R語(yǔ)言與Python在高等教育統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程教學(xué)中的應(yīng)用對(duì)比研究

陸婧 張兆遠(yuǎn)

摘? 要：隨著數(shù)字化的不斷深入、大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，統(tǒng)計(jì)計(jì)算成為高等教育中不可或缺的一門(mén)課程。在高等教育的統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中，如何選擇合適的編程語(yǔ)言和工具成為教育工作者和學(xué)者面臨的問(wèn)題。該文旨在對(duì)比分析R語(yǔ)言與Python在統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中的應(yīng)用，探討各自的優(yōu)勢(shì)和局限性，為教師提供有益的指導(dǎo)以選擇最適合其教學(xué)目的和內(nèi)容的統(tǒng)計(jì)分析工具。建議研究者和教師在選擇計(jì)算機(jī)語(yǔ)言時(shí)，不僅要考慮其功能和特性，還要考慮課程的長(zhǎng)期發(fā)展和學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。該文期望為高校教師在統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程的教學(xué)提供有益的參考。

關(guān)鍵詞：R語(yǔ)言;Python;統(tǒng)計(jì)計(jì)算;教育統(tǒng)計(jì);教學(xué);高等教育

中圖分類(lèi)號(hào)：G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號(hào)：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

隨著高等教育的普及和發(fā)展，統(tǒng)計(jì)計(jì)算[1]課程在大學(xué)中占據(jù)越發(fā)重要地位。為了提高統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程的教學(xué)質(zhì)量和滿(mǎn)足日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求，選擇合適的編程語(yǔ)言和工具顯得尤為關(guān)鍵。現(xiàn)在R語(yǔ)言和Python已經(jīng)成為統(tǒng)計(jì)計(jì)算領(lǐng)域的主流選擇。本文將針對(duì)R語(yǔ)言與Python在高等教育的統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中的應(yīng)用進(jìn)行深入探討和對(duì)比。R語(yǔ)言起源于20世紀(jì)90年代初，專(zhuān)為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形展示而設(shè)計(jì)。它受到統(tǒng)計(jì)學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師的喜愛(ài)，并廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)課程中。Python則是一個(gè)多功能的編程語(yǔ)言，從20世紀(jì)90年代初起源。隨著其在科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的工具庫(kù)的不斷發(fā)展，Python逐漸成為統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析的另一主要選擇。在統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中，R語(yǔ)言以其專(zhuān)業(yè)性和深入的統(tǒng)計(jì)功能受到歡迎，而Python因其多功能性和易學(xué)性也得到廣泛應(yīng)用。此外，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS相比，R語(yǔ)言和Python均具有開(kāi)源、可擴(kuò)展和高度自定義的特點(diǎn)，能夠?yàn)閷W(xué)生和教師提供更廣泛的數(shù)據(jù)分析方法和更多先進(jìn)或定制化的分析需求。同時(shí)，盡管其他計(jì)算機(jī)語(yǔ)言如C語(yǔ)言、C++、Java和Fortran等也能實(shí)現(xiàn)定制化的工作任務(wù)，但它們往往在統(tǒng)計(jì)計(jì)算教學(xué)中顯得過(guò)于復(fù)雜，并缺乏與R語(yǔ)言和Python相匹敵的開(kāi)源、豐富和友好的共享資源環(huán)境。因此，在選擇適合的統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程教學(xué)工具時(shí)，R語(yǔ)言和Python成為了不二之選。總之，根據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程的具體需求和教學(xué)目標(biāo)，教師可以在R語(yǔ)言和Python之間做出恰當(dāng)?shù)倪x擇，以確保學(xué)生能夠獲得最佳的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和實(shí)踐能力。

一? R語(yǔ)言在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中的應(yīng)用

R語(yǔ)言是20世紀(jì)90年代初由統(tǒng)計(jì)學(xué)家為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形繪制而創(chuàng)造的。與其他編程語(yǔ)言相比，R語(yǔ)言的主要優(yōu)勢(shì)在于其為數(shù)據(jù)分析提供的專(zhuān)用功能和豐富的包生態(tài)系統(tǒng)。其語(yǔ)法結(jié)構(gòu)被設(shè)計(jì)得非常適合數(shù)據(jù)操作使得學(xué)生和研究者能夠輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和可視化。例如，R中的dplyr包為數(shù)據(jù)清洗提供了一系列便捷的函數(shù)幫助研究者更高效地處理數(shù)據(jù);ggplot2包則提供了一個(gè)靈活且強(qiáng)大的繪圖系統(tǒng)使得創(chuàng)建高質(zhì)量的可視化圖形變得簡(jiǎn)單快捷。

