Når det gjelder datavitenskap og utvikling av maskinlæring, skiller to programmeringsspråk seg ut som svært populære – R og Python.
Å bruke begge språkene vil hjelpe datavitenskapsteam med å utforske, analysere, visualisere, lære av og enkelt arbeide med data. Du må imidlertid kjenne til de viktigste forskjellene mellom språkene hvis du vil velge hvilket språk du skal bruke. Denne artikkelen utforsker og forklarer forskjellene.
Innholdsfortegnelse
R: En oversikt
Kilde: wikipedia.org
R er et programmeringsspråk for statistisk databehandling og for å lage grafer. Den ble først utgitt i 1995. Robert Gentleman og Ross Unaka utviklet den ved University of Auckland i New Zealand. R ble utviklet som en praktisk implementering av programmeringsspråket S.
Mens R er et programmeringsspråk, er det distribuert som så mye mer. Det inkluderer et programmeringsmiljø – R Studio. Dette miljøet lar deg lage visualiseringer, administrere data og skrive R-kode med syntaksutheving og feilsøkingsstøtte.
R er åpen kildekode og kjører på alle større operativsystemer, inkludert Windows, MacOS og Linux. For å demonstrere hvordan et eksempelprogram skrevet i programmeringsspråket R ser ut, her er et eksempelprogram som genererer et sett med tilfeldige verdier som følger en normalfordeling.
# Set the seed for reproducibility set.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers <- rnorm(10000)
Python: En oversikt
Python er et av de mest populære språkene i verden. Det er et allsidig programmeringsspråk for generell bruk som støtter flere programmeringsparadigmer. Det brukes mye for maskinlæring, webutvikling og skriving av korte skript for automatisering. Python er lett å lære og brukes som førstespråk av de fleste som lærer å kode.
Guido van Rossum utviklet Python, som først ble utgitt i 1991. Til tross for alderen har den blitt oppdatert og modernisert gjennom årene; mest bemerkelsesverdig var utgivelsen av Python versjon 3 et stort sprang fra Python versjon 2.
I likhet med R, er Python åpen kildekode og har en oversetter for alle større operativsystemer. I tillegg finnes det forskjellige nettleserbaserte miljøer for å kjøre kode, for eksempel Jupyter Notebooks. Python er generell, men har pakker og biblioteker for datavitenskap og maskinlæring.
Her er et eksempelprogram som bruker NumPy-pakken til å lage 10 000 tilfeldige tall som følger normalfordelingen.
import numpy as np # Set the seed for reproducibility np.random.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers = np.random.randn(10000)
Head-to-Head: R vs. Python
Som du kan se, er språkene like, men har noen grunnleggende forskjeller. Når du bestemmer deg for hvilket språk du skal lære eller bruke for ditt neste prosjekt, er det noen viktige forskjeller du bør vurdere.
Mål
R er et programmeringsspråk laget for å gi en enkel måte å analysere data og lage visualiseringer på. Bruken er hovedsakelig begrenset til statistikk, datavitenskap og maskinlæring.
På den annen side er Python et språk for generell bruk designet for å være elegant og enkelt. Derfor er det mye brukt innen kunstig intelligens og webutvikling.
Brukere
R er designet for å brukes av statistikere. Som et resultat tilbyr den et enkelt grensesnitt med funksjoner du trenger for statistikk.
Python brukes mye av forskjellige utviklere på alle erfaringsnivåer. På grunn av dens allsidighet brukes den ikke av noen enkelt profesjon – men av forskjellige yrker, som programvareingeniører, analytikere og forskere.
Dataanalyse og visualisering
En av Pythons mest populære applikasjoner er datavitenskap – som innebærer å analysere og visualisere data. Python støtter imidlertid ikke denne applikasjonen, og er i stedet avhengig av biblioteker og pakker som Pandas og Matplotlib.
I motsetning til Python, som er generell, er R laget for å brukes til datavitenskap. Som et resultat har R funksjoner for dataanalyse og plotting av grafer ut av boksen. I tillegg til de innebygde funksjonene finnes det pakker som du kan bruke for videre analyse.
Opptreden
Rs enkelhet og abstraksjoner går på bekostning av ytelse. Det er ikke veldig raskt. I programmering betyr det å være treg å kjøre noen millisekunder langsommere enn på andre språk. Derfor kan Rs treghet være knapt merkbar for brukere.
Som R, gir Python også abstraksjoner og forenklinger på høyt nivå, noe som gjør den mer fleksibel, men tregere. For å forbedre ytelsen til Python-programmer bruker biblioteker som NumPy og PyTorch C++ eller C under panseret og gir bindinger i Python. Dette gjør at Python kan kjøre raskere.
Bruk i maskinlæring
I tillegg til visualisering og analyse, kan R brukes til å bygge maskinlæringsmodeller ved bruk av regresjons-, klassifiserings- og klyngealgoritmer. Den har pakker som Caret, gitter, DataExplorer og Dalex.
Python er det mest populære språket som brukes i maskinlæring. Den har et rikt bibliotekøkosystem, som Tensorflow, PyTorch og Jax. Det er også den mest støttede av Machine Learning Infrastructure-plattformer.
Læringskurve
R ble designet for å være enkel. Syntaksen kan imidlertid ta litt tid å venne seg til og er litt vanskeligere enn Python, etter min erfaring.
Python er et av de mest nybegynnervennlige programmeringsspråkene designet for å være elegant og enkelt. Den har en mildere læringskurve sammenlignet med R.
R har et stort fellesskap – om enn mindre enn Pythons. Det er fortsatt viktig siden det har mer enn 10 000 pakker du kan bruke. Det har også mange pedagogiske ressurser å lære av ettersom språket fortsatt er utrolig populært.
Dette er et annet område hvor Python skinner. Det har sannsynligvis det største fellesskapet av noe programmeringsspråk i verden. Den har åpen kildekode-pakker for nesten alt, inkludert maskinlæring og datahåndtering. Det er mange gratis og betalte pedagogiske ressurser for å lære Python og dets mange verktøy laget av fellesskapet.
Popularitet
Python er et av de mest populære programmeringsspråkene i verden, konkurrert med slike som JavaScript og Java. Det er også et av de mest elskede språkene på grunn av dets enkelhet og allsidighet.
R er definitivt ikke like populært som Python, men det er fortsatt populært nok til ikke å være et obskurt programmeringsspråk som ikke brukes av noen. Tvert imot, den brukes av store teknologiselskaper, og et betydelig antall stillinger krever ekspertise på R.
Fleksibilitet/allsidighet
R er først og fremst ment for statistiske beregninger. Derfor brukes den ikke til noe utover dette brukstilfellet.
På den annen side er Python allsidig. Det er mye brukt til forskjellige formål, og datavitenskap er bare en av mange.
IDE-er
Python distribueres utelukkende som tolk. IDE er opp til brukeren. De to mest populære IDE-ene er VsCode og PyCharm – som sammenlignes i dette innlegget. I tillegg kan du også bruke Jupyter Notebooks til å kjøre Python interaktivt i celler.
Den primære IDE som brukes for R er R Studio som er tilgjengelig for MacOS, Windows og Linux.
Vanlige applikasjoner
R, et statistisk språk, brukes ofte til maskinlæring, statistikk og analyse og datavisualisering.
Mens Python, et generellt språk, har et bredt spekter av bruksområder, inkludert maskinlæring, webutvikling, dataanalyse og numerisk beregning.
Populære selskaper som bruker språket
Både R og Python har store teknologibrukere. Disse inkluderer Google, Meta, Accenture og Microsoft for R. Python-brukere inkluderer Tesla, Google, Meta og Spotify for Python.
Siste ord
Python og R er sterke språk som sannsynligvis vil bli brukt i overskuelig fremtid. Å lære begge deler er en god investering ettersom det utstyrer deg med ferdighetene til å krangle med data og få innsikt i denne stadig mer datadrevne verden.
Deretter kan du sjekke ut dataanalysekurs for å utvide karrieren din.