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從對抗到融合,教你充分利用R+Python!

 如果你從事數(shù)據(jù)科學(xué)的工作,可能會(huì)立即想到兩種編程語言:R和Python。

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事實(shí)上,R和Python本身是很好的工具,但通常被認(rèn)為是競爭對手。今天推薦的這篇文章將會(huì)把兩者進(jìn)行比較,而不是將它們視為兩種選擇。

如果你在Google搜索欄中輸入R vs Python,會(huì)立即獲得大量有關(guān)一方的優(yōu)勢的文章。

產(chǎn)生這種結(jié)果的原因之一,是人們根據(jù)他們根據(jù)對編程語言使用的選擇將數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域劃分為陣營,一個(gè)R營地和一個(gè)Python營地。而且這兩個(gè)陣營往往不能和諧相處,其中的成員都相信他們的語言優(yōu)于對方。因此,在某種程度上,分歧并不在于工具,而在于——

為什么不同時(shí)使用呢?

數(shù)據(jù)科學(xué)中有很少一部分人同時(shí)使用Python和R。但事實(shí)上,有很多人雖然只用一種編程語言,但他們也想要使用另一個(gè)軟件的某些功能。例如,R用戶有時(shí)會(huì)想要使用Python本機(jī)的面向?qū)ο竽芰?,同樣,一些Python用戶也想用R中的各種統(tǒng)計(jì)分布。

上圖是Red Monk在2018年第三季度進(jìn)行的調(diào)查結(jié)果。這個(gè)調(diào)查數(shù)據(jù)來源于Stack Overflow和Github上的語言的流行度,它清楚地表明R和Python普及度都比較高。因此,沒有內(nèi)在的理由說明為什么我們不能在同一個(gè)項(xiàng)目上同時(shí)使用二者。我們的最終目標(biāo)應(yīng)該是更好地分析并獲得更好的理解,編程語言的選擇不應(yīng)成為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的障礙。

R與Python回顧

讓我們來看看這些語言以及它們的優(yōu)缺點(diǎn)。

Python

自1991年發(fā)布以來,Python一直非常受歡迎,并廣泛用于數(shù)據(jù)處理。優(yōu)點(diǎn)有:

  • 面向?qū)ο蟮恼Z言。
  • 廣泛的用途。
  • 有很多擴(kuò)展(功能)和強(qiáng)大的社區(qū)支持。
  • 簡單,易與理解和學(xué)習(xí)。
  • 在pandas,numpy和scikit-learn這樣的軟件包上,Python是機(jī)器學(xué)習(xí)活動(dòng)的***選擇。

但是,與R不同,Python沒有用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算的專用包。

R

R的***個(gè)版本發(fā)布于1995年,從那時(shí)起它就成為業(yè)界最常用的數(shù)據(jù)科學(xué)工具之一。

  • 幾乎包含所有可以想到的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用程序的安裝包。CRAN目前擁有超過10k的包。
  • 配備了完備的?可視化庫,如ggplot2。
  • 能夠進(jìn)行獨(dú)立分析。

性能良好的R不是最快的語言,并且在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)有時(shí)可能會(huì)內(nèi)存過多。

充分利用這兩種語言

我們能否同時(shí)利用R的統(tǒng)計(jì)能力和Python的編程能力?當(dāng)我們可以輕松地在R或Python腳本中嵌入SQL代碼時(shí),為什么不將R和Python混合在一起呢?

基本上有兩種方法可以在一個(gè)項(xiàng)目中同時(shí)使用Python和R.

