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

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，涵盖了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（）函数来实现。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