Innenfor feltet datavitenskap og utvikling av maskinlæring, fremstår to programmeringsspråk som spesielt fremtredende: R og Python.
Begge språkene gir datavitenskapsteam muligheten til å utforske, analysere, visualisere og lære av data, samt å arbeide effektivt med dem. For å velge det mest hensiktsmessige språket, er det avgjørende å forstå de vesentligste forskjellene mellom dem. Denne artikkelen går i dybden på og forklarer disse forskjellene.
R: En Introduksjon
Kilde: wikipedia.org
R er et programmeringsspråk spesialisert for statistisk databehandling og generering av grafiske fremstillinger. Det ble lansert for første gang i 1995, utviklet av Robert Gentleman og Ross Unaka ved University of Auckland i New Zealand. R ble skapt som en praktisk implementasjon av programmeringsspråket S.
R er mer enn bare et programmeringsspråk; det leveres også som et komplett utviklingsmiljø – R Studio. Dette miljøet muliggjør opprettelse av visualiseringer, databehandling, og skriving av R-kode med funksjoner for syntaksmarkering og feilsøking.
R er åpen kildekode og fungerer på alle de store operativsystemene, som Windows, MacOS og Linux. For å illustrere hvordan et program skrevet i R ser ut, presenteres et eksempel som genererer en sekvens av tilfeldige tall som følger en normalfordeling:
# Setter startpunktet for reproduserbarhet set.seed(123) # Genererer 10 000 tilfeldige tall basert på normalfordelingen random_numbers <- rnorm(10000)
Python: En Introduksjon
Python er et av de mest brukte språkene globalt. Det er et fleksibelt programmeringsspråk for generell bruk som understøtter flere programmeringsparadigmer. Det er særlig populært for maskinlæring, webutvikling og for å skrive små skript for automatisering. Python er kjent for å være lett å lære, og det blir ofte valgt som det første programmeringsspråket for nybegynnere.
Python ble utviklet av Guido van Rossum, og den første utgivelsen var i 1991. Til tross for sin alder har språket blitt jevnlig oppdatert og modernisert, der utgivelsen av Python versjon 3 representerer et betydelig fremskritt fra Python versjon 2.
I likhet med R er Python åpen kildekode og har en tolk for alle de vanligste operativsystemene. Det finnes også flere nettleserbaserte miljøer for kjøring av kode, som Jupyter Notebooks. Python er et generelt språk, men har likevel omfattende pakker og biblioteker tilgjengelig for datavitenskap og maskinlæring.
Nedenfor er et eksempelprogram som bruker NumPy-pakken for å skape 10 000 tilfeldige tall som følger en normalfordeling.
import numpy as np # Setter startpunktet for reproduserbarhet np.random.seed(123) # Genererer 10 000 tilfeldige tall basert på normalfordelingen random_numbers = np.random.randn(10000)
Direkte Sammenligning: R vs. Python
Som eksemplene viser, har språkene visse likheter, men det er også noen grunnleggende forskjeller. Ved valg av språk for ditt neste prosjekt, er det viktig å ta hensyn til disse viktige distinksjonene.
Formål
R ble skapt for å tilby en brukervennlig måte for dataanalyse og visualisering. Bruken er primært knyttet til statistikk, datavitenskap og maskinlæring.
Python, derimot, er et generelt programmeringsspråk designet for å være elegant og enkelt. Det er dermed mye brukt innenfor kunstig intelligens og webutvikling.
Målgruppe
R er spesielt utviklet for å tilfredsstille behovene til statistikere. Derfor tilbyr det et brukervennlig grensesnitt med statistikkrelaterte funksjoner.
Python er populært blant et bredt spekter av utviklere på ulike nivåer. På grunn av sin allsidighet er det ikke bare en favoritt i en enkelt profesjon, men brukes av en rekke yrkesgrupper som programvareingeniører, analytikere og forskere.
Dataanalyse og Visualisering
Datavitenskap er et av de mest brukte områdene for Python, inkludert analyse og visualisering av data. Python er imidlertid avhengig av eksterne biblioteker og pakker som Pandas og Matplotlib for å utføre slike oppgaver.
