У світі науки про дані та розробки машинного навчання, дві мови програмування вирізняються своєю популярністю – R та Python.
Обидві ці мови надають командам, що займаються аналізом даних, зручні інструменти для дослідження, аналізу, візуалізації, навчання та обробки інформації. Проте, для правильного вибору мови, необхідно розуміти їх ключові відмінності. Ця стаття розглядає та пояснює ці розбіжності.
R: Загальний огляд
Джерело: wikipedia.org
R – це мова програмування, спеціалізована для статистичних обчислень та створення графіків. Вперше її було випущено у 1995 році. Роберт Джентльмен та Росс Унака, розробили її в Університеті Окленда, Нова Зеландія. R було створено як практична реалізація мови програмування S.
R є не просто мовою програмування, а й цілим середовищем розробки – R Studio. Це середовище надає можливості для створення візуалізацій, управління даними та написання коду R з підсвічуванням синтаксису та інструментами налагодження.
R є відкритим програмним забезпеченням та працює на всіх основних операційних системах, таких як Windows, MacOS та Linux. Для демонстрації коду R, ось приклад програми, що генерує випадкові числа, розподілені за нормальним законом.
# Встановлення початкового значення для відтворюваності set.seed(123) # Генерація 10 000 випадкових чисел з нормальним розподілом random_numbers <- rnorm(10000)
Python: Загальний огляд
Python – одна з найпопулярніших мов програмування у світі. Це універсальна мова, що підтримує декілька парадигм програмування. Її широко використовують для машинного навчання, веб-розробки та створення скриптів для автоматизації. Python є легкою для вивчення і часто є першою мовою для тих, хто починає програмувати.
Гвідо ван Россум створив Python, який вперше був випущений у 1991 році. Попри свій вік, мова постійно оновлюється та модернізується. Особливо значним кроком був випуск Python версії 3, порівняно з Python версії 2.
Як і R, Python має відкритий код та інтерпретатор для кожної основної операційної системи. Крім того, існують різні браузерні середовища для виконання коду, такі як Jupyter Notebooks. Python є універсальною мовою, проте має пакети та бібліотеки, спеціалізовані для обробки даних та машинного навчання.
Нижче представлено приклад програми, що використовує бібліотеку NumPy для генерації 10 000 випадкових чисел з нормальним розподілом.
import numpy as np # Встановлення початкового значення для відтворюваності np.random.seed(123) # Генерація 10 000 випадкових чисел з нормальним розподілом random_numbers = np.random.randn(10000)
Порівняння: R проти Python
Як ви бачите, мови мають схожості, але існують і принципові відмінності. При виборі мови для вивчення або використання у вашому наступному проекті, варто враховувати наступні ключові відмінності.
Цілі
R був розроблений спеціально для спрощення аналізу даних та створення візуалізацій. Його застосування в основному обмежене статистикою, наукою про дані та машинним навчанням.
З іншого боку, Python є універсальною мовою, розробленою для простоти та елегантності. Тому, його широко використовують у різних сферах, включаючи штучний інтелект та веб-розробку.
Користувачі
R орієнтований на використання статистиками. Він пропонує зручний інтерфейс та функції, необхідні для статистичних обчислень.
Python використовується різними розробниками, незалежно від рівня їх досвіду. Завдяки своїй універсальності, його застосовують фахівці різних професій, таких як інженери-програмісти, аналітики та науковці.
Аналіз та візуалізація даних
Одним з найпопулярніших застосувань Python є наука про дані, що передбачає аналіз та візуалізацію. Однак, Python не має вбудованої підтримки для цих функцій і використовує бібліотеки та пакети, такі як Pandas та Matplotlib.
На відміну від Python, R був створений спеціально для науки про дані. Він має вбудовані інструменти для аналізу даних та графічного відображення. Крім цього, існують додаткові пакети для розширення можливостей аналізу.
