรู้นี้ คุณจะสามารถเลือกภาษาโปรแกรมที่เหมาะสมสำหรับโครงการข้อมูลถัดไปของคุณ

เข้าเรื่องกันเลย!

สารบัญ

• ภาพรวมภาษา
  • ภาษาอาร์
  • ภาษาไพธอน
• ความง่ายในการเรียนรู้
• การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพ
  • การจัดการข้อมูล
  • การแสดงข้อมูล
• การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์
• ประสิทธิภาพและความเร็ว
  • ความเร็ว
  • การจัดการหน่วยความจำ
  • ประสิทธิภาพของโค้ด
• ชุมชนและการสนับสนุน
  • ความพร้อมใช้งานของทรัพยากร
  • ตลาดงาน
• การบูรณาการและการขยาย
• ไวยากรณ์และความสามารถในการอ่าน
  • การกำหนดค่าให้กับตัวแปร
  • การทำดัชนี
  • กำลังโหลดและนำเข้าไลบรารี
• คำสุดท้าย

ภาพรวมภาษา

ภาษาอาร์

R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำงานกับข้อมูล มันถูกออกแบบมาสำหรับการจัดการข้อมูลและการแสดงภาพ R เริ่มแรกกลายเป็นซอฟต์แวร์ทางสถิติสำหรับนักวิจัยและนักสถิติเพื่อทำการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ข้อมูล

ด้วยการรวมแพ็คเกจต่างๆ ภายใต้โครงการ CRAN ใน R (เช่น tidyverse, dplyr และggplot2 ) ทำให้กลายเป็นตัวเลือกชั้นนำสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก

ข้อดีบางประการของการใช้ R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ :

• ชุมชนที่แข็งแกร่ง
• มุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองทางสถิติ
• ทรัพยากรมากมายสำหรับการแสดงข้อมูล

ตอนนี้เรามาอธิบายPythonกัน ไม่ต้องกังวล เราไม่ได้พูดถึงงู แต่เป็นของจริง

ภาษาไพธอน

Pythonเป็นภาษาโปรแกรมแบบโอเพ่นซอร์สอเนกประสงค์ แม้ว่า Python จะไม่ได้รับการพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ Python ก็ได้รับความนิยมอย่างมากในสาขานี้เนื่องจากความเรียบง่ายและอ่านง่าย

ข้อดีของการใช้Pythonในการวิเคราะห์ข้อมูลคือ:

• ไวยากรณ์ที่ชัดเจน ซึ่งช่วยให้เข้าใจและเขียนโค้ดได้ง่ายขึ้น แม้กระทั่งสำหรับผู้เริ่มต้น
• ให้ความสามารถในการขยายระดับสูง
• ไลบรารีที่กำลังเติบโตของ Python สำหรับวิทยาการข้อมูลโดยเฉพาะ (เช่นPandas , NumPy, Scikit-learn และSciPy ) ทำให้เป็นทางเลือกสำหรับแอปพลิเคชันข้อมูล นอกจากนี้ API ของ SQLite ยังช่วยให้คุณเขียนโค้ด SQL ภายใน Python ได้

ความง่ายในการเรียนรู้

เมื่อตัดสินใจเลือกระหว่าง Python และ R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องประเมินว่าการเรียนรู้แต่ละภาษานั้นง่ายเพียงใด แม้ว่าโดยทั่วไปแล้ว Python และ R จะถือว่าเรียนรู้ได้ง่าย แต่สิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคุณนั้นขึ้นอยู่กับภูมิหลังและแรงบันดาลใจส่วนตัวของคุณ

หลาม

หากคุณเพิ่งเริ่มเขียนโปรแกรมหรือมีประสบการณ์เกี่ยวกับภาษาอย่างเช่น Java หรือ C++ Python อาจรู้สึกเหมือนได้สูดอากาศบริสุทธิ์ Python เป็นที่รู้จักในด้านการอ่านง่ายและเรียบง่าย เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นและสามารถใช้งานได้หลากหลาย

• เน้นการอ่านง่ายและเรียบง่ายเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น
• ภาษาโปรแกรมอเนกประสงค์อเนกประสงค์สำหรับงานที่หลากหลาย เช่น การเขียนสคริปต์ การพัฒนาเว็บ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• เอกสาร บทช่วยสอน คู่มือ และหลักสูตรมากมาย
• แพลตฟอร์มการเรียนรู้ที่น่าสนใจเช่น Coursera และ Codecademy นำเสนอทรัพยากร Python

แล้วอาร์ล่ะ?

