Jeśli chodzi o naukę danych i rozwój uczenia maszynowego, bardzo popularne są dwa języki programowania – R i Python.
Używanie dowolnego języka pomoże zespołom zajmującym się analizą danych w łatwy sposób eksplorować, analizować, wizualizować, uczyć się i pracować z danymi. Musisz jednak znać kluczowe różnice między językami, jeśli chcesz wybrać język, którego chcesz używać. W tym artykule zbadano i wyjaśniono różnice.
Spis treści:
R: Przegląd
Źródło: wikipedia.org
R to język programowania do obliczeń statystycznych i tworzenia wykresów. Po raz pierwszy został wydany w 1995 roku. Robert Gentleman i Ross Unaka opracowali go na Uniwersytecie w Auckland w Nowej Zelandii. R został opracowany jako praktyczna implementacja języka programowania S.
Chociaż R jest językiem programowania, jest rozpowszechniany jako znacznie więcej. Zawiera środowisko programistyczne – R Studio. To środowisko umożliwia tworzenie wizualizacji, zarządzanie danymi i pisanie kodu R z obsługą podświetlania składni i debugowania.
R jest open source i działa na wszystkich głównych systemach operacyjnych, w tym Windows, MacOS i Linux. Aby zademonstrować, jak wygląda przykładowy program napisany w języku programowania R, oto przykładowy program, który generuje zestaw losowych wartości o rozkładzie normalnym.
# Set the seed for reproducibility set.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers <- rnorm(10000)
Python: przegląd
Python jest jednym z najpopularniejszych języków na świecie. Jest to wszechstronny język programowania ogólnego przeznaczenia, który obsługuje wiele paradygmatów programowania. Jest szeroko stosowany do uczenia maszynowego, tworzenia stron internetowych i pisania krótkich skryptów do automatyzacji. Python jest łatwy do nauczenia i używany jako pierwszy język przez większość osób uczących się kodować.
Guido van Rossum opracował Pythona, który został wydany po raz pierwszy w 1991 roku. Pomimo swojego wieku, przez lata był aktualizowany i modernizowany; przede wszystkim wydanie Pythona w wersji 3 było ogromnym skokiem w stosunku do Pythona w wersji 2.
Podobnie jak R, Python jest open source i ma tłumacza dla każdego głównego systemu operacyjnego. Ponadto istnieją różne środowiska oparte na przeglądarkach do uruchamiania kodu, takie jak Jupyter Notebooks. Python jest językiem ogólnego przeznaczenia, ale zawiera pakiety i biblioteki do analizy danych i uczenia maszynowego.
Oto przykładowy program, który używa pakietu NumPy do utworzenia 10 000 liczb losowych o rozkładzie normalnym.
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 kontra Python
Jak widać, języki są podobne, ale niosą ze sobą pewne zasadnicze różnice. Podejmując decyzję, którego języka się uczyć lub używać w następnym projekcie, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych różnic.
Cele
R to język programowania stworzony w celu zapewnienia łatwego sposobu analizowania danych i tworzenia wizualizacji. Jego zastosowanie ogranicza się głównie do statystyk, nauki o danych i uczenia maszynowego.
Z drugiej strony Python jest językiem ogólnego przeznaczenia zaprojektowanym tak, aby był elegancki i prosty. Dlatego jest szeroko stosowany w dziedzinie sztucznej inteligencji i tworzenia stron internetowych.
Użytkownicy
R jest przeznaczony do użytku przez statystyków. W rezultacie oferuje prosty interfejs z funkcjami potrzebnymi do statystyk.
Python jest powszechnie używany przez różnych programistów na wszystkich poziomach doświadczenia. Ze względu na swoją wszechstronność nie jest używany przez jedną profesję – ale przez różne zawody, takie jak inżynierowie oprogramowania, analitycy i naukowcy.
Analiza i wizualizacja danych
Jedną z najpopularniejszych aplikacji Pythona jest nauka o danych – która obejmuje analizę i wizualizację danych. Jednak Python nie obsługuje tej aplikacji natywnie i zamiast tego polega na bibliotekach i pakietach, takich jak Pandas i Matplotlib.
W przeciwieństwie do Pythona, który jest uniwersalny, R jest stworzony do użycia w Data Science. W rezultacie R ma funkcje do analizy danych i kreślenia wykresów od razu po wyjęciu z pudełka. Oprócz wbudowanych funkcji dostępne są pakiety, które można wykorzystać do dalszej analizy.
