R语言与Python在高等教育统计计算课程教学中的应用对比研究

2024-04-18陆婧张兆远

高教学刊 2024年8期

陆婧张兆远

摘要：随着数字化的不断深入、大数据和计算机技术的迅速发展，统计计算成为高等教育中不可或缺的一门课程。在高等教育的统计计算课程中，如何选择合适的编程语言和工具成为教育工作者和学者面临的问题。该文旨在对比分析R语言与Python在统计计算课程中的应用，探讨各自的优势和局限性，为教师提供有益的指导以选择最适合其教学目的和内容的统计分析工具。建议研究者和教师在选择计算机语言时，不仅要考虑其功能和特性，还要考虑课程的长期发展和学生的学习需求。该文期望为高校教师在统计计算课程的教学提供有益的参考。

关键词：R语言;Python;统计计算;教育统计;教学;高等教育

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）08-0058-05

Abstract： As digitalization continues to advance rapidly alongside the development of big data and computer technologies， Statistical Computing has become an indispensable course in higher education. In the context of higher education statistical computing courses， the choice of a suitable programming language and tools poses a significant question for educators and scholars. This article aims to compare and analyze the applications of R language and Python in statistical computing courses， exploring their respective strengths and limitations， providing valuable guidance to educators in selecting the most appropriate statistical analysis tools for their teaching objectives and content. It is suggested that researchers and educators， when choosing a programming language， should consider not only its functionality and features but also the long-term development of the course and the learning needs of students. This article hopes to offer beneficial insights for university educators in the teaching of statistical computing courses.

Keywords： R; Python; statistical computing; educational statistics; teaching; higher education

随着高等教育的普及和发展，统计计算[1]课程在大学中占据越发重要地位。为了提高统计计算课程的教学质量和满足日益复杂的数据分析需求，选择合适的编程语言和工具显得尤为关键。现在R语言和Python已经成为统计计算领域的主流选择。本文将针对R语言与Python在高等教育的统计计算课程中的应用进行深入探讨和对比。R语言起源于20世纪90年代初，专为统计计算和图形展示而设计。它受到统计学家和数据分析师的喜爱，并广泛应用于统计课程中。Python则是一个多功能的编程语言，从20世纪90年代初起源。随着其在科学计算和数据科学领域的工具库的不断发展，Python逐渐成为统计和数据分析的另一主要选择。在统计计算课程中，R语言以其专业性和深入的统计功能受到欢迎，而Python因其多功能性和易学性也得到广泛应用。此外，与传统的统计分析软件SPSS相比，R语言和Python均具有开源、可扩展和高度自定义的特点，能够为学生和教师提供更广泛的数据分析方法和更多先进或定制化的分析需求。同时，尽管其他计算机语言如C语言、C++、Java和Fortran等也能实现定制化的工作任务，但它们往往在统计计算教学中显得过于复杂，并缺乏与R语言和Python相匹敌的开源、丰富和友好的共享资源环境。因此，在选择适合的统计计算课程教学工具时，R语言和Python成为了不二之选。总之，根据统计计算课程的具体需求和教学目标，教师可以在R语言和Python之间做出恰当的选择，以确保学生能够获得最佳的学习体验和实践能力。

一 R语言在统计计算中的应用

R语言是20世纪90年代初由统计学家为统计计算和图形绘制而创造的。与其他编程语言相比，R语言的主要优势在于其为数据分析提供的专用功能和丰富的包生态系统。其语法结构被设计得非常适合数据操作使得学生和研究者能够轻松地进行数据探索和可视化。例如，R中的dplyr包为数据清洗提供了一系列便捷的函数帮助研究者更高效地处理数据;ggplot2包则提供了一个灵活且强大的绘图系统使得创建高质量的可视化图形变得简单快捷。

在高等教育统计研究中，尤其是当涉及复杂的统计模型和算法时，R语言的功能尤为突出。例如，项目反应理论（IRT）是教育测量中的重要领域，它致力于评估学生的能力和试题的难度。在R语言环境中，诸如ltm、mirt和IRTShiny等包为IRT模型提供了全面的支持，涵蓋了2PL、GRM、GPCM等常用模型。而这些模型在教育研究中，特别是在学生成绩和试题分析中，都有着重要的价值。除了IRT，R语言在多变量分析、混合效应模型、因子分析和聚类分析等多个统计领域中都有强大的工具和包支持。对于高等教育研究者而言，R不仅提供了丰富的统计方法，而且其开源的特性也鼓励了全球统计学家和研究者之间的合作与分享，促进了统计方法和工具的持续创新和完善。