Продуктивність
Простота та абстракція R впливають на його продуктивність. Він не є дуже швидким. У програмуванні повільність означає виконання операцій на кілька мілісекунд довше, ніж в інших мовах. Однак, для користувача ця різниця може бути майже непомітною.
Python, як і R, забезпечує високий рівень абстракцій та спрощень, що робить його більш гнучким, але також впливає на швидкість. Для підвищення продуктивності, бібліотеки Python, такі як NumPy та PyTorch, використовують C++ або C на низькому рівні, забезпечуючи при цьому прив’язки до Python. Це дозволяє Python працювати швидше.
Використання в машинному навчанні
Крім візуалізації та аналізу, R можна використовувати для розробки моделей машинного навчання, застосовуючи алгоритми регресії, класифікації та кластеризації. Він включає пакети, такі як Caret, lattice, DataExplorer та Dalex.
Python є однією з найпопулярніших мов для машинного навчання. Він має розвинену екосистему бібліотек, таких як TensorFlow, PyTorch та Jax. Він також має найбільшу підтримку на платформах інфраструктури машинного навчання.
Крива навчання
R був розроблений для простоти використання. Проте, його синтаксис може вимагати певного часу для звикання, і, за досвідом, він є дещо складнішим, ніж Python.
Python є однією з найпростіших мов програмування для початківців, розробленою для елегантності та простоти. Він має м’якшу криву навчання, порівняно з R.
R має велику спільноту, хоча і меншу, ніж у Python. Це все одно важливо, оскільки існує понад 10 000 пакетів, які можна використовувати. Також є багато навчальних ресурсів, оскільки мова все ще неймовірно популярна.
У цій області Python демонструє значну перевагу. Він має найбільшу спільноту серед усіх мов програмування у світі. Є пакети з відкритим кодом майже для будь-чого, включаючи машинне навчання та обробку даних. Існує багато безкоштовних та платних навчальних ресурсів для вивчення Python та його численних інструментів, створених спільнотою.
Популярність
Python є однією з найпопулярніших мов програмування у світі, конкуруючи з такими мовами, як JavaScript та Java. Він також є однією з найбільш улюблених мов через свою простоту та універсальність.
R, безсумнівно, не такий популярний, як Python, проте він все ще досить популярний, щоб не вважатися незрозумілою мовою програмування, якою ніхто не користується. Навпаки, його використовують великі технологічні компанії, і значна кількість вакансій вимагає знання R.
Гнучкість/універсальність
R призначений в основному для статистичних обчислень. Тому, він не використовується для інших завдань, окрім цього.
З іншого боку, Python є універсальним. Його широко застосовують для різних цілей, і наука про дані є лише однією з багатьох.
IDE
Python поширюється як інтерпретатор. Вибір IDE залежить від користувача. Двома найпопулярнішими IDE є VsCode та PyCharm. Також можна використовувати Jupyter Notebooks для інтерактивного виконання коду Python у клітинках.
Основним IDE для R є R Studio, який доступний для MacOS, Windows та Linux.
Загальні застосування
R, як статистична мова, зазвичай використовується для машинного навчання, статистики, аналізу та візуалізації даних.
Python, як мова загального призначення, має широкий спектр застосувань, включаючи машинне навчання, веб-розробку, аналіз даних та чисельні обчислення.
Популярні компанії, що використовують мову
І R, і Python мають великих користувачів у технологічній індустрії. До них належать Google, Meta, Accenture та Microsoft для R. Серед користувачів Python – Tesla, Google, Meta та Spotify.
Заключні слова
Python та R є потужними мовами, які, ймовірно, будуть актуальними у найближчому майбутньому. Вивчення будь-якої з них є гарною інвестицією, оскільки дає вам навички для роботи з даними та генерування ідей у сучасному світі, де дані відіграють дедалі важливішу роль.
Рекомендуємо вам переглянути курси з аналізу даних для розвитку своєї кар’єри.