Când vine vorba de știința datelor și dezvoltarea învățării automate, două limbaje de programare se remarcă ca fiind foarte populare – R și Python.
Folosirea oricărei limbi va ajuta echipele de știință a datelor să exploreze, să analizeze, să vizualizeze, să învețe din și să lucreze cu date cu ușurință. Cu toate acestea, trebuie să cunoașteți diferențele cheie dintre limbi dacă doriți să alegeți ce limbă să utilizați. Acest articol explorează și explică diferențele.
Cuprins
R: O privire de ansamblu
Sursa: wikipedia.org
R este un limbaj de programare pentru calculul statistic și crearea de grafice. A fost lansat pentru prima dată în 1995. Robert Gentleman și Ross Unaka l-au dezvoltat la Universitatea din Auckland din Noua Zeelandă. R a fost dezvoltat ca implementare practică a limbajului de programare S.
În timp ce R este un limbaj de programare, este distribuit ca mult mai mult. Include un mediu de programare – R Studio. Acest mediu vă permite să creați vizualizări, să gestionați date și să scrieți cod R cu evidențiere de sintaxă și suport pentru depanare.
R este open-source și rulează pe toate sistemele de operare majore, inclusiv Windows, MacOS și Linux. Pentru a demonstra cum arată un exemplu de program scris în limbajul de programare R, iată un exemplu de program care generează un set de valori aleatorii care urmează o distribuție normală.
# Set the seed for reproducibility set.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers <- rnorm(10000)
Python: o privire de ansamblu
Python este una dintre cele mai populare limbi din lume. Este un limbaj de programare versatil, de uz general, care acceptă mai multe paradigme de programare. Este utilizat pe scară largă pentru învățarea automată, dezvoltarea web și scrierea de scripturi scurte pentru automatizare. Python este ușor de învățat și folosit ca primă limbă de majoritatea oamenilor care învață să codifice.
Guido van Rossum a dezvoltat Python, care a fost lansat pentru prima dată în 1991. În ciuda vechimii sale, a fost actualizat și modernizat de-a lungul anilor; mai ales, lansarea Python Versiunea 3 a fost un salt uriaș față de Python Versiunea 2.
La fel ca R, Python este open-source și are un traducător pentru fiecare sistem de operare major. În plus, există diferite medii bazate pe browser pentru rularea codului, cum ar fi Jupyter Notebooks. Python este de uz general, dar are pachete și biblioteci pentru știința datelor și învățarea automată.
Iată un exemplu de program care utilizează pachetul NumPy pentru a crea 10000 de numere aleatorii care urmează distribuția Normală.
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)
Cap la cap: R vs. Python
După cum puteți vedea, limbile sunt similare, dar prezintă unele diferențe fundamentale. Atunci când decideți ce limbă să învățați sau să utilizați pentru următorul proiect, iată câteva diferențe cheie de luat în considerare.
Goluri
R este un limbaj de programare creat pentru a oferi o modalitate ușoară de a analiza datele și de a crea vizualizări. Utilizarea sa este limitată în principal la statistică, știința datelor și învățarea automată.
Pe de altă parte, Python este un limbaj de uz general conceput pentru a fi elegant și simplu. Prin urmare, este utilizat pe scară largă în domeniile Inteligenței Artificiale și Dezvoltare Web.
Utilizatori
R este conceput pentru a fi folosit de statisticieni. Ca rezultat, oferă o interfață simplă cu funcții de care ai avea nevoie pentru statistici.
Python este utilizat pe scară largă de diferiți dezvoltatori de toate nivelurile de experiență. Datorită versatilității sale, nu este folosit de nici o singură profesie, ci de diferite profesii, cum ar fi inginerii de software, analiștii și oamenii de știință.
Analiza și vizualizarea datelor
Una dintre cele mai populare aplicații ale Python este știința datelor – care implică analiza și vizualizarea datelor. Cu toate acestea, Python nu acceptă această aplicație în mod nativ și se bazează în schimb pe biblioteci și pachete precum Pandas și Matplotlib.
Spre deosebire de Python, care este de uz general, R este creat pentru a fi utilizat pentru Data Science. Ca rezultat, R are funcții pentru analiza datelor și trasarea graficelor din cutie. Pe lângă funcțiile încorporate, există pachete pe care le puteți utiliza pentru analize ulterioare.