总的来说，为了确保统计计算课程的质量及满足学生的实践需求，教育机构和教师需要根据研究内容和目标选择最合适的计算工具。而R语言，凭借其在统计计算和数据可视化方面的出色表现，无疑是此类课程中的首选之一。

二 Python在统计计算中的应用

在20世纪90年代初Python作为一种通用编程语言被创立。随着时间的推移，尤其是随着科学计算和数据科学工具库的迅速发展，Python已经在统计计算课程中取得了显著的地位。其清晰和简洁的语法对于初学者，特别是学生和研究者来说，具有很大的吸引力。随着pandas、numpy、scipy和matplotlib等库的引入，Python已经成为统计分析和数据可视化的主力工具。对于统计计算课程，它提供了一种灵活且强大的方式来处理和分析大型数据集。此外，Python也在机器学习和深度学习领域取得了显著的地位，特别是通过TensorFlow、Keras和scikit-learn等库。

在教育统计的具体应用中，Python使用py-irt库或其他库进行IRT模型分析，这在项目反应理论的研究中特别有价值;利用statsmodels或pymer4进行多层次模型分析为跨学段或跨学科的研究提供了方法支持;使用statsmodels的混合线性模型来处理嵌套或分层数据;使用semopy库进行结构方程建模和路径分析对于探讨变量之间的复杂关系尤为有效;而PySAL库和networkx库则分别支持空间数据和社交网络数据的分析。

综上所述，Python在统计计算课程中的应用不仅丰富了教学内容，而且为学生提供了跨领域的实践机会。其开源、可扩展的特性以及活跃的社区环境使Python成为教育研究者和学生的首选工具之一。

三 R语言与Python语言的对比分析

在统计计算课程中，选择适当的计算工具不仅能够确保教学质量，还能满足学生在统计实践中的多样化需求。作为统计学与数据科学领域的主要工具，R语言和Python两者都在教育研究中扮演着重要的角色。但它们的历史背景、特性和适用领域都有所不同，因此，在课程设计时需要仔细考量。下面从使用群体、开发环境与社区支持、性能、可扩展性与模块化、代码的简洁性与易读性、统计计算和教育统计的应用等方面对比R语言和Python的优劣，以期为研究者、教师和学生选择适当的工具提供参考指导。

（一）使用群体

R语言主要的使用群体是统计学家和数据分析师。随着时间的推移R语言的用户在持续增加，虽然R语言在数据科学领域内得到了广泛应用，但其核心用户群仍然是专注于统计和图形的研究者。

Python是一种通用编程语言，被广泛应用于Web开发、软件开发、科学计算等多个领域。近年来，随着pandas、numpy和scikit-learn等库的发展，Python在数据分析和机器学习领域也获得了广大用户的青睐。

（二）开发环境与社区支持

RStudio是R语言的主要开发环境，为用户提供了一套完整的开发工具，支持数据分析、可视化和报告生成。R语言的社区CRAN提供了上万个包覆盖了从基本数据处理到复杂统计分析的各种需求。

Python的开发环境丰富多样，包括Jupyter Notebook、PyCharm和VS Code等。Python的官方包管理工具是pip，与其伴随的PyPI仓库提供了大量的第三方库。Python的社区也是开放的且拥有大量的在线资源，如Stack Overflow和GitHub，为用户提供强大的支持。

（三）性能

R语言是基于内存的，运算时需要先将全部数据加载到内存中，处理的最大数据量取决于内存大小的限制，R语言是单线程的，但可以通过加载包进行多线程运算，因此，R语言适合处理小规模或中等规模的数据。对于大规模数据或计算密集型任务，R语言可能会面临性能瓶颈，运算速度变慢。但R语言可以通过调用C语言、C++或Fortran代码进行性能优化。

Python的执行速度通常快于R语言，尤其是当使用numpy或pandas进行数据操作时。Python也支持调用C语言或C++来优化性能，且有像Cython这样的工具可以进一步提高执行效率。

（四）可扩展性与模块化

R语言具有强大的扩展性，CRAN仓库里有上万个可用包供用户下载和使用。由于R语言的设计初衷是统计计算和数据分析，许多高度专业化的统计方法已经被封装成了包。

Python也是高度模块化的，它拥有丰富的库和框架，涵盖了从Web开发到机器学习的各个领域。通过pip和conda等工具，Python的库和模块安装变得非常简单。

