Pokud jde o datovou vědu a vývoj strojového učení, dva programovací jazyky jsou velmi oblíbené – R a Python.
Použití obou jazyků pomůže týmům datové vědy snadno prozkoumávat, analyzovat, vizualizovat, učit se a pracovat s daty. Chcete-li si však vybrat, který jazyk chcete použít, musíte znát klíčové rozdíly mezi jazyky. Tento článek zkoumá a vysvětluje rozdíly.
Table of Contents
R: Přehled
Zdroj: wikipedia.org
R je programovací jazyk pro statistické výpočty a vytváření grafů. Poprvé byl vydán v roce 1995. Robert Gentleman a Ross Unaka jej vyvinuli na University of Auckland na Novém Zélandu. R byl vyvinut jako praktická implementace programovacího jazyka S.
Zatímco R je programovací jazyk, je distribuován jako mnohem více. Obsahuje programovací prostředí – R Studio. Toto prostředí vám umožňuje vytvářet vizualizace, spravovat data a psát R kód s podporou zvýraznění syntaxe a ladění.
R je open-source a běží na všech hlavních operačních systémech, včetně Windows, MacOS a Linux. Abychom demonstrovali, jak vypadá ukázkový program napsaný v programovacím jazyce R, uvádíme příklad programu, který generuje sadu náhodných hodnot, které se řídí normálním rozdělením.
# Set the seed for reproducibility set.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers <- rnorm(10000)
Python: Přehled
Python je jedním z nejpopulárnějších jazyků na světě. Je to všestranný, univerzální programovací jazyk, který podporuje více programovacích paradigmat. Je široce používán pro strojové učení, vývoj webových aplikací a psaní krátkých skriptů pro automatizaci. Python se snadno učí a používá jej jako první jazyk většina lidí, kteří se učí kódovat.
Guido van Rossum vyvinul Python, který byl poprvé vydán v roce 1991. Navzdory svému stáří byl v průběhu let aktualizován a modernizován; nejpozoruhodnější je, že vydání Pythonu verze 3 bylo obrovským skokem oproti verzi Pythonu 2.
Stejně jako R je i Python open-source a má překladač pro každý hlavní operační systém. Kromě toho existují různá prostředí založená na prohlížeči pro spouštění kódu, jako je Jupyter Notebooks. Python je univerzální, ale má balíčky a knihovny pro datovou vědu a strojové učení.
Zde je příklad programu, který používá balíček NumPy k vytvoření 10 000 náhodných čísel, která se řídí normální distribucí.
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 vs. Python
Jak vidíte, jazyky jsou podobné, ale nesou některé zásadní rozdíly. Při rozhodování, který jazyk se naučit nebo použít pro svůj další projekt, je třeba zvážit několik klíčových rozdílů.
Cíle
R je programovací jazyk vytvořený tak, aby poskytoval snadný způsob analýzy dat a vytváření vizualizací. Jeho použití je omezeno především na statistiku, datovou vědu a strojové učení.
Na druhou stranu je Python univerzální jazyk navržený tak, aby byl elegantní a jednoduchý. Proto je široce používán v oblastech umělé inteligence a vývoje webu.
Uživatelé
R je navrženo pro použití statistiky. Díky tomu nabízí jednoduché rozhraní s funkcemi, které byste potřebovali pro statistiky.
Python je široce používán různými vývojáři všech úrovní zkušeností. Díky své všestrannosti jej nepoužívá žádná jednotlivá profese – ale různé profese, jako jsou softwaroví inženýři, analytici a vědci.
Analýza a vizualizace dat
Jednou z nejoblíbenějších aplikací Pythonu je datová věda – která zahrnuje analýzu a vizualizaci dat. Python však tuto aplikaci nativně nepodporuje a místo toho se spoléhá na knihovny a balíčky, jako jsou Pandas a Matplotlib.
Na rozdíl od Pythonu, který je univerzální, je R určeno k použití pro Data Science. Výsledkem je, že R má funkce pro analýzu dat a vykreslování grafů ihned po vybalení. Kromě vestavěných funkcí existují balíčky, které můžete použít pro další analýzu.