在Python中使用R

  • PypeR

(http://bioinfo.ihb.ac.cn/softwares/PypeR/)

PypeR提供了一種簡單的方法,通過管道從Python訪問R。PypeR也包含在Python的Package Index中,它提供了一種更方便的安裝方式。當(dāng)Python和R之間不需要頻繁的交互式數(shù)據(jù)傳輸時(shí),PypeR特別有用。通過管道運(yùn)行R,Python程序在流程操作系統(tǒng)平臺(包括Windows 、GNU Linux和Mac OS)的子流程控制下,可以獲得內(nèi)存控制和可移植性方面的靈活性。

pyRserve

(https://pypi.org/project/pyRserve/)

pyRserve使用Rserve作為RPC連接網(wǎng)關(guān)。通過這種連接,可以在Python中用R設(shè)置變量,也可以遠(yuǎn)程調(diào)用R函數(shù)。R對象作為Python實(shí)現(xiàn)的類的實(shí)例公開,在許多情況下R函數(shù)作為這些對象的綁定方法。

  • rpy2

(https://rpy2.bitbucket.io/)

rpy2在Python進(jìn)程中運(yùn)行嵌入式R。它創(chuàng)建了一個(gè)框架,可以將Python對象轉(zhuǎn)換為R對象,將它們傳遞給R函數(shù),并將R輸出轉(zhuǎn)換回Python對象。rpy2更常用,并且在積極開發(fā)中。

在Python中使用R的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以在Python中輕易使用R的強(qiáng)大軟件包,如ggplot2,tidyr,dplyr等。舉一個(gè)例子,讓我們看看如何在Python中使用ggplot2進(jìn)行映射。

  • 基本場景

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#plot

  • 幾何

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry

在R中使用Python

我們可以使用下面其中一種替代方法在Python中運(yùn)行R腳本:

  • rJython

(https://r-forge.r-project.org/projects/rjython/)

該包通過Jython實(shí)現(xiàn)了Python的接口。它旨在讓其他包能夠與R一起嵌入python代碼。

  • rPython

(https://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html)

rPython又是一個(gè)允許R調(diào)用Python的包。它使得在R中運(yùn)行Python代碼,進(jìn)行函數(shù)調(diào)用,分配和檢索變量等成為可能。

  • SnakeCharmR

(https://github.com/asieira/SnakeCharmR)

SnakeCharmR是rPython的現(xiàn)代版本。它是'rPython'的一個(gè)分支,它用了'jsonlite'并且比rPython有很多進(jìn)步之處。

  • PythonInR

(https://bitbucket.org/Floooo/pythoninr/)

PythonInR通過提供從內(nèi)部與Python交互的函數(shù),使得從R內(nèi)部訪問Python變得非常容易。

  • reticulate

(https://github.com/rstudio/reticulate)

網(wǎng)狀軟件包為Python和R之間的互操作性提供了一套全面的工具。在上述所有選擇中,這個(gè)是最廣泛使用的,更是因?yàn)樗诒籖studio積極開發(fā)。Reticulate在R會(huì)話中嵌入Python會(huì)話,實(shí)現(xiàn)無縫、高性能的互操作性。該軟件包使你能夠?qū)ython代碼網(wǎng)格化為R,從而創(chuàng)建一個(gè)將兩種語言編織在一起的新項(xiàng)目。

網(wǎng)狀包提供以下設(shè)施:

  • 以各種方式從R調(diào)用Python,包括R Markdown,獲取Python腳本,導(dǎo)入Python模塊以及在R會(huì)話中以交互方式使用Python。
  • R和Python對象之間的轉(zhuǎn)換(例如,R和Pandas數(shù)據(jù)幀之間,或R矩陣和NumPy數(shù)組之間)。
  • 靈活地綁定到不同版本的Python,包括虛擬環(huán)境和Conda環(huán)境。

結(jié)論

R和Python都是非常強(qiáng)大的語言,其中任何一種語言都足以執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)。但是,對于這兩者來說肯定存在一些優(yōu)缺點(diǎn),如果我們能夠利用兩者的優(yōu)勢,一定可以做得更好。無論如何,對二者進(jìn)行充分的了解能夠讓我們在更多的環(huán)境中進(jìn)行工作。


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本文地址:http://www.5511xx.com/article/cdhosjd.html