I motsetning til det generelle Python, er R skapt spesifikt for datavitenskap. R har derfor innebygde funksjoner for dataanalyse og graffremstilling. I tillegg finnes det et bredt spekter av pakker tilgjengelig for mer avansert analyse.
Ytelse
R sin enkelhet og høye abstraksjonsnivå kommer med en ytelsesmessig kostnad. Språket er ikke blant de raskeste. I programmering kan «treg» referere til noen få millisekunder i ytelsestap, som kanskje ikke merkes i praksis.
Som R, tilbyr også Python forenklinger og abstraksjoner på høyt nivå, noe som øker fleksibiliteten, men kan redusere hastigheten. For å optimalisere ytelsen til Python-programmer, benyttes biblioteker som NumPy og PyTorch som implementerer C++ eller C under panseret og gir tilgjengelighet fra Python. Dette gjør det mulig for Python å kjøre raskere.
Bruk i Maskinlæring
I tillegg til visualisering og analyse, kan R brukes til å utvikle maskinlæringsmodeller ved hjelp av algoritmer for regresjon, klassifisering og klyngedannelse. Språket har pakker som Caret, gitter, DataExplorer og Dalex.
Python er det mest foretrukne språket innen maskinlæring, med et rikt økosystem av biblioteker som TensorFlow, PyTorch og Jax. Det er også det språket som har størst støtte på plattformer for maskinlæringsinfrastruktur.
Læringskurve
R er designet for å være enkelt å bruke. Syntaksen kan likevel kreve litt tilvenning og oppleves som noe mer utfordrende enn Python, basert på min erfaring.
Python er et av de mest nybegynnervennlige programmeringsspråkene, kjent for sin elegante og enkle struktur. Læringskurven er generelt sett mildere sammenlignet med R.
R har et stort fellesskap, selv om det er mindre enn Pythons. Det er allikevel betydelig, med over 10 000 tilgjengelige pakker. I tillegg finnes det et mangfold av opplæringsressurser for de som ønsker å lære språket, ettersom det fortsatt er svært populært.
Python utmerker seg også på dette området. Det har sannsynligvis det største fellesskapet av alle programmeringsspråk globalt. Det finnes åpen kildekode-pakker for nesten alle tenkelige bruksområder, inkludert maskinlæring og datahåndtering. Det finnes også en rekke gratis og betalte opplæringsressurser for Python og dets mange verktøy, utviklet av fellesskapet.
Popularitet
Python er et av de mest populære programmeringsspråkene i verden, ofte i konkurranse med JavaScript og Java. Det er også et av de mest likte språkene på grunn av sin enkelhet og allsidighet.
R er ikke like populært som Python, men det er fortsatt relevant og ikke et obskurt språk uten bred anvendelse. Mange store teknologiselskaper benytter seg av R, og det finnes en rekke stillinger som krever ekspertise i dette språket.
Fleksibilitet/Allsidighet
R er først og fremst rettet mot statistiske beregninger og brukes sjelden utover dette området.
Python er, derimot, et allsidig språk som brukes til en rekke formål, hvor datavitenskap bare er en av mange.
IDE-er
Python distribueres som en tolk. Valg av IDE er opp til brukeren. De to mest populære IDE-ene er VSCode og PyCharm. Det er også mulig å benytte Jupyter Notebooks for å kjøre Python interaktivt i celler.
Den primære IDE-en for R er R Studio, som er tilgjengelig for macOS, Windows og Linux.
Vanlige Anvendelsesområder
R, som er spesialisert for statistikk, brukes ofte i forbindelse med maskinlæring, statistikk, analyse og datavisualisering.
Python, som er mer generelt, har et bredt spekter av bruksområder, inkludert maskinlæring, webutvikling, dataanalyse og numeriske beregninger.
Populære Selskaper som Benytter Språkene
Både R og Python brukes av store teknologiselskaper. Google, Meta, Accenture og Microsoft er eksempler på selskaper som bruker R. Eksempler på selskaper som bruker Python inkluderer Tesla, Google, Meta og Spotify.
Avsluttende Ord
Både Python og R er kraftige språk som trolig vil forbli relevante i lang tid fremover. Å lære begge er en god investering, ettersom det vil gi deg ferdigheter til å håndtere data og få innsikt i en stadig mer datadrevet verden.
Du kan utforske kurs i dataanalyse for å utvikle din karriere videre.