在高等教育統(tǒng)計(jì)研究中，尤其是當(dāng)涉及復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型和算法時(shí)，R語(yǔ)言的功能尤為突出。例如，項(xiàng)目反應(yīng)理論（IRT）是教育測(cè)量中的重要領(lǐng)域，它致力于評(píng)估學(xué)生的能力和試題的難度。在R語(yǔ)言環(huán)境中，諸如ltm、mirt和IRTShiny等包為IRT模型提供了全面的支持，涵蓋了2PL、GRM、GPCM等常用模型。而這些模型在教育研究中，特別是在學(xué)生成績(jī)和試題分析中，都有著重要的價(jià)值。除了IRT，R語(yǔ)言在多變量分析、混合效應(yīng)模型、因子分析和聚類(lèi)分析等多個(gè)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域中都有強(qiáng)大的工具和包支持。對(duì)于高等教育研究者而言，R不僅提供了豐富的統(tǒng)計(jì)方法，而且其開(kāi)源的特性也鼓勵(lì)了全球統(tǒng)計(jì)學(xué)家和研究者之間的合作與分享，促進(jìn)了統(tǒng)計(jì)方法和工具的持續(xù)創(chuàng)新和完善。

總的來(lái)說(shuō)，為了確保統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程的質(zhì)量及滿(mǎn)足學(xué)生的實(shí)踐需求，教育機(jī)構(gòu)和教師需要根據(jù)研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)選擇最合適的計(jì)算工具。而R語(yǔ)言，憑借其在統(tǒng)計(jì)計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化方面的出色表現(xiàn)，無(wú)疑是此類(lèi)課程中的首選之一。

二? Python在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中的應(yīng)用

在20世紀(jì)90年代初Python作為一種通用編程語(yǔ)言被創(chuàng)立。隨著時(shí)間的推移，尤其是隨著科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)科學(xué)工具庫(kù)的迅速發(fā)展，Python已經(jīng)在統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中取得了顯著的地位。其清晰和簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法對(duì)于初學(xué)者，特別是學(xué)生和研究者來(lái)說(shuō)，具有很大的吸引力。隨著pandas、numpy、scipy和matplotlib等庫(kù)的引入，Python已經(jīng)成為統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化的主力工具。對(duì)于統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程，它提供了一種靈活且強(qiáng)大的方式來(lái)處理和分析大型數(shù)據(jù)集。此外，Python也在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著的地位，特別是通過(guò)TensorFlow、Keras和scikit-learn等庫(kù)。

在教育統(tǒng)計(jì)的具體應(yīng)用中，Python使用py-irt庫(kù)或其他庫(kù)進(jìn)行IRT模型分析，這在項(xiàng)目反應(yīng)理論的研究中特別有價(jià)值;利用statsmodels或pymer4進(jìn)行多層次模型分析為跨學(xué)段或跨學(xué)科的研究提供了方法支持;使用statsmodels的混合線(xiàn)性模型來(lái)處理嵌套或分層數(shù)據(jù);使用semopy庫(kù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模和路徑分析對(duì)于探討變量之間的復(fù)雜關(guān)系尤為有效;而PySAL庫(kù)和networkx庫(kù)則分別支持空間數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析。

綜上所述，Python在統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中的應(yīng)用不僅豐富了教學(xué)內(nèi)容，而且為學(xué)生提供了跨領(lǐng)域的實(shí)踐機(jī)會(huì)。其開(kāi)源、可擴(kuò)展的特性以及活躍的社區(qū)環(huán)境使Python成為教育研究者和學(xué)生的首選工具之一。