Performanţă
Simplitatea și abstracțiile lui R vin cu prețul performanței. Nu este foarte rapid. În programare, a fi lent înseamnă a rula cu câteva milisecunde mai încet decât în alte limbi. Prin urmare, încetineala lui R ar putea fi abia observată de utilizatori.
La fel ca R, Python oferă, de asemenea, abstracții și simplificări la nivel înalt, făcându-l mai flexibil, dar mai lent. Pentru a îmbunătăți performanța programelor Python, bibliotecile precum NumPy și PyTorch folosesc C++ sau C sub capotă și oferă legături în Python. Acest lucru îi permite lui Python să ruleze mai rapid.
Utilizare în Machine Learning
Pe lângă vizualizare și analiză, R poate fi folosit pentru a construi modele de învățare automată folosind algoritmi de regresie, clasificare și clustering. Are pachete precum Caret, lattice, DataExplorer și Dalex.
Python este cel mai popular limbaj folosit în Machine Learning. Are un ecosistem bogat de biblioteci, cum ar fi Tensorflow, PyTorch și Jax. Este, de asemenea, cea mai susținută de platformele de infrastructură de învățare automată.
Curbă de învățare
R a fost conceput pentru a fi simplu. Cu toate acestea, sintaxa sa poate dura ceva timp pentru a se obișnui și este puțin mai dificilă decât Python, din experiența mea.
Python este unul dintre cele mai prietenoase limbaje de programare pentru începători, conceput să fie elegant și simplu. Are o curbă de învățare mai blândă în comparație cu R.
R are o comunitate mare – deși mai mică decât cea a lui Python. Este încă semnificativ, deoarece are peste 10.000 de pachete pe care să le utilizați. De asemenea, are multe resurse educaționale din care să învețe, deoarece limba este încă incredibil de populară.
Aceasta este o altă zonă în care Python strălucește. Are probabil cea mai mare comunitate dintre orice limbaj de programare din lume. Are pachete open-source pentru aproape orice, inclusiv învățarea automată și manipularea datelor. Există multe resurse educaționale gratuite și plătite pentru a învăța Python și numeroasele sale instrumente create de comunitate.
Popularitate
Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare din lume, rivalizat cu JavaScript și Java. Este, de asemenea, una dintre cele mai iubite limbi din cauza simplității și versatilității sale.
R nu este cu siguranță la fel de popular ca Python, dar este încă suficient de popular pentru a nu fi un limbaj de programare obscur folosit de nimeni. Dimpotrivă, este folosit de marile companii de tehnologie, iar un număr semnificativ de locuri de muncă deschise necesită expertiză în R.
Flexibilitate/versatilitate
R este destinat în primul rând calculelor statistice. Prin urmare, nu este folosit pentru nimic în afara acestui caz de utilizare.
Pe de altă parte, Python este versatil. Este utilizat pe scară largă în diferite scopuri, iar știința datelor este doar una dintre multe.
IDE-uri
Python este distribuit exclusiv ca interpret. IDE-ul depinde de utilizator. Cele mai populare două IDE-uri sunt VsCode și PyCharm – care sunt comparate în această postare. În plus, puteți utiliza și Jupyter Notebooks pentru a vă rula Python-ul interactiv în celule.
IDE-ul principal utilizat pentru R este R Studio, care este disponibil pentru MacOS, Windows și Linux.
Aplicații comune
R, un limbaj statistic, este folosit în mod obișnuit pentru învățarea automată, statistici și analize și vizualizarea datelor.
În timp ce Python, un limbaj de uz general, are o gamă largă de utilizări, inclusiv învățarea automată, dezvoltarea web, analiza datelor și calculul numeric.
Companii populare care folosesc limbajul
Atât R, cât și Python au utilizatori mari de tehnologie. Acestea includ Google, Meta, Accenture și Microsoft pentru R. Utilizatorii Python includ Tesla, Google, Meta și Spotify pentru Python.
Cuvinte finale
Python și R sunt limbaje puternice care probabil vor fi folosite în viitorul apropiat. Învățarea fiecăreia dintre ele este o investiție bună, deoarece vă echipează abilitățile de a discuta datele și de a obține perspective în această lume din ce în ce mai bazată pe date.
Apoi, consultați cursurile de analiză a datelor pentru a vă dezvolta cariera.