R vs. Python: 11 klíčových rozdílů

V oblasti datové vědy a vývoje algoritmů strojového učení se setkáváme s dvěma dominantními programovacími jazyky: R a Python. Oba nabízejí robustní nástroje pro zkoumání, analýzu, vizualizaci a zpracování dat. Nicméně, pro správné rozhodnutí, který jazyk si vybrat pro konkrétní projekt, je klíčové porozumět jejich zásadním rozdílům. Tento článek se zaměří na detailní prozkoumání a vysvětlení těchto rozdílů.

R: Stručný popis

Zdroj: wikipedia.org

R je programovací jazyk zaměřený na statistické výpočty a tvorbu grafů. Jeho počátky sahají do roku 1995, kdy jej na Aucklandské univerzitě na Novém Zélandu vyvinuli Robert Gentleman a Ross Unaka. R vznikl jako praktická realizace programovacího jazyka S.

R není pouze programovací jazyk, ale je distribuován i s vývojovým prostředím R Studio. Toto prostředí usnadňuje vytváření vizualizací, správu dat a psaní R kódu s podporou zvýrazňování syntaxe a ladění.

R je open-source a je kompatibilní s hlavními operačními systémy jako Windows, MacOS a Linux. Pro ilustraci kódu v jazyce R si uvedeme příklad, který generuje sadu náhodných hodnot podle normálního rozdělení:

# Nastavení generátoru náhodných čísel pro opakovatelnost
set.seed(123)

# Vygenerování 10 000 náhodných čísel podle normálního rozdělení
random_numbers <- rnorm(10000)

Python: Stručný popis

Python patří k nejpopulárnějším jazykům na světě. Jedná se o univerzální programovací jazyk, který podporuje různé programovací styly. Je široce využíván pro strojové učení, vývoj webových aplikací a automatizaci skriptů. Díky své srozumitelnosti je Python často volen jako první jazyk pro začínající programátory.

Python vytvořil Guido van Rossum a poprvé byl zveřejněn v roce 1991. I přes svůj věk se neustále vyvíjí a modernizuje. Zásadní změnou bylo vydání Pythonu verze 3, která přinesla výrazná vylepšení oproti verzi 2.

Stejně jako R je i Python open-source a dostupný pro všechny hlavní operační systémy. Navíc existují různá online prostředí, jako například Jupyter Notebooks, kde lze Python kód spouštět interaktivně. Python je sice univerzální, ale nabízí specializované knihovny pro datovou vědu a strojové učení.

Následuje příklad programu, který s použitím knihovny NumPy generuje 10 000 náhodných čísel s normálním rozdělením:

import numpy as np

# Nastavení generátoru náhodných čísel pro opakovatelnost
np.random.seed(123)

# Vygenerování 10 000 náhodných čísel podle normálního rozdělení
random_numbers = np.random.randn(10000)

Srovnání: R vs. Python

Jak je zřejmé, oba jazyky vykazují podobnosti, ale současně se v některých aspektech zásadně liší. Při rozhodování o tom, který jazyk se učit nebo použít pro nadcházející projekt, je nutné vzít v potaz několik klíčových faktorů.

Cíle

Jazyk R byl primárně vytvořen pro zjednodušení analýzy dat a tvorby vizualizací. Jeho uplatnění se omezuje především na statistiku, datovou vědu a strojové učení.

Python je oproti tomu univerzální jazyk, který byl navržen s cílem být elegantní a snadno použitelný. Proto se široce využívá v oblastech umělé inteligence a vývoje webových aplikací.

Uživatelé

R je navržen pro potřeby statistiků, a proto nabízí intuitivní rozhraní s funkcemi, které jsou pro statistické analýzy nezbytné.

Python je naproti tomu oblíbený mezi širokou škálou vývojářů s různou úrovní zkušeností. Díky své univerzálnosti jej používají profese jako softwaroví inženýři, analytici i datoví vědci.

Analýza a vizualizace dat

Datová věda je jednou z hlavních oblastí využití Pythonu, což zahrnuje i analýzu a vizualizaci dat. Nicméně Python nemá nativní podporu pro tyto činnosti, a proto se spoléhá na knihovny jako Pandas a Matplotlib.