三? R語(yǔ)言與Python語(yǔ)言的對(duì)比分析

在統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中，選擇適當(dāng)?shù)挠?jì)算工具不僅能夠確保教學(xué)質(zhì)量，還能滿(mǎn)足學(xué)生在統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中的多樣化需求。作為統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的主要工具，R語(yǔ)言和Python兩者都在教育研究中扮演著重要的角色。但它們的歷史背景、特性和適用領(lǐng)域都有所不同，因此，在課程設(shè)計(jì)時(shí)需要仔細(xì)考量。下面從使用群體、開(kāi)發(fā)環(huán)境與社區(qū)支持、性能、可擴(kuò)展性與模塊化、代碼的簡(jiǎn)潔性與易讀性、統(tǒng)計(jì)計(jì)算和教育統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用等方面對(duì)比R語(yǔ)言和Python的優(yōu)劣，以期為研究者、教師和學(xué)生選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ咛峁﹨⒖贾笇?dǎo)。

（一）? 使用群體

R語(yǔ)言主要的使用群體是統(tǒng)計(jì)學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師。隨著時(shí)間的推移R語(yǔ)言的用戶(hù)在持續(xù)增加，雖然R語(yǔ)言在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，但其核心用戶(hù)群仍然是專(zhuān)注于統(tǒng)計(jì)和圖形的研究者。

Python是一種通用編程語(yǔ)言，被廣泛應(yīng)用于Web開(kāi)發(fā)、軟件開(kāi)發(fā)、科學(xué)計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域。近年來(lái)，隨著pandas、numpy和scikit-learn等庫(kù)的發(fā)展，Python在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也獲得了廣大用戶(hù)的青睞。

（二）? 開(kāi)發(fā)環(huán)境與社區(qū)支持

RStudio是R語(yǔ)言的主要開(kāi)發(fā)環(huán)境，為用戶(hù)提供了一套完整的開(kāi)發(fā)工具，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、可視化和報(bào)告生成。R語(yǔ)言的社區(qū)CRAN提供了上萬(wàn)個(gè)包覆蓋了從基本數(shù)據(jù)處理到復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分析的各種需求。

Python的開(kāi)發(fā)環(huán)境豐富多樣，包括Jupyter Notebook、PyCharm和VS Code等。Python的官方包管理工具是pip，與其伴隨的PyPI倉(cāng)庫(kù)提供了大量的第三方庫(kù)。Python的社區(qū)也是開(kāi)放的且擁有大量的在線(xiàn)資源，如Stack Overflow和GitHub，為用戶(hù)提供強(qiáng)大的支持。

（三）? 性能

R語(yǔ)言是基于內(nèi)存的，運(yùn)算時(shí)需要先將全部數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，處理的最大數(shù)據(jù)量取決于內(nèi)存大小的限制，R語(yǔ)言是單線(xiàn)程的，但可以通過(guò)加載包進(jìn)行多線(xiàn)程運(yùn)算，因此，R語(yǔ)言適合處理小規(guī)模或中等規(guī)模的數(shù)據(jù)。對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)或計(jì)算密集型任務(wù)，R語(yǔ)言可能會(huì)面臨性能瓶頸，運(yùn)算速度變慢。但R語(yǔ)言可以通過(guò)調(diào)用C語(yǔ)言、C++或Fortran代碼進(jìn)行性能優(yōu)化。

Python的執(zhí)行速度通常快于R語(yǔ)言，尤其是當(dāng)使用numpy或pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)操作時(shí)。Python也支持調(diào)用C語(yǔ)言或C++來(lái)優(yōu)化性能，且有像Cython這樣的工具可以進(jìn)一步提高執(zhí)行效率。

（四）? 可擴(kuò)展性與模塊化

R語(yǔ)言具有強(qiáng)大的擴(kuò)展性，CRAN倉(cāng)庫(kù)里有上萬(wàn)個(gè)可用包供用戶(hù)下載和使用。由于R語(yǔ)言的設(shè)計(jì)初衷是統(tǒng)計(jì)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析，許多高度專(zhuān)業(yè)化的統(tǒng)計(jì)方法已經(jīng)被封裝成了包。

Python也是高度模塊化的，它擁有豐富的庫(kù)和框架，涵蓋了從Web開(kāi)發(fā)到機(jī)器學(xué)習(xí)的各個(gè)領(lǐng)域。通過(guò)pip和conda等工具，Python的庫(kù)和模塊安裝變得非常簡(jiǎn)單。

（五）? 代碼的簡(jiǎn)潔性與易讀性

R語(yǔ)言擅長(zhǎng)于數(shù)據(jù)分析，提供了許多簡(jiǎn)潔的函數(shù)式命令，也允許個(gè)人編制函數(shù)式命令。但使用R語(yǔ)言需要一些專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，這有時(shí)可能對(duì)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景的人來(lái)說(shuō)較為困難。

Python以其簡(jiǎn)潔和易讀的代碼風(fēng)格著稱(chēng)，其語(yǔ)法更加通用，易于學(xué)習(xí)和理解。使用像pandas這樣的庫(kù)使得Python在數(shù)據(jù)操作上表現(xiàn)得十分簡(jiǎn)潔。

（六）? 統(tǒng)計(jì)計(jì)算中的應(yīng)用

R語(yǔ)言是統(tǒng)計(jì)學(xué)家和研究者的首選工具。例如，線(xiàn)性回歸可以簡(jiǎn)單地使用lm（）函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。它有廣泛的統(tǒng)計(jì)包，如lme4用于混合效應(yīng)模型。

盡管Python也可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算，例如使用statsmodels，但它在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析中不如R語(yǔ)言那樣直觀和豐富。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，Python的scikit-learn和TensorFlow等庫(kù)則具有顯著的優(yōu)勢(shì)。

（七）? 教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用

在項(xiàng)目反應(yīng)理論（IRT）中，R語(yǔ)言提供了ltm和mirt等包來(lái)分析和模型化學(xué)生的答題行為。使用lavaan包研究者可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析。

Python在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用較少，但也存在一些如py-irt庫(kù)用于IRT分析。由于Python的機(jī)器學(xué)習(xí)能力較為強(qiáng)大，它可以被用來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生的未來(lái)表現(xiàn)或進(jìn)行學(xué)生聚類(lèi)分析。

（八）? 相互調(diào)用

在使用R語(yǔ)言與Python的過(guò)程中有時(shí)候用戶(hù)可能希望在一個(gè)環(huán)境中調(diào)用另一個(gè)環(huán)境中的函數(shù)。這樣可以充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)。以下是R語(yǔ)言與Python之間的相互調(diào)用的常見(jiàn)方法。

在R中調(diào)用Python，使用reticulate包是R中調(diào)用Python的常用工具。在Python中調(diào)用R，使用rpy2是Python中調(diào)用R的常用庫(kù)。此外，rpy2還提供了接口來(lái)直接在Python中使用R數(shù)據(jù)框和其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還可以導(dǎo)入R函數(shù)和包。如果在Jupyter Notebook中工作，可以同時(shí)使用Python和R，還可以使用%load_ext rpy2.ipython魔法命令來(lái)啟用R。這些方法使R語(yǔ)言和Python用戶(hù)能夠在一個(gè)統(tǒng)一的環(huán)境中工作，從而結(jié)合兩種語(yǔ)言的功能和庫(kù)。

四? R語(yǔ)言和Python教材選擇思路

教授一門(mén)課程并使學(xué)生學(xué)有所獲，選擇一本合適的教材是至關(guān)重要的第一步[2]。然而，無(wú)論任何教材，其內(nèi)容都受到作者偏好和篇幅的制約，不可能覆蓋學(xué)科的每一個(gè)細(xì)節(jié)。面對(duì)多樣化的學(xué)生群體，一本教材難以全面滿(mǎn)足每位學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和興趣點(diǎn)。因此，作為教師除了提供主要的教學(xué)用教材，還應(yīng)該為學(xué)生提供一系列參考教材和資料。這樣做不僅可以幫助學(xué)生拓展知識(shí)視野，還可以為他們提供更多不同的學(xué)習(xí)視角和方法，省去他們四處尋找參考資料的麻煩，從而更高效地吸收和整合知識(shí)。

R語(yǔ)言和Python這兩大編程語(yǔ)言因各自的特點(diǎn)和適用范圍的差異，在高等教育中的應(yīng)用和教學(xué)策略五花八門(mén)，相關(guān)教材和資源層出不窮，給教師帶來(lái)了選擇難題。當(dāng)前，許多高校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)對(duì)編程語(yǔ)言的教學(xué)策略過(guò)于單一化，可能過(guò)度偏向某一語(yǔ)言或教材，導(dǎo)致忽視了另一種語(yǔ)言的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際教學(xué)中，首先要確保有足夠的教學(xué)時(shí)間，其次是要充分利用各種教材和資源，確保學(xué)生從多角度學(xué)習(xí)和理解。尤為關(guān)鍵的是編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)并不僅僅是語(yǔ)法和代碼，更多地是邏輯和思維的訓(xùn)練，因此實(shí)際操作和編程練習(xí)顯得尤為重要。很多學(xué)生聽(tīng)課時(shí)感覺(jué)理解了，但真正編寫(xiě)代碼時(shí)卻常常感到無(wú)從下手。原因很簡(jiǎn)單就是練習(xí)不足，必須經(jīng)過(guò)實(shí)際應(yīng)用的訓(xùn)練才能真正地掌握。

不同高校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)根據(jù)其學(xué)科和教學(xué)重點(diǎn)都應(yīng)該定制適合自己的編程教材。這些教材不僅需要囊括經(jīng)典的基礎(chǔ)知識(shí)，還要結(jié)合當(dāng)下的研究動(dòng)態(tài)和行業(yè)應(yīng)用，確保學(xué)生能夠緊跟時(shí)代脈搏。同時(shí)不同學(xué)生根據(jù)自身發(fā)展的規(guī)劃對(duì)教材的難易程度和深入程度需求不同。這些都需要教師不斷地嘗試、反饋和修正，確保教材內(nèi)容的前沿性和實(shí)用性。為了幫助教師更好地進(jìn)行課程設(shè)計(jì)，本文列舉比較了幾本R語(yǔ)言和Python的教材，僅供大家參考，希望能為教師選擇教材提供一些有價(jià)值的思路。

（一）? R語(yǔ)言教材

文獻(xiàn)[3]是一本以統(tǒng)計(jì)為核心的R語(yǔ)言全面教材。從數(shù)據(jù)的初步處理到復(fù)雜的高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析，作者都為讀者提供了清晰的指導(dǎo)和實(shí)例，非常適合統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者和專(zhuān)業(yè)人員。

文獻(xiàn)[4]深入探討了R的高級(jí)功能和編程技術(shù)。本書(shū)特別關(guān)注函數(shù)式編程、面向?qū)ο缶幊碳靶阅軆?yōu)化等方面，通過(guò)詳細(xì)的案例和實(shí)際應(yīng)用，幫助讀者掌握R語(yǔ)言的核心和高級(jí)內(nèi)容。

文獻(xiàn)[5]為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了關(guān)于R編程的核心技術(shù)和方法。書(shū)中不僅有理論知識(shí)，更多的是實(shí)踐和應(yīng)用，使得讀者可以更快地在實(shí)際工作中應(yīng)用所學(xué)。

文獻(xiàn)[6]為讀者提供了深入而全面的R語(yǔ)言在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中的應(yīng)用。它涵蓋了從基礎(chǔ)到高級(jí)的各種統(tǒng)計(jì)技術(shù)和方法，并展示如何在R環(huán)境中實(shí)現(xiàn)它們。這本書(shū)特別適合那些希望提高其在R中的統(tǒng)計(jì)計(jì)算能力的研究者、學(xué)生和統(tǒng)計(jì)學(xué)家。文獻(xiàn)[7]是該教材的中文譯本。

文獻(xiàn)[8]以通俗易懂的方式為讀者展現(xiàn)了R語(yǔ)言在統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化方面的強(qiáng)大功能。通過(guò)豐富的圖表和實(shí)例使讀者不僅能掌握技術(shù)還能欣賞到數(shù)據(jù)可視化的藝術(shù)魅力。

文獻(xiàn)[9]主要關(guān)注R語(yǔ)言在編程和算法設(shè)計(jì)方面的深入內(nèi)容。本書(shū)結(jié)構(gòu)清晰，實(shí)例豐富，特別適合計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程專(zhuān)業(yè)的學(xué)生學(xué)習(xí)和參考。

（二）? Python教材

文獻(xiàn)[10]主要介紹了Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，特別是如何有效地使用pandas庫(kù)。通過(guò)實(shí)際案例，作者為讀者展示了Python數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程。

文獻(xiàn)[11]為讀者提供了Python在數(shù)據(jù)科學(xué)全領(lǐng)域的應(yīng)用，從數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析到機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)可視化技術(shù)，都有詳盡的介紹。

文獻(xiàn)[12]從基礎(chǔ)出發(fā)逐步引導(dǎo)讀者使用Python構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，特別注重實(shí)際操作和應(yīng)用，適合有一定基礎(chǔ)又希望深入實(shí)踐的讀者。

文獻(xiàn)[13]中不僅提供了原書(shū)的內(nèi)容，還加入了許多實(shí)用技巧和中文讀者常見(jiàn)的問(wèn)題解答，極大地增強(qiáng)了實(shí)用性。

文獻(xiàn)[14]是為有經(jīng)驗(yàn)的Python程序員設(shè)計(jì)的高級(jí)教材。書(shū)中詳細(xì)介紹了Python的高級(jí)編程技術(shù)和最佳實(shí)踐，通過(guò)深入淺出的案例，幫助讀者提高Python編程水平。

文獻(xiàn)[15]為Python初學(xué)者提供了一個(gè)完整的學(xué)習(xí)路徑。從語(yǔ)言基礎(chǔ)到實(shí)際應(yīng)用，作者都為讀者提供了清晰的指導(dǎo)和豐富的練習(xí)，確保讀者可以扎實(shí)地掌握Python編程技能。

（三）? 教材對(duì)比研究

1? 適用人群

R語(yǔ)言教材文獻(xiàn)[3-9]主要針對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師和學(xué)術(shù)研究者，特別是文獻(xiàn)[3-5]，它們?yōu)橐延薪y(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的人提供了更高階的技術(shù)。Python教材[10-15]涵蓋了從初學(xué)者到高級(jí)開(kāi)發(fā)者的所有人群，文獻(xiàn)[15]更適用于無(wú)基礎(chǔ)的初學(xué)者。

2? 難易程度

R語(yǔ)言教材文獻(xiàn)[3-4]的內(nèi)容從初級(jí)到高級(jí)都有涉及，文獻(xiàn)[5-8]則處于中間難度。Python教材中文獻(xiàn)[15]是入門(mén)級(jí)別，而文獻(xiàn)[10-13]更偏向中高級(jí)，文獻(xiàn)[14]為高級(jí)。

3? 特點(diǎn)

R語(yǔ)言教材強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用特別是文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]，文獻(xiàn)[6]側(cè)重于統(tǒng)計(jì)計(jì)算的應(yīng)用，而文獻(xiàn)[8]更聚焦于實(shí)用技巧和圖形可視化。Python教材則更多地強(qiáng)調(diào)編程和實(shí)際應(yīng)用，其中文獻(xiàn)[10-12]提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析工具，而文獻(xiàn)[13-15]強(qiáng)調(diào)Python編程技巧。

4? 小結(jié)

R語(yǔ)言和Python都是統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的強(qiáng)大工具，對(duì)應(yīng)的教材都有各自的特色和重點(diǎn)。R語(yǔ)言更側(cè)重于統(tǒng)計(jì)學(xué)和學(xué)術(shù)研究，而Python更多地著眼于編程和應(yīng)用開(kāi)發(fā)。選擇哪種語(yǔ)言和相應(yīng)的教材應(yīng)根據(jù)學(xué)習(xí)者的需求和背景來(lái)決定。

五? 結(jié)束語(yǔ)

在統(tǒng)計(jì)計(jì)算和教育統(tǒng)計(jì)的課程教學(xué)中，研究者或教師可以根據(jù)研究的具體內(nèi)容和學(xué)生的需求選擇R語(yǔ)言或Python。例如，當(dāng)涉及文本分析和情感分析時(shí)，R語(yǔ)言的tm包和textmineR包提供了豐富的工具。同時(shí)，Python也有類(lèi)似的功能，如NLTK和TextBlob。R語(yǔ)言的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是其編程能力，允許研究者快速實(shí)現(xiàn)和測(cè)試新的統(tǒng)計(jì)模型。這種靈活性鼓勵(lì)了學(xué)術(shù)共享的文化，其他研究者可以受益于這些開(kāi)源工具。Python也支持這種創(chuàng)新，但更注重通用性。

盡管R語(yǔ)言在統(tǒng)計(jì)和學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域具有廣泛的用戶(hù)群，但在處理性能密集型任務(wù)時(shí)可能顯得不夠高效，但它仍可以通過(guò)集成C語(yǔ)言、C++和Fortran來(lái)彌補(bǔ)這一不足。另一方面，Python也在統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程中扮演著重要角色。與R語(yǔ)言不同，Python是一種多用途的編程語(yǔ)言，隨著其在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，Python也逐漸成為統(tǒng)計(jì)計(jì)算的一個(gè)強(qiáng)大工具。對(duì)比R語(yǔ)言與Python，盡管兩者都能完成教育統(tǒng)計(jì)中的常規(guī)任務(wù)，如成績(jī)分析、線(xiàn)性回歸等，但R語(yǔ)言的特點(diǎn)在于其專(zhuān)業(yè)性和靈活性。相對(duì)于R語(yǔ)言，Python的一個(gè)顯著特點(diǎn)是其廣泛的應(yīng)用范圍，從數(shù)據(jù)分析到Web開(kāi)發(fā)、自動(dòng)化和AI。這為統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程提供了更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，使學(xué)生能夠?qū)⒔y(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用于不同的實(shí)際問(wèn)題中。此外，Python在處理大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面可能更具有優(yōu)勢(shì)。

總之，R語(yǔ)言和Python都為統(tǒng)計(jì)計(jì)算課程提供了寶貴的工具和資源，也為高等教育統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的研究提供了有力的工具。R語(yǔ)言與Python各有優(yōu)劣，R語(yǔ)言更傾向于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)計(jì)算和研究及數(shù)據(jù)可視化，而Python則更為靈活，在數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域更為出色。選擇哪種語(yǔ)言取決于具體的課程內(nèi)容和學(xué)生需求，但不可否認(rèn)的是，這兩種語(yǔ)言都為統(tǒng)計(jì)教育帶來(lái)了革命性的改變。研究者選擇哪一種工具應(yīng)根據(jù)具體研究需要、數(shù)據(jù)類(lèi)型和技術(shù)背景來(lái)確定。

參考文獻(xiàn)：

[1] 許王莉，朱利平.數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì)計(jì)算[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2022.

[2] 劉紅.隨機(jī)過(guò)程實(shí)踐教學(xué)的新思考[J].高教學(xué)刊，2020（20）：104-106.

[3] MICHAEL J C. The R book[M].Chichester：John Wiley & Sons，2012.

[4] WICKHAM H. Advanced R[M].Boca Raton： CRC Press，2016.

[5] PENG R D. R programming for data science[M].Victoria： Leanpub，2016.

[6] RIZZO M L. Statistical computing with R[M].Boca Raton： CRC Press，2019.

[7] [美]瑪利亞L·里佐.統(tǒng)計(jì)計(jì)算使用R[M].胡銳，李義，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2019.

[8] [美]哈德利·威克姆.ggplot2：數(shù)據(jù)分析與圖形藝術(shù)[M].黃俊文，王小寧，于嘉傲，等譯.北京：西安交通大學(xué)出版社，2021.

[9] Adler，J. R語(yǔ)言核心技術(shù)手冊(cè)[M].劉思喆，李艦，陳鋼，等譯.北京：電子工業(yè)出版社，2014.

[10] MCKINNEY W. Python for Data Analysis[M].Sebastopol：O'Reilly Media，2018.

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

[12] GRUS J. Data Science from Scratch with Python[M].Sebastopol：O'Reilly Media，2019.

[13] [美]杰克·萬(wàn)托布拉斯. Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)[M].陶俊杰，陳小莉，譯.北京：人民郵電出版社，2020.

[14] [波蘭]賈沃斯基，[法]萊德. Python高級(jí)編程[M].張亮，阿信，譯.北京：人民郵電出版社，2020.

[15] [美]埃里克·馬瑟斯.Python編程從入門(mén)到實(shí)踐[M].袁國(guó)忠，譯.北京：人民郵電出版社，2020.

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“計(jì)算機(jī)化測(cè)驗(yàn)中異常數(shù)據(jù)與缺失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模與方法研究”（12001091）;伊犁師范大學(xué)2023年研究生教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目“通過(guò)項(xiàng)目式教學(xué)改革提高研究生科研創(chuàng)新能力的探索與實(shí)踐”（YS2023YG07）

第一作者簡(jiǎn)介：陸婧（1990-），女，漢族，吉林長(zhǎng)春人，博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師。研究方向?yàn)榻逃y(tǒng)計(jì)與心理測(cè)量。

*通信作者：張兆遠(yuǎn)（1980-），男，回族，新疆伊寧人，博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師。研究方向?yàn)榻逃y(tǒng)計(jì)與心理測(cè)量。