Коли мова йде про науку про дані та розвиток машинного навчання, дві мови програмування виділяються як дуже популярні – R і Python.
Використання будь-якої з цих мов допоможе командам із вивчення даних легко досліджувати, аналізувати, візуалізувати, вчитися та працювати з даними. Однак ви повинні знати ключові відмінності між мовами, якщо хочете вибрати, яку мову використовувати. У цій статті досліджуються та пояснюються відмінності.
Р: Огляд
Джерело: wikipedia.org
R — це мова програмування для статистичних обчислень і створення графіків. Вперше він був випущений у 1995 році. Роберт Джентльмен і Росс Унака розробили його в Університеті Окленда в Новій Зеландії. R був розроблений як практична реалізація мови програмування S.
Хоча R є мовою програмування, вона поширюється як набагато більше. Він включає середовище програмування – R Studio. Це середовище дає змогу створювати візуалізації, керувати даними та писати код R із підсвічуванням синтаксису та підтримкою налагодження.
R є відкритим кодом і працює на всіх основних операційних системах, включаючи Windows, MacOS і Linux. Щоб продемонструвати, як виглядає зразок програми, написаний мовою програмування R, ось приклад програми, яка генерує набір випадкових значень, що відповідають нормальному розподілу.
# Set the seed for reproducibility set.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers <- rnorm(10000)
Python: огляд
Python є однією з найпопулярніших мов у світі. Це універсальна мова програмування загального призначення, яка підтримує кілька парадигм програмування. Він широко використовується для машинного навчання, веб-розробки та написання коротких сценаріїв для автоматизації. Python простий у вивченні та використовується як перша мова для більшості людей, які навчаються програмувати.
Гвідо ван Россум розробив Python, який вперше був випущений у 1991 році. Незважаючи на свій вік, він оновлювався та модернізувався з роками; особливо помітно те, що випуск Python версії 3 був величезним кроком у порівнянні з Python версії 2.
Як і R, Python має відкритий код і має перекладач для кожної основної операційної системи. Крім того, існують різні середовища на основі браузера для запуску коду, наприклад Jupyter Notebooks. Python є універсальним, але має пакети та бібліотеки для обробки даних і машинного навчання.
Ось приклад програми, яка використовує пакет NumPy для створення 10 000 випадкових чисел, які відповідають нормальному розподілу.
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)
Лична зустріч: R проти Python
Як бачите, мови схожі, але мають деякі принципові відмінності. Коли ви вирішуєте, яку мову вивчати чи використовувати для свого наступного проекту, ось кілька ключових відмінностей, які слід враховувати.
Цілі
R — це мова програмування, створена, щоб забезпечити простий спосіб аналізу даних і створення візуалізацій. Його використання в основному обмежується статистикою, наукою про дані та машинним навчанням.
З іншого боку, Python — це мова загального призначення, розроблена, щоб бути елегантною та простою. Тому він широко використовується в сферах штучного інтелекту та веб-розробки.
Користувачі
R призначений для використання статистиками. Як наслідок, він пропонує простий інтерфейс із функціями, які знадобляться для статистики.
Python широко використовується різними розробниками з усіма рівнями досвіду. Завдяки своїй універсальності він використовується не в одній професії, а в різних професіях, таких як інженери-програмісти, аналітики та вчені.
Аналіз та візуалізація даних
Однією з найпопулярніших програм Python є наука про дані, яка передбачає аналіз і візуалізацію даних. Однак Python не підтримує цю програму нативно, а натомість покладається на бібліотеки та пакети, такі як Pandas і Matplotlib.
На відміну від Python, який є універсальним, R створено для використання в Data Science. У результаті R має функції для аналізу даних і побудови графіків із коробки. Окрім вбудованих функцій, існують пакети, які можна використовувати для подальшого аналізу.
Продуктивність
Простота й абстракції R приходять за рахунок продуктивності. Це не дуже швидко. У програмуванні бути повільним означає працювати на кілька мілісекунд повільніше, ніж в інших мовах. Тому повільність R може бути ледь помітною для користувачів.
Як і R, Python також забезпечує високорівневі абстракції та спрощення, що робить його більш гнучким, але повільнішим. Щоб підвищити продуктивність програм на Python, такі бібліотеки, як NumPy і PyTorch, використовують C++ або C під капотом і забезпечують прив’язки на Python. Це дозволяє Python працювати швидше.
Використання в машинному навчанні
Окрім візуалізації та аналізу, R можна використовувати для створення моделей машинного навчання за допомогою алгоритмів регресії, класифікації та кластеризації. Він містить такі пакети, як Caret, lattice, DataExplorer і Dalex.
Python є найпопулярнішою мовою, яка використовується в машинному навчанні. Він має багату бібліотечну екосистему, таку як Tensorflow, PyTorch і Jax. Він також найбільш широко підтримується платформами інфраструктури машинного навчання.
Крива навчання
R був розроблений, щоб бути простим. Однак до його синтаксису може знадобитися деякий час, щоб звикнути, і, з мого досвіду, він трохи складніший, ніж Python.
Python — це одна з мов програмування, яка є найбільш зручною для початківців, розроблена, щоб бути елегантною та простою. Він має м’яку криву навчання порівняно з R.
У R є велика спільнота – хоча й менша, ніж у Python. Це все ще важливо, оскільки містить понад 10 000 пакетів, якими ви можете користуватися. Тут також є багато освітніх ресурсів, з яких можна вчитися, оскільки мова все ще неймовірно популярна.
Це ще одна сфера, де Python сяє. Мабуть, це найбільша спільнота з усіх мов програмування у світі. Він має пакети з відкритим вихідним кодом майже для всього, включаючи машинне навчання та обробку даних. Існує багато безкоштовних і платних освітніх ресурсів для вивчення Python і його численних інструментів, створених спільнотою.
Популярність
Python є однією з найпопулярніших мов програмування у світі, конкуруючи з такими мовами, як JavaScript і Java. Це також одна з найулюбленіших мов через її простоту та універсальність.
R, безумовно, не такий популярний, як Python, але він все ще досить популярний, щоб не бути незрозумілою мовою програмування, якою ніхто не користується. Навпаки, він використовується великими технологічними компаніями, і значна кількість вакансій потребує знання R.
Гнучкість/універсальність
R в основному призначений для статистичних обчислень. Тому він не використовується ні для чого, крім цього випадку використання.
З іншого боку, Python універсальний. Він широко використовується для різних цілей, і наука про дані є лише однією з багатьох.
IDE
Python поширюється виключно як інтерпретатор. IDE залежить від користувача. Дві найпопулярніші IDE – це VsCode і PyCharm, які порівнюються в цій публікації. Крім того, ви також можете використовувати Jupyter Notebooks для інтерактивного запуску Python у клітинках.
Основним IDE, що використовується для R, є R Studio, який доступний для MacOS, Windows і Linux.
Загальні програми
R, статистична мова, зазвичай використовується для машинного навчання, статистики та аналітики та візуалізації даних.
У той час як Python, мова загального призначення, має широкий спектр використання, включаючи машинне навчання, веб-розробку, аналіз даних і числові обчислення.
Популярні компанії, що використовують мову
І R, і Python мають великих користувачів технологій. До них належать Google, Meta, Accenture і Microsoft для R. Користувачі Python включають Tesla, Google, Meta і Spotify для Python.
Заключні слова
Python і R є потужними мовами, які, ймовірно, будуть використовуватися в осяжному майбутньому. Вивчення будь-якого з них є гарною інвестицією, оскільки воно дає вам навички обговорювати дані та генерувати ідеї в цьому світі, що дедалі більше керується даними.
Далі перегляньте курси аналітики даних, щоб розвивати свою кар’єру.