ภาษาโปรแกรม R

R ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการทำงานกับข้อมูลและมอบประสบการณ์ที่คุ้นเคยและตรงไปตรงมามากขึ้นสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานด้านสถิติ

• ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ
• ระบบนิเวศที่สมบูรณ์ของห้องสมุดและแพ็คเกจสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• มีเอกสาร บทช่วยสอน คู่มือ และหลักสูตรมากมาย
• ทรัพยากรการเรียนรู้ที่มีอยู่ในแพลตฟอร์มเช่น Coursera และแหล่งข้อมูลการเรียนรู้อย่างเป็นทางการของ RStudio

การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพเป็นองค์ประกอบที่สำคัญในกระบวนการตัดสินใจ เนื่องจากจะแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ด้วยการระบุแนวโน้ม รูปแบบ และค่าผิดปกติ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจและองค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้ ปรับการดำเนินงานให้เหมาะสม และขับเคลื่อนนวัตกรรม

ส่วนนี้มุ่งเน้นไปที่การจัดการข้อมูลและความสามารถในการแสดงภาพของทั้งสองภาษา

การจัดการข้อมูล

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใดๆ การจัดการข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญของวงจรการวิเคราะห์ อันที่จริง เวลาส่วนใหญ่ของคุณหมดไปกับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ งานต่างๆ เช่น การทำความสะอาด การปรับรูปร่างใหม่ และการกรอง เป็นสิ่งจำเป็น และนี่คือที่มาของการจัดการข้อมูล

ทั้ง Python และ R มีไลบรารีมากมายสำหรับจัดการข้อมูล:

• Pandas และ NumPy มักใช้ไลบรารี Python สำหรับการจัดการข้อมูล Pandas จัดการกับการผสาน การปรับรูปร่าง และการรวมข้อมูล ในขณะที่NumPy มุ่งเน้นไปที่การดำเนินการเชิงตัวเลขที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์
• ภาษาการเขียนโปรแกรม R นำเสนอ ระบบนิเวศแพ็คเกจ tidyverse ที่เป็นที่นิยม รวมถึง dplyr และ tidyr เพื่อจัดการข้อมูล dplyr อนุญาตให้กรอง จัดเรียง เลือก และเปลี่ยนแปลงข้อมูล ในขณะที่ tidyr จัดการการปรับรูปแบบกว้างและยาวเพื่อล้างข้อมูล

ตอนนี้เรามาพูดถึงการสร้างภาพ

การแสดงข้อมูล

ขั้นตอนสำคัญในวงจรชีวิตของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการนำเสนอข้อค้นพบจากข้อมูลในลักษณะที่มีผลกระทบยาวนานต่อผู้อ่าน ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ การใช้กราฟและสถิติที่เหมาะสมซึ่งสื่อสารข้อความของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ

Python และ R นำเสนอไลบรารีการแสดงภาพที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้คุณสร้างกราฟและแดชบอร์ดที่ทรงพลังซึ่งเต็มไปด้วยข้อมูลเชิงลึก

• Python มี Matplotlib, Seaborn และ Plotly เป็นต้น Matplotlib เป็นรากฐานสำหรับการสร้างการแสดงภาพแบบคงที่ เคลื่อนไหว และโต้ตอบ ในขณะที่ Seaborn ทำให้การสร้างกราฟิกเชิงสถิติง่ายขึ้น สำหรับพล็อตเชิงโต้ตอบ Plotly เป็นตัวเลือกที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย
• R มี ggplot2, lattice และ Shiny เป็นต้น ggplot2 เป็นระบบกราฟิกที่มีความยืดหยุ่นสูงตามไวยากรณ์ของกราฟิก ทำให้สามารถแปลงได้หลากหลายพร้อมโครงสร้างพื้นฐานที่สอดคล้องกัน Lattice เชี่ยวชาญในการแสดงภาพข้อมูลหลายตัวแปร ในขณะที่ Shiny อนุญาตให้สร้างเว็บแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบเพื่อแสดงภาพข้อมูลของคุณ

เมื่อทำงานกับข้อมูล คุณจะรู้ว่า Python นำเสนอวิธีการสร้างภาพที่มีความคล่องตัวมากกว่า ในขณะที่ R มีแพ็คเกจและตัวเลือกมากมาย ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการสร้างภาพ

แล้วแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ล่ะ?

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

บ่อยครั้ง คุณจะต้องสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับปรุงการสร้างข้อมูลและงานวิเคราะห์

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสรุปกระบวนการสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนและคาดการณ์

ทั้งภาษาโปรแกรม Python และ R ถูกโหลดด้วยแพ็คเกจการเรียนรู้ของเครื่องที่ให้คุณสร้างโมเดลที่ซับซ้อนโดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

เมื่อคุณเจาะลึกลงไปในฟิลด์เหล่านี้ คุณจะพบว่าความเก่งกาจของ Python แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำๆ

เนื่องจากมีต้นกำเนิดมาจากการพัฒนาซอฟต์แวร์ Python จึงมีไลบรารี่และเฟรมเวิร์กที่กว้างขวางกว่าพร้อมอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ในขณะที่คุณทำงานในโครงการของคุณ ให้พิจารณาประเด็นต่อไปนี้สำหรับแต่ละภาษา:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn และ PyTorch เป็นไลบรารียอดนิยมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกใน Python ภาษานี้มีโปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์จำนวนมากและกระตือรือร้นในการพัฒนาเครื่องมือสำหรับแอปพลิเคชัน AI
• R:แพ็คเกจอย่างเช่น 'caret', 'randomForest' และ 'xgboost' นั้นถูกใช้อย่างแพร่หลายใน R เพื่อการเรียนรู้ของเครื่อง R เก่งในด้านการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา แต่อาจขาดความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพการประมวลผล

พูดคุยเกี่ยวกับประสิทธิภาพและความเร็ว!

ประสิทธิภาพและความเร็ว

บ่อยครั้ง คุณจะมีส่วนร่วมในการดำเนินการ EDA และการสร้างแบบจำลองที่ไม่ต้องการให้คุณคอยจับตาดูประสิทธิภาพและความเร็วของการวิเคราะห์ของคุณอย่างเข้มงวด

อย่างไรก็ตาม เมื่อสร้างแบบจำลองที่ผู้ใช้รายอื่นโต้ตอบด้วย การวิเคราะห์ประสิทธิภาพและความเร็วของการคาดคะเนจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง โปรแกรมเมอร์ขนาดใหญ่ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและความเร็วเป็นอย่างมาก

มีความแตกต่างที่โดดเด่นระหว่าง R และ Python ในแง่ของประสิทธิภาพและความเร็ว

ลองตรวจสอบดู

ความเร็ว

Python มีแนวโน้มที่จะทำงานเร็วกว่า R ในหลาย ๆ สถานการณ์ ตัวอย่างเช่น ในการเปรียบเทียบมาตรฐานความเร็ว พบว่าโค้ด Python เร็วกว่าทางเลือก R ถึง 5.8 เท่า

เพื่อให้การเปรียบเทียบของเรามั่นคงยิ่งขึ้น เราจะใช้รหัสการเปรียบเทียบเพื่อเปรียบเทียบเวลาการดำเนินการสำหรับการอ่านไฟล์ CSV และการคำนวณค่าเฉลี่ยของคอลัมน์เฉพาะใน Python และ R

รหัสการเปรียบเทียบใน Python

ในการเรียกใช้รหัสการเปรียบเทียบใน Python ให้เปิดJupyter Notebook (เป็น IDE สำหรับเรียกใช้รหัส Python) และเรียกใช้รหัสที่ระบุด้านล่าง:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows = 1000000
cols = 10
start_time = time.time()
data = pd.DataFrame(np.random.rand(rows, cols), columns=[f'column_{i}' for i in range(1, cols + 1)])
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time = end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time = time.time()
mean_value = data['column_5'].mean()
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time = end_time - start_time

print(f"Time taken to generate the dataset: {gen_time:.5f} seconds")
print(f"Time taken to calculate the mean: {calc_time:.5f} seconds")

หลังจากรันโค้ดด้านบนแล้ว คุณจะเห็นผลลัพธ์ดังภาพด้านล่าง:

รหัสเปรียบเทียบในภาษาโปรแกรม R

ในการรันโค้ดการเปรียบเทียบใน R ให้เปิดRStudioและรันโค้ดที่ระบุด้านล่าง:

library(microbenchmark)

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows <- 1000000
cols <- 10
start_time <- Sys.time()
data <- as.data.frame(matrix(runif(rows * cols), nrow = rows))
colnames(data) <- paste0("column_", 1:cols)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time <- end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time <- Sys.time()
mean_value <- mean(data$column_5, na.rm = TRUE)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time <- end_time - start_time

cat("Time taken to generate the dataset:", gen_time, "seconds\n")
cat("Time taken to calculate the mean:", calc_time, "seconds\n")

หลังจากรันโค้ดด้านบนแล้ว คุณจะเห็นเวลาที่ R ใช้ในการดำเนินการตามที่แสดงในภาพด้านล่าง:

การสร้างชุดข้อมูล

• Python: 0.15999 วินาที
• R: 1.397292 วินาที

Python เร็วกว่าอย่างมากในการสร้างชุดข้อมูลเมื่อเทียบกับ R โดย Python ใช้เวลาประมาณ 0.16 วินาที ในขณะที่ R ใช้เวลาประมาณ 1.4 วินาทีในการสร้างชุดข้อมูลเดียวกัน

การคำนวณค่าเฉลี่ย

• Python: 0.02403 วินาที
• R: 0.03403687 วินาที

Python ยังเร็วกว่าในการคำนวณค่าเฉลี่ยของคอลัมน์หนึ่งๆ โดยใช้เวลาประมาณ 0.024 วินาที ในขณะที่ R ใช้เวลา 0.034 วินาที

การจัดการหน่วยความจำ

Python is more efficient in terms of memory usage, while R tends to put everything in memory. This distinction can become particularly relevant when working with large datasets that may strain the available memory resources.

Code efficiency

Python’s performance can vary depending on the code’s efficiency, while R can exhibit consistent behavior across implementations. In comparison, the slowest implementation in Python was about 343 times slower than the fastest, while in R, it was about 24 times slower.

Community and Support

Community and support play a crucial role when choosing between R and Python for data analysis, as they significantly influence your learning experience, access to resources, and professional growth.

Availability of Resources

• Python: Python has a vast user base, making it easier to find support and resources for your projects. Its diverse community offers extensive libraries and tools for various applications, including data analysis.
• R: R has a more specialized community focused on statistics and data analysis, resulting in a wealth of resources tailored to the needs of data analysts and statisticians. R’s focused community enables targeted support for data analysis tasks.

Job Market

• Python: Python is in high demand in industries such as web development, software engineering, and artificial intelligence. Possessing Python skills can open doors for you in various fields, including data analysis.
• R :แม้ว่า R จะใช้เป็นหลักในการวิจัยและวิชาการ แต่กำลังได้รับความนิยมในอุตสาหกรรมที่ต้องใช้การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง เช่น เทคโนโลยีชีวภาพ การเงิน และการทำข่าวข้อมูล หากความใฝ่ฝันในอาชีพของคุณสอดคล้องกับสาขาเหล่านี้ การเรียนรู้ R อาจเป็นประโยชน์

การบูรณาการและการขยาย

การผสานรวมและความสามารถในการขยายมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นระหว่างเครื่องมือและแพ็คเกจต่างๆ ทำให้คุณสามารถทำงานได้หลากหลาย

ภาษาที่มีคุณสมบัติการผสานรวมและการขยายที่แข็งแกร่งสามารถปรับให้เข้ากับเทคโนโลยีใหม่ได้อย่างง่ายดายและนำเสนอชุดฟังก์ชันการทำงานที่ครอบคลุมมากขึ้นสำหรับโครงการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

ลองเปรียบเทียบทั้งสองภาษา

หลาม:

• ออกแบบมาสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์โดยนำเสนอความสามารถในการผสานรวมและกรณีการใช้งานที่ยอดเยี่ยม
• ขยายได้สูงด้วยไลบรารีมากมาย เช่น NumPy, Pandas และ Scikit-learn ซึ่งสามารถปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานของ Python ในงานวิเคราะห์ข้อมูล
• อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันโดยอนุญาตให้คุณรันรหัส R โดยใช้แพ็คเกจrpy2

ร:

• มุ่งเน้นไปที่การคำนวณเชิงสถิติ ให้การสนับสนุนอย่างกว้างขวางสำหรับการนำเข้าข้อมูลจากรูปแบบต่างๆ เช่น Excel, CSV และ SPSS
• เสนอความสามารถในการขูดเว็บผ่านแพ็คเกจที่ทันสมัย ​​เช่น Rvest
• แม้ว่าจะไม่หลากหลายเท่า Python แต่ก็มีระบบนิเวศที่หลากหลายของแพ็คเกจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ
• เปิดใช้งานการทำงานร่วมกันโดยให้คุณรันโค้ด Python โดยใช้แพ็คเกจ reticulate

ลองดูคลิปด้านล่างเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Python

ไวยากรณ์และความสามารถในการอ่าน

ความสามารถในการอ่านไวยากรณ์และโค้ดเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อเลือกภาษาโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากอาจส่งผลต่อช่วงการเรียนรู้และประสิทธิภาพการเขียนโค้ดของคุณอย่างมาก

ไวยากรณ์ที่ชัดเจนและรัดกุมทำให้คุณสามารถเขียนโค้ดได้อย่างรวดเร็ว และลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาด ความสามารถในการอ่านที่ดีทำให้คุณและคนอื่นๆ เข้าใจและดูแลรักษาโค้ดของคุณได้ง่ายขึ้น ซึ่งช่วยให้การทำงานร่วมกันมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความแตกต่างทางไวยากรณ์ที่สำคัญบางประการระหว่าง Python และ R คือ:

การกำหนดค่าให้กับตัวแปร

ใน Python การกำหนดค่าให้กับตัวแปรนั้นตรงไปตรงมา คุณเพียงแค่ใช้เครื่องหมายเท่ากับเพื่อกำหนดค่าให้กับตัวแปร

Python:
x = 5   --> Assigns a value of 5 to x

Python เป็นที่รู้จักจากไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและสะอาดตา ซึ่งช่วยให้ช่วงการเรียนรู้ราบรื่น

ในทางกลับกัน R ใช้ตัวดำเนินการกำหนด ( <-) เพื่อกำหนดค่าให้กับตัวแปร

R:
x <- 5     --> Assigns a value of 5 to x

ไวยากรณ์นี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานวิเคราะห์ทางสถิติ ทำให้โค้ดมีความยืดหยุ่นมากขึ้น

การทำดัชนี

Python ใช้การทำดัชนีเป็นศูนย์ โดยที่องค์ประกอบแรกอยู่ที่ดัชนี 0 วิธีการนี้พบได้ทั่วไปในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา และอาจคุ้นเคยมากกว่าสำหรับผู้ที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรม

Python:
numbers_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# Accessing the first element (zero-based indexing)
first_element = numbers_list[0]
print("First element:", first_element)

# Accessing the third element (zero-based indexing)
third_element = numbers_list[2]
print("Third element:", third_element)

เอาต์พุต

ในทางตรงกันข้าม R ใช้การจัดทำดัชนีแบบฐานเดียว โดยที่องค์ประกอบแรกอยู่ที่ดัชนี 1 ระบบการจัดทำดัชนีนี้มักเป็นที่ต้องการของนักสถิติและนักวิจัยเนื่องจากลักษณะที่ใช้งานง่าย ซึ่งสอดคล้องกับวิธีการนับของมนุษย์โดยทั่วไป

R:
numbers_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# Accessing the first element (one-based indexing)
first_element <- numbers_vector[1]
cat("First element:", first_element, "\n")

# Accessing the third element (one-based indexing)
third_element <- numbers_vector[3]
cat("Third element:", third_element, "\n")

เอาต์พุต

กำลังโหลดและนำเข้าไลบรารี

ในการนำเข้าไลบรารีใน Python ให้ใช้importคีย์เวิร์ด วิธีการที่เรียบง่ายและสม่ำเสมอนี้ทำให้การรวมฟังก์ชันเพิ่มเติมเข้ากับโค้ด Python ของคุณเป็นเรื่องง่าย

Python:
import numpy as np

R ต้องการlibraryฟังก์ชันเพื่อโหลดไลบรารี ไวยากรณ์นั้นแตกต่างกัน แต่มีฟังก์ชันเหมือนกับimport ใน Python

R:
library(stats)

คำสุดท้าย

เมื่อเปรียบเทียบ R และ Python แต่ละภาษามีจุดเด่นเฉพาะที่เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ในการตัดสินใจว่าจะเลือกภาษาใด ให้พิจารณาวัตถุประสงค์ ภูมิหลัง และความชอบของคุณ

R มอบประสบการณ์พิเศษด้วยแพ็คเกจที่ครอบคลุมสำหรับการจัดการข้อมูลและการแสดงข้อมูล ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับผู้ที่มุ่งเน้นการเขียนโปรแกรมทางสถิติ เช่น การทดสอบทางสถิติ

Python ดึงดูดผู้ชมได้กว้างขึ้น ความนิยมส่งผลให้มีชุมชนขนาดใหญ่ขึ้น ทรัพยากรที่หลากหลาย และโอกาสในการทำงานที่กว้างขึ้น ทำให้มีความคุ้นเคยมากขึ้นสำหรับผู้ที่มีประสบการณ์ในภาษาการเขียนโปรแกรมเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป

ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ R และ Python หรือไม่ ดูหลักสูตร ของเรา และเข้าร่วมกับผู้คนกว่า 220,000 คนทั่วโลกที่ได้รับการฝึกฝนในชุมชนทักษะด้านข้อมูลของเรา