Na rozdíl od univerzálního Pythonu je R cíleně zaměřen na datovou vědu. R tak poskytuje funkce pro analýzu dat a vizualizaci dat ihned po instalaci. Kromě těchto funkcí existuje i velké množství balíčků pro pokročilejší analýzy.

Výkon

Jednoduchost a vysoká úroveň abstrakce v R se projevuje na úkor výkonu. R není příliš rychlý, což se může projevit v mírně delším času zpracování oproti jiným jazykům. Nicméně, pro uživatele nemusí být toto zpomalení nijak zásadní.

Python, stejně jako R, nabízí abstrakci a zjednodušení na vysoké úrovni, což mu sice dává flexibilitu, ale snižuje výkon. Pro zvýšení výkonu využívá Python specializované knihovny jako NumPy a PyTorch, které interně využívají kód v C++ nebo C a poskytují rozhraní pro Python. Díky tomu je Python schopen dosáhnout vyšší rychlosti.

Použití ve strojovém učení

Kromě vizualizace a analýzy dat lze R využít i pro tvorbu modelů strojového učení, a to pomocí regresních, klasifikačních a shlukovacích algoritmů. K dispozici jsou balíčky jako Caret, mřížka, DataExplorer a Dalex.

Python je jedním z nejoblíbenějších jazyků pro strojové učení. Nabízí bohatý ekosystém knihoven, jako jsou Tensorflow, PyTorch a Jax. Je také široce podporován platformami pro strojové učení.

Křivka učení

R byl navržen s důrazem na jednoduchost, ale jeho syntaxe si může vyžádat nějaký čas k osvojení. Zkušenosti ukazují, že je o něco náročnější než Python.

Python je obecně považován za jeden z nejintuitivnějších jazyků pro začátečníky. Jeho design je elegantní a jednoduchý, díky čemuž je křivka učení mírnější ve srovnání s R.

R se může pochlubit velkou komunitou, i když menší než Python. Tato komunita je významná, protože nabízí více než 10 000 balíčků k dispozici. Dále existuje množství vzdělávacích zdrojů, protože je jazyk stále velmi populární.

V této oblasti Python exceluje. Má pravděpodobně největší komunitu ze všech programovacích jazyků na světě. Nabízí open-source balíčky téměř pro cokoliv, včetně strojového učení a zpracování dat. Existuje mnoho bezplatných i placených vzdělávacích zdrojů pro výuku Pythonu a nástrojů vytvořených komunitou.

Popularita

Python je jedním z nejpopulárnějších programovacích jazyků, a to i v porovnání s JavaScriptem a Javou. Jeho obliba pramení z jeho jednoduchosti a univerzálnosti.

R není tak populární jako Python, nicméně je stále dostatečně rozšířený na to, aby nebyl považován za okrajový jazyk. Používají ho velké technologické společnosti a existuje značný počet pracovních míst, které vyžadují znalost R.

Flexibilita/všestrannost

R je primárně určen pro statistické výpočty a jeho použití mimo tuto oblast je omezené.

Python je oproti tomu velmi všestranný. Využívá se pro širokou škálu aplikací, přičemž datová věda je jen jednou z mnoha.

IDE

Python je distribuován pouze jako interpret. Výběr IDE je ponechán na uživateli. Mezi nejoblíbenější IDE patří VsCode a PyCharm. Navíc lze pro interaktivní spouštění Python kódu v buňkách využít Jupyter Notebooks.

Primárním IDE pro R je R Studio, které je dostupné pro MacOS, Windows a Linux.

Běžné aplikace

R, jakožto statistický jazyk, se běžně používá ve strojovém učení, statistice, analýze a vizualizaci dat.

Python, jakožto univerzální jazyk, má široké uplatnění včetně strojového učení, vývoje webu, analýzy dat a numerických výpočtů.

Společnosti používající tyto jazyky

R i Python mají významné uživatele v technologickém sektoru. Mezi uživatele R patří společnosti Google, Meta, Accenture a Microsoft. Python využívají například Tesla, Google, Meta a Spotify.

Závěrem

Python i R jsou mocné jazyky, které budou pravděpodobně nadále důležité i v budoucnu. Investice do naučení jednoho z nich se vyplatí, protože vás vybaví dovednostmi pro práci s daty a získávání užitečných poznatků v stále více datově orientovaném světě.

Pro další rozvoj kariéry se podívejte na nabídky kurzů zaměřených na analýzu dat.