Python vs. R: Hvilket er bedst til datavidenskab?
Hvis du skal vælge mellem Python og R, vil det projekt, du har planlagt, være en afgørende faktor. Mens R er bedre til statistik og visualisering af resultater, har Python en bred vifte af funktioner og løsninger.
Hvad er Python og R?
Hvis du vil lære at programmere og leder efter et sprog, der er godt til forskningsarbejde med analyser og statistik, vil du før eller senere støde på Python og R. De to programmeringssprog bruges ofte inden for datavidenskab, prædiktiv analyse og datavisualisering, og begge har store brugerfællesskaber. Ved første øjekast har de meget til fælles, men vi vil også komme ind på deres forskelle nedenfor.
Hvad er fordelene og ulemperne ved R?
R har fået sit navn fra udviklerne Ross Ihaka og Robert Gentleman. Disse to statistikere ved University of Auckland udviklede og udgav sproget i begyndelsen af 1990’erne. Deres mål var at skabe et sprog, der kunne udføre og vise komplekse statistiske analyser. Den oprindelige målgruppe var personer med omfattende viden om statistik og programmering. R er baseret på programmeringssproget S og er en gratis implementering.
R kan kompileres og kører på UNIX-platforme, Linux, Windows og Mac. Det bruges hovedsageligt til udvikling af statistiksoftware og udførelse af dybdegående dataanalyse. Takket være sine mange biblioteker kan R også bruges til grafisk visning af data. Sproget er open source og en del af GNU-projektet. Selvom R tidligere primært blev brugt i akademiske sammenhænge, kan det nu prale af integration med en række andre sprog og programmer og bruges af mange virksomheder.
Fordele ved R
- Open source: R er et sprog for alle, i hvert fald hvad angår pris og tilgængelighed. Det er helt gratis og open source. Det betyder, at det er muligt at bruge eller bygge videre på det, alt efter hvad dit projekt kræver.
- Omfang: Det faktum, at R er open source, betyder også, at der findes en række brugeradaptationer, der er gjort frit tilgængelige. Chancen for, at der allerede findes en løsning på dit problem, er relativt stor. Udviklere har allerede skabt omkring 20.000 pakker baseret på R, som ofte kan levere skræddersyede løsninger inden for specialiserede fagområder.
- Kompatibilitet: R fungerer på en række forskellige platforme og har grænseflader til forskellige andre sprog og databaser. Så du kan nemt bruge R til en del af dit projekt og integrere det i en større sammenhæng.
- Brugergrænseflade: Der er udviklet en grafisk grænseflade for at øge sprogets brugervenlighed. Grænsefladen, der hedder Rstudio, gør det betydeligt nemmere at arbejde med R-kode, hvilket betyder, at projekter kan implementeres hurtigere. Pakker som Plotly gør det også nemmere at skabe visualiseringer i form af grafik og diagrammer.
- Fællesskab: R har et entusiastisk fællesskab bag sig. Mange R-brugere er eksperter inden for deres felt og kan give værdifulde tips til at løse dine problemer. Det store fællesskab betyder også, at der er rigelig dokumentation og de ekstra pakker og biblioteker, vi nævnte ovenfor.
Ulemper ved R
- Ydeevne: R er ikke et langsomt eller svagt sprog, men du kan opleve forsinkelser, når det drejer sig om større datasæt. En af årsagerne hertil er dets single thread-behandling, som kun kan bruge én CPU ad gangen.
- Læringskurve: Da R normalt tilbydes uden en grafisk grænseflade, kan det være forbundet med en stejl læringskurve. Det kan tage et stykke tid at få styr på de forskellige notationsregler, begrænsninger og særheder ved sproget. Kendskab til statistik er også en vigtig forudsætning for at arbejde med R. Se vores R-tutorial for begyndere for at få et første indtryk af sproget.
Hvad er fordelene og ulemperne ved Python?
Python er betydeligt mere kendt end R og bruges af millioner af mennesker over hele verden. Sproget blev udviklet i 1991 af Guido van Rossum og har altid haft som mål at levere den mest enkle kode muligt. Mange termer i sproget er taget direkte fra engelsk, hvilket gør det lettere at forstå. Python-kode er også meget klar og let at læse. Det er platformsuafhængigt og objektorienteret. Takket være det store community og open source-tilgangen har det adskillige pakker inden for områderne deep learning, AI og datavidenskab. Se vores Python-tutorial for at få et nærmere kig på sproget.
Fordele ved Python
- Alsidighed: Python er et alsidigt sprog i enhver forstand. Det kan bruges inden for en række områder og gør det dermed muligt at tage en holistisk tilgang til projekter. Det er også platformsuafhængigt, hvilket betyder, at det kan bruges på en række systemer. Og det har adskillige grænseflader til andre programmer, sprog og databaser.
- Open source: Ligesom R er Python også open source og frit tilgængeligt. Den fortsatte udvikling af Python koordineres af Python Software Foundation, men alle brugere kan tilpasse sproget til deres egne projekter.
- Omfang: Python-brugere har udviklet en lang række pakker. Der er over 300.000 løsninger tilgængelige til download. Det gør arbejdet med de fleste projekter betydeligt nemmere.
- Læringskurve: Python er et af de enkleste programmeringssprog, der findes. På trods af dets imponerende anvendelsesområde kan det læres og bruges på relativt kort tid. Koden er også relativt klar, hvilket gør det lettere at arbejde i teams og implementere små projekter på egen hånd.
- Fællesskab: Python har et stort fællesskab, der konstant skaber dokumentation og biblioteker. Det er kendt for at være hjælpsomt og støttende, så hvis du har spørgsmål eller problemer, vil du sandsynligvis finde nogen, der kan hjælpe dig.
Ulemper ved Python
- Ydeevne: Som et dynamisk sprog kunne Python bestemt være hurtigere. Det gælder især, når det drejer sig om store datasæt, hvilket får mange programmører til at søge efter alternativer i sådanne tilfælde.
- Fejl: Python er ikke et særligt fejlbehæftet sprog, men hvis du har lavet en fejl i koden, opdager du det først ved kørsel. Regelmæssig og omfattende testning er derfor meget vigtigt, når man arbejder med Python.
- Visualisering: Python mangler også noget, når det kommer til visualisering af statistiske værdier og resultater. Der er kun få værktøjer, der kan levere virkelig tilfredsstillende resultater.
- Mobile enheder: Python er ikke optimalt til brug på mobile enheder. Selvom der findes nogle få løsninger til dette, vælger de fleste appudviklere et alternativt sprog med indbygget kompatibilitet med Android og iOS.
Hvad er forskellen mellem Python og R?
Nu hvor vi har set på de to sprog hver for sig, vil vi se på nogle af forskellene mellem Python og R.
Syntaks
Forskellene mellem de to sprogers syntaks kan ses med det samme. R ser sådan ud:
$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)Python er lidt mere kortfattet:
>>> print("Hello! You’re using Python.")Andre forskelle mellem Python og R
Ud over syntaksen er der nogle få andre vigtige forskelle mellem Python og R.
- Anvendelse: De to sprog har meget forskellige tilgange. R er primært beregnet til statistiske analyser og visualiseringