r言語はPythonよりもデータ処理が遅いのでしょうか？

R 言語とは何ですか?

R 言語は、無料のソフトウェア プログラミング言語および操作環境であり、主に統計分析、グラフィックス、データ マイニングに使用されます。 。 R はもともと、ニュージーランドのオークランド大学の Ross Ihaka と Robert Jetman によって開発されました (R とも呼ばれます) が、現在は「R Development Core Team」によって開発されています。 R は S 言語をベースにした GNU プロジェクトであるため、S 言語の実装とも言え、通常、S 言語で書かれたコードはそのまま R 環境で実行できます。 R の構文は Scheme から派生しています。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

R のソース コードは自由にダウンロードして使用できます。また、コンパイルされた実行可能ファイルのバージョンもダウンロードできます。さまざまなプラットフォームで使用可能 UNIX (FreeBSD および Linux も)、Windows、MacOS 上で動作します。 R は主にコマンド ラインから操作され、いくつかのグラフィカル ユーザー インターフェイスが開発されています。

R の機能は、ユーザー作成のパッケージを通じて強化できます。追加された機能には、特別な統計手法、グラフ作成機能、プログラミング インターフェイス、データのエクスポート/インポート機能が含まれます。これらのパッケージは R、LaTeX、Java、そして最も一般的には C と Fortran で書かれています。ダウンロードされた実行可能バージョンには、コア機能ソフトウェア パッケージのバッチが付属しており、CRAN の記録によると、1000 を超える異なるソフトウェア パッケージが存在します。そのうちのいくつかは、経済計量経済学、財務分析、人文科学研究、人工知能などに一般的に使用されています。

Python 言語と R 言語の共通機能

Python と R にはどちらも、行列演算などの一般的に使用される多くの関数を含む、データ分析とデータ マイニングに関する比較的専門的かつ包括的なモジュールがあります。ベクトル演算などは比較的高度な使い方ができます

#Python と R 言語はマルチプラットフォームに対応しており、Linux と Windows で使用でき、コードの移植性が高くなります

Python と R は、MATLAB や minitab などの一般的に使用される数学ツールに近いです

Python と R 言語の違い

用語的には科学の観点からのものであるため、データ構造の理解 コンピューティングの観点から見ると、R のデータ構造は非常に単純で、主にベクトル (1 次元)、多次元配列 (2 次元の場合は行列)、リスト (非構造化) が含まれます。データ）、およびデータ フレーム（構造化データ）。 Python には、多次元配列 (読み取り可能、書き込み可能、​​順序付き)、タプル (読み取り専用、順序付き)、セット (一意、順序なし)、辞書など、データおよびメモリ制御へのより正確なアクセスを実現するためのより豊富なデータ構造が含まれています。 Key-Value) など。

Python は R に比べて高速です。 Python は G のデータを直接処理できますが、R は処理できません。R がデータを分析するときは、分析のために R に渡す前に、データベース (groupby を通じて) ビッグデータをスモールデータに変換する必要があります。 R は動作の詳細を直接分析することは不可能であり、統計結果を分析することしかできません。

#Python は、他の言語の呼び出し、データ ソースの接続と読み取り、システムの操作など、あらゆる面で使用できる比較的バランスのとれた言語です。正規表現とワードプロセッサには、Python には明らかな利点があります。そして、R は統計においてより顕著です。

Python の pandas は R のデータフレームを利用し、R の rvest は Python の BeautifulSoup を利用します。この 2 つの言語はある程度補完的です。一般に、Python の方が R よりも優れていると考えられます。コンピューター プログラミングや Web クローラーでは R の方が利点があり、統計分析では R がより効率的な独立したデータ分析ツールです。したがって、Python と R を同時に学習することがデータ サイエンスの王様です。

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