Výkon
Jednoduchost a abstrakce R jsou na úkor výkonu. Není to moc rychlé. Být pomalý v programování znamená běžet o několik milisekund pomaleji než v jiných jazycích. Proto může být pomalost R pro uživatele sotva postřehnutelná.
Stejně jako R i Python poskytuje abstrakce a zjednodušení na vysoké úrovni, díky čemuž je flexibilnější, ale pomalejší. Pro zlepšení výkonu programů Python používají knihovny jako NumPy a PyTorch pod kapotou C++ nebo C a poskytují vazby v Pythonu. To umožňuje Pythonu běžet rychleji.
Použití ve strojovém učení
Kromě vizualizace a analýzy lze R použít k vytváření modelů strojového učení pomocí regresních, klasifikačních a shlukových algoritmů. Má balíčky jako Caret, mřížka, DataExplorer a Dalex.
Python je nejoblíbenější jazyk používaný ve strojovém učení. Má bohatý knihovní ekosystém, jako je Tensorflow, PyTorch a Jax. Je také nejvíce podporován platformami Machine Learning Infrastructure.
Křivka učení
R byl navržen jako jednoduchý. Jeho syntaxe však může chvíli trvat, než si zvyknete, a podle mých zkušeností je o něco obtížnější než Python.
Python je jedním z nejpřívětivějších programovacích jazyků pro začátečníky, který je navržen tak, aby byl elegantní a jednoduchý. Má jemnější křivku učení ve srovnání s R.
R má velkou komunitu – i když menší než Python. Je stále významný, protože má více než 10 000 balíčků, které můžete použít. Má také mnoho vzdělávacích zdrojů, ze kterých se lze učit, protože jazyk je stále neuvěřitelně populární.
Toto je další oblast, kde Python září. Má pravděpodobně největší komunitu ze všech programovacích jazyků na světě. Má open-source balíčky pro téměř cokoliv, včetně strojového učení a zpracování dat. Existuje mnoho bezplatných a placených vzdělávacích zdrojů pro výuku jazyka Python a jeho mnoha nástrojů vytvořených komunitou.
Popularita
Python je jedním z nejpopulárnějších programovacích jazyků na světě, kterému konkurují například JavaScript a Java. Je to také jeden z nejoblíbenějších jazyků pro svou jednoduchost a všestrannost.
R rozhodně není tak populární jako Python, ale stále je dostatečně populární na to, aby to nebyl obskurní programovací jazyk, který nikdo nepoužívá. Naopak jej používají velké technologické společnosti a značný počet pracovních míst vyžaduje odborné znalosti v oblasti R.
Flexibilita/všestrannost
R je primárně určen pro statistické výpočty. Proto se nepoužívá pro nic nad rámec tohoto případu použití.
Na druhou stranu je Python všestranný. Je široce používán pro různé účely a datová věda je jen jednou z mnoha.
IDE
Python je distribuován výhradně jako interpret. IDE je na uživateli. Dvě nejoblíbenější IDE jsou VsCode a PyCharm – které jsou porovnány v tomto příspěvku. Kromě toho můžete také použít Jupyter Notebooky k interaktivnímu spouštění Pythonu v buňkách.
Primární IDE používané pro R je R Studio, které je k dispozici pro MacOS, Windows a Linux.
Běžné aplikace
R, statistický jazyk, se běžně používá pro strojové učení, statistiku a analýzu a vizualizaci dat.
Zatímco Python, univerzální jazyk, má širokou škálu použití, včetně strojového učení, vývoje webu, analýzy dat a numerických výpočtů.
Populární společnosti používající jazyk
R i Python mají velké technické uživatele. Patří mezi ně Google, Meta, Accenture a Microsoft pro R. Mezi uživatele Pythonu patří Tesla, Google, Meta a Spotify pro Python.
Závěrečná slova
Python a R jsou silné jazyky, které budou pravděpodobně používány v dohledné budoucnosti. Naučit se jeden z nich je dobrou investicí, protože vás vybaví dovednostmi, jak se hádat s daty a získávat poznatky v tomto světě stále více založeném na datech.
Dále se podívejte na kurzy analýzy dat, abyste mohli rozvíjet svou kariéru.