（五）代码的简洁性与易读性

R语言擅长于数据分析，提供了许多简洁的函数式命令，也允许个人编制函数式命令。但使用R语言需要一些专业的统计学知识，这有时可能对没有统计学背景的人来说较为困难。

Python以其简洁和易读的代码风格著称，其语法更加通用，易于学习和理解。使用像pandas这样的库使得Python在数据操作上表现得十分简洁。

（六）统计计算中的应用

R语言是统计学家和研究者的首选工具。例如，线性回归可以简单地使用lm（）函數来实现。它有广泛的统计包，如lme4用于混合效应模型。

尽管Python也可以进行统计计算，例如使用statsmodels，但它在传统统计分析中不如R语言那样直观和丰富。对于机器学习和深度学习，Python的scikit-learn和TensorFlow等库则具有显著的优势。

（七）教育统计中的应用

在项目反应理论（IRT）中，R语言提供了ltm和mirt等包来分析和模型化学生的答题行为。使用lavaan包研究者可以进行结构方程模型分析。

Python在教育统计中的应用较少，但也存在一些如py-irt库用于IRT分析。由于Python的机器学习能力较为强大，它可以被用来预测学生的未来表现或进行学生聚类分析。

（八）相互调用

在使用R语言与Python的过程中有时候用户可能希望在一个环境中调用另一个環境中的函数。这样可以充分利用两者的优势。以下是R语言与Python之间的相互调用的常见方法。

在R中调用Python，使用reticulate包是R中调用Python的常用工具。在Python中调用R，使用rpy2是Python中调用R的常用库。此外，rpy2还提供了接口来直接在Python中使用R数据框和其他数据结构，还可以导入R函数和包。如果在Jupyter Notebook中工作，可以同时使用Python和R，还可以使用%load_ext rpy2.ipython魔法命令来启用R。这些方法使R语言和Python用户能够在一个统一的环境中工作，从而结合两种语言的功能和库。

四 R语言和Python教材选择思路

教授一门课程并使学生学有所获，选择一本合适的教材是至关重要的第一步[2]。然而，无论任何教材，其内容都受到作者偏好和篇幅的制约，不可能覆盖学科的每一个细节。面对多样化的学生群体，一本教材难以全面满足每位学生的学习需求和兴趣点。因此，作为教师除了提供主要的教学用教材，还应该为学生提供一系列参考教材和资料。这样做不仅可以帮助学生拓展知识视野，还可以为他们提供更多不同的学习视角和方法，省去他们四处寻找参考资料的麻烦，从而更高效地吸收和整合知识。

R语言和Python这两大编程语言因各自的特点和适用范围的差异，在高等教育中的应用和教学策略五花八门，相关教材和资源层出不穷，给教师带来了选择难题。当前，许多高校和培训机构对编程语言的教学策略过于单一化，可能过度偏向某一语言或教材，导致忽视了另一种语言的独特优势。在实际教学中，首先要确保有足够的教学时间，其次是要充分利用各种教材和资源，确保学生从多角度学习和理解。尤为关键的是编程语言的学习并不仅仅是语法和代码，更多地是逻辑和思维的训练，因此实际操作和编程练习显得尤为重要。很多学生听课时感觉理解了，但真正编写代码时却常常感到无从下手。原因很简单就是练习不足，必须经过实际应用的训练才能真正地掌握。

不同高校和培训机构根据其学科和教学重点都应该定制适合自己的编程教材。这些教材不仅需要囊括经典的基础知识，还要结合当下的研究动态和行业应用，确保学生能够紧跟时代脉搏。同时不同学生根据自身发展的规划对教材的难易程度和深入程度需求不同。这些都需要教师不断地尝试、反馈和修正，确保教材内容的前沿性和实用性。为了帮助教师更好地进行课程设计，本文列举比较了几本R语言和Python的教材，仅供大家参考，希望能为教师选择教材提供一些有价值的思路。

（一） R语言教材

文献[3]是一本以统计为核心的R语言全面教材。从数据的初步处理到复杂的高级统计分析，作者都为读者提供了清晰的指导和实例，非常适合统计学及相关领域的学者和专业人员。

文献[4]深入探讨了R的高级功能和编程技术。本书特别关注函数式编程、面向对象编程及性能优化等方面，通过详细的案例和实际应用，帮助读者掌握R语言的核心和高级内容。

文献[5]为数据科学家提供了关于R编程的核心技术和方法。书中不仅有理论知识，更多的是实践和应用，使得读者可以更快地在实际工作中应用所学。

文献[6]为读者提供了深入而全面的R语言在统计计算中的应用。它涵盖了从基础到高级的各种统计技术和方法，并展示如何在R环境中实现它们。这本书特别适合那些希望提高其在R中的统计计算能力的研究者、学生和统计学家。文献[7]是该教材的中文译本。

文献[8]以通俗易懂的方式为读者展现了R语言在统计分析和数据可视化方面的强大功能。通过丰富的图表和实例使读者不仅能掌握技术还能欣赏到数据可视化的艺术魅力。

文献[9]主要关注R语言在编程和算法设计方面的深入内容。本书结构清晰，实例丰富，特别适合计算机科学和工程专业的学生学习和参考。

（二） Python教材

文献[10]主要介绍了Python在数据分析中的应用，特别是如何有效地使用pandas库。通过实际案例，作者为读者展示了Python数据分析的全过程。

文献[11]为读者提供了Python在数据科学全领域的应用，从数据清洗、统计分析到机器学习和高级可视化技术，都有详尽的介绍。

文献[12]从基础出发逐步引导读者使用Python构建数据科学项目，特别注重实际操作和应用，适合有一定基础又希望深入实践的读者。

文献[13]中不仅提供了原书的内容，还加入了许多实用技巧和中文读者常见的问题解答，极大地增强了实用性。

文献[14]是为有经验的Python程序员设计的高级教材。书中详细介绍了Python的高级编程技术和最佳实践，通过深入浅出的案例，帮助读者提高Python编程水平。

文献[15]为Python初学者提供了一个完整的学习路径。从语言基础到实际应用，作者都为读者提供了清晰的指导和丰富的练习，确保读者可以扎实地掌握Python编程技能。

（三）教材对比研究

1 适用人群

R语言教材文献[3-9]主要针对统计学家、数据分析师和学术研究者，特别是文献[3-5]，它们为已有统计基础的人提供了更高阶的技术。Python教材[10-15]涵盖了从初学者到高级开发者的所有人群，文献[15]更适用于无基础的初学者。

2 难易程度

R语言教材文献[3-4]的内容从初级到高级都有涉及，文献[5-8]则处于中间难度。Python教材中文献[15]是入门级别，而文献[10-13]更偏向中高级，文献[14]为高级。

3 特点

R语言教材强调统计学和数据分析的应用特别是文献[3]和文献[4]，文献[6]侧重于统计计算的应用，而文献[8]更聚焦于实用技巧和图形可视化。Python教材则更多地强调编程和实际应用，其中文献[10-12]提供了丰富的数据处理和分析工具，而文献[13-15]强调Python编程技巧。

4 小结

R语言和Python都是统计和数据分析领域的强大工具，对应的教材都有各自的特色和重点。R语言更侧重于统计学和学术研究，而Python更多地着眼于编程和应用开发。选择哪种语言和相应的教材应根据学习者的需求和背景来决定。

五结束语

在统计计算和教育统计的课程教学中，研究者或教师可以根据研究的具体内容和学生的需求选择R语言或Python。例如，当涉及文本分析和情感分析时，R语言的tm包和textmineR包提供了丰富的工具。同时，Python也有类似的功能，如NLTK和TextBlob。R语言的另一个优点是其编程能力，允许研究者快速实现和测试新的统计模型。这种灵活性鼓励了学术共享的文化，其他研究者可以受益于这些开源工具。Python也支持这种创新，但更注重通用性。

尽管R语言在统计和学术研究领域具有广泛的用户群，但在处理性能密集型任务时可能显得不够高效，但它仍可以通过集成C语言、C++和Fortran来弥补这一不足。另一方面，Python也在统计计算课程中扮演着重要角色。与R语言不同，Python是一种多用途的编程语言，随着其在数据科学领域的发展，Python也逐渐成为统计计算的一个强大工具。对比R语言与Python，尽管两者都能完成教育统计中的常规任务，如成绩分析、线性回归等，但R语言的特点在于其专业性和灵活性。相对于R语言，Python的一个显著特点是其广泛的应用范围，从数据分析到Web开发、自动化和AI。这为统计计算课程提供了更广泛的应用场景，使学生能够将统计方法应用于不同的实际问题中。此外，Python在处理大数据和机器学习方面可能更具有优势。

总之，R语言和Python都为统计计算课程提供了宝贵的工具和资源，也为高等教育统计领域的研究提供了有力的工具。R语言与Python各有优劣，R语言更倾向于传统统计计算和研究及数据可视化，而Python则更为灵活，在数据处理、机器学习和深度学习等领域更为出色。选择哪种语言取决于具体的课程内容和学生需求，但不可否认的是，这两种语言都为统计教育带来了革命性的改变。研究者选择哪一种工具应根据具体研究需要、数据类型和技术背景来确定。

参考文献：

[1] 许王莉，朱利平.数据科学统计计算[M].北京：中国人民大学出版社，2022.

[2] 刘红.随机过程实践教学的新思考[J].高教学刊，2020（20）：104-106.

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[11] VANDERPLAS J. Python Data Science Handbook[M].Sebastopol： O'Reilly Media，2016.