Jämförelse av R och Python inom datahantering och maskininlärning
Inom fältet datavetenskap och utveckling av maskininlärning framstår två programmeringsspråk som särskilt framträdande: R och Python. Båda dessa språk underlättar för datavetenskapsteam att utforska, analysera, visualisera och bearbeta data effektivt. För att göra ett välgrundat val mellan dem är det avgörande att förstå de nyckelskillnader som skiljer dem åt. Denna artikel ger en grundlig undersökning och förklaring av dessa skillnader.
R: En översikt
R är ett programmeringsspråk speciellt utformat för statistiska beräkningar och grafisk presentation av data. Det introducerades första gången 1995 av Robert Gentleman och Ross Unaka vid University of Auckland i Nya Zeeland. R utvecklades som en praktisk tillämpning av det tidigare programmeringsspråket S.
R är mer än bara ett programmeringsspråk; det tillhandahåller också en komplett programmeringsmiljö – R Studio. Denna integrerade utvecklingsmiljö (IDE) underlättar skapandet av visualiseringar, datahantering och R-kodning med stöd för syntaxmarkering och felsökning. R är open source och kompatibelt med alla stora operativsystem, inklusive Windows, MacOS och Linux. Nedan visas ett exempel på hur kod skriven i R kan se ut, med ett program som genererar slumpmässiga värden enligt en normalfördelning:
# Definiera startpunkt för slumpgenerering
set.seed(123)
# Skapa 10 000 slumptal med normalfördelning
random_numbers <- rnorm(10000)
Python: En översikt
Python är ett av de mest använda programmeringsspråken globalt. Det är ett mångsidigt, allmänt språk som stöder flera programmeringsparadigmer. Det används frekvent inom områden som maskininlärning, webbutveckling och för att skapa skript för automatisering. Pythons användarvänlighet gör det ofta till det första språket för de som börjar koda. Python utvecklades av Guido van Rossum och släpptes första gången 1991. Det har genomgått kontinuerliga uppdateringar och moderniseringar, där lanseringen av Python version 3 markerar en betydande utveckling jämfört med version 2.
Precis som R är Python open source och har en tolk för alla större operativsystem. Dessutom finns det flera webbaserade miljöer, såsom Jupyter Notebooks, för att köra Python-kod. Python är ett allmänt språk, men det erbjuder även bibliotek och paket som är specialiserade för datavetenskap och maskininlärning. Här är ett exempel som använder NumPy-paketet för att skapa 10 000 slumpmässiga tal som följer en normalfördelning:
import numpy as np
# Definiera startpunkt för slumpgenerering
np.random.seed(123)
# Skapa 10 000 slumptal med normalfördelning
random_numbers = np.random.randn(10000)
Direkt jämförelse: R mot Python
Trots likheter har R och Python grundläggande skillnader. Här följer några viktiga skillnader att överväga när du ska välja vilket språk du ska använda för ett projekt eller lära dig.
Mål
R är skapat specifikt för att underlätta dataanalys och skapande av visualiseringar. Dess huvudsakliga användningsområden ligger inom statistik, datavetenskap och maskininlärning.
Python, å andra sidan, är designat som ett mer allmänt språk med fokus på enkelhet och elegans. Det används i stor utsträckning inom områden som artificiell intelligens och webbutveckling.
Användare
R är primärt utformat för användning av statistiker och erbjuder därmed ett användargränssnitt och funktioner som är direkt relevanta för statistiska analyser.
Python, med sin mångsidighet, används av en bredare grupp av utvecklare, oavsett erfarenhetsnivå. Dess användning sträcker sig över olika yrkeskategorier, inklusive mjukvaruingenjörer, analytiker och forskare.
Dataanalys och visualisering
Ett av Pythons mest framträdande användningsområden är inom datavetenskap, särskilt för analys och visualisering av data. Python uppnår detta genom att använda bibliotek och paket som Pandas och Matplotlib, eftersom det inte har dessa funktioner inbyggda från start.
R är, till skillnad från Python, konstruerat specifikt för datavetenskap. Det har inbyggda funktioner för dataanalys och grafisk framställning. Utöver dessa inbyggda funktioner finns det även flera paket som kan användas för djupare analyser.
Prestanda
R:s enkelhet och abstraktion kommer till priset av prestanda. Det är inte ett särskilt snabbt språk. Även om skillnader i exekveringstid kan uppgå till några millisekunder, vilket sällan är märkbart för användaren.
Python erbjuder liknande högnivåabstraktioner och förenklingar som R, vilket ökar flexibiliteten men också minskar hastigheten. För att förbättra prestandan använder Python bibliotek som NumPy och PyTorch C++ eller C under ytan, med bindningar i Python, vilket ökar dess hastighet.
Användning inom maskininlärning
Förutom visualisering och analys kan R användas för att bygga maskininlärningsmodeller genom att använda algoritmer för regression, klassificering och klustring. R erbjuder paket som Caret, lattice, DataExplorer och Dalex.
Python är det mest använda språket inom maskininlärning. Dess rika ekosystem av bibliotek, såsom TensorFlow, PyTorch och Jax, samt dess breda stöd från maskininlärningsplattformar, gör det till ett förstahandsval inom detta område.
Inlärningskurva
R designades med enkelhet i åtanke, men dess syntax kan vara lite svår att vänja sig vid och upplevs ibland som något svårare än Python.
Python är designat för att vara användarvänligt, med fokus på tydlighet och enkelhet. Inlärningskurvan för Python är generellt sett mindre brant än för R.
R har en aktiv community, om än mindre än Pythons, som erbjuder över 10 000 paket att använda. Det finns även många utbildningsresurser tillgängliga, vilket underlättar inlärningen.
Python utmärker sig med sin enorma community, troligen den största bland alla programmeringsspråk. Denna community bidrar med otaliga open source-paket för en mängd uppgifter, inklusive maskininlärning och datahantering. Det finns även ett stort utbud av gratis och betalda utbildningsmaterial.
Popularitet
Python är ett av de mest populära programmeringsspråken i världen, konkurrerat med språk som JavaScript och Java. Dess enkelhet och mångsidighet gör det till ett älskat språk bland utvecklare.
Även om R inte är lika populärt som Python är det fortfarande ett vanligt språk, som används av stora teknikföretag. Dessutom finns det en betydande efterfrågan på R-kompetens på arbetsmarknaden.
Flexibilitet/Mångsidighet
R är primärt utformat för statistiska beräkningar och har därför en begränsad användning utanför det området.
Python utmärker sig genom sin mångsidighet och används inom en rad olika områden, där datavetenskap bara är en av många.
IDE:er
Python distribueras som en tolk, vilket innebär att valet av IDE är upp till användaren. De mest populära IDE:erna är VsCode och PyCharm. Det är även möjligt att köra Python interaktivt genom celler i Jupyter Notebooks.
Den primära IDE:n för R är R Studio, som är tillgänglig för MacOS, Windows och Linux.
Vanliga användningsområden
R, ett språk för statistiska ändamål, används ofta för maskininlärning, statistik och analys, samt data visualisering.
Python, ett generellt programmeringsspråk, har ett brett användningsområde, inklusive maskininlärning, webbutveckling, dataanalys och numerisk beräkning.
Populära företag som använder språket
Både R och Python har stöd av stora teknikföretag, inklusive Google, Meta, Accenture och Microsoft för R, samt Tesla, Google, Meta och Spotify för Python.
Slutsats
Python och R är kraftfulla språk som fortsätter att spela en viktig roll inom teknologi. Att lära sig ett av dem är en värdefull investering, eftersom det ger dig färdigheterna att hantera och analysera data i dagens allt mer datadrivna värld.
För att ta dina kunskaper till nästa nivå, utforska kurser i dataanalys och bygg din karriär.