Wydajność
Prostota i abstrakcje języka R odbywają się kosztem wydajności. To nie jest bardzo szybkie. W programowaniu bycie wolnym oznacza działanie o kilka milisekund wolniej niż w innych językach. Dlatego powolność R może być ledwo zauważalna dla użytkowników.
Podobnie jak R, Python zapewnia abstrakcje i uproszczenia wysokiego poziomu, dzięki czemu jest bardziej elastyczny, ale wolniejszy. Aby poprawić wydajność programów w Pythonie, biblioteki takie jak NumPy i PyTorch używają C++ lub C pod maską i zapewniają powiązania w Pythonie. Dzięki temu Python działa szybciej.
Wykorzystanie w uczeniu maszynowym
Oprócz wizualizacji i analizy, R może służyć do budowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu algorytmów regresji, klasyfikacji i grupowania. Ma pakiety takie jak Caret, krata, DataExplorer i Dalex.
Python jest najpopularniejszym językiem używanym w uczeniu maszynowym. Ma bogaty ekosystem bibliotek, takich jak Tensorflow, PyTorch i Jax. Jest to również najczęściej obsługiwane przez platformy infrastruktury uczenia maszynowego.
Krzywa uczenia się
R został zaprojektowany jako prosty. Jednak przyzwyczajenie się do jego składni może zająć trochę czasu i z mojego doświadczenia wynika, że jest nieco trudniejsza niż Python.
Python to jeden z najbardziej przyjaznych dla początkujących języków programowania, zaprojektowany z myślą o elegancji i prostocie. Ma łagodniejszą krzywą uczenia się w porównaniu do R.
R ma dużą społeczność – choć mniejszą niż Python. Nadal jest znaczący, ponieważ ma ponad 10 000 pakietów do wykorzystania. Posiada również wiele zasobów edukacyjnych, z których można się uczyć, ponieważ język jest nadal niezwykle popularny.
To kolejny obszar, w którym Python błyszczy. Ma prawdopodobnie największą społeczność ze wszystkich języków programowania na świecie. Ma pakiety open source do prawie wszystkiego, w tym uczenia maszynowego i obsługi danych. Istnieje wiele bezpłatnych i płatnych zasobów edukacyjnych do nauki języka Python i jego wielu narzędzi stworzonych przez społeczność.
Popularność
Python to jeden z najpopularniejszych języków programowania na świecie, rywalizujący z takimi językami jak JavaScript i Java. Jest to również jeden z najbardziej lubianych języków ze względu na swoją prostotę i wszechstronność.
R zdecydowanie nie jest tak popularny jak Python, ale wciąż jest na tyle popularny, że nie jest mało znanym językiem programowania, którego nikt nie używa. Wręcz przeciwnie, jest używany przez duże firmy technologiczne, a znaczna liczba ofert pracy wymaga znajomości języka R.
Elastyczność/Wszechstronność
R jest przeznaczony głównie do obliczeń statystycznych. Dlatego nie jest używany do niczego poza tym przypadkiem użycia.
Z drugiej strony Python jest wszechstronny. Jest szeroko stosowany do różnych celów, a nauka o danych jest tylko jednym z wielu.
IDE
Python jest rozpowszechniany wyłącznie jako interpreter. IDE zależy od użytkownika. Dwa najpopularniejsze IDE to VsCode i PyCharm – które są porównywane w tym poście. Ponadto możesz także używać Jupyter Notebooks do interaktywnego uruchamiania Pythona w komórkach.
Podstawowym IDE używanym dla R jest R Studio, które jest dostępne dla systemów MacOS, Windows i Linux.
Typowe zastosowania
R, język statystyczny, jest powszechnie używany do uczenia maszynowego, statystyk i analiz oraz wizualizacji danych.
Podczas gdy Python, język ogólnego przeznaczenia, ma szeroki zakres zastosowań, w tym uczenie maszynowe, tworzenie stron internetowych, analizę danych i obliczenia numeryczne.
Popularne firmy używające języka
Zarówno R, jak i Python mają dużych użytkowników technicznych. Należą do nich Google, Meta, Accenture i Microsoft dla R. Użytkownicy Pythona to Tesla, Google, Meta i Spotify dla Pythona.
Ostatnie słowa
Python i R to silne języki, które prawdopodobnie będą używane w dającej się przewidzieć przyszłości. Nauka jednego z nich jest dobrą inwestycją, ponieważ wyposaża cię w umiejętności zbierania danych i wyciągania wniosków w tym coraz bardziej opartym na danych świecie.
Następnie sprawdź kursy analizy danych, aby rozwinąć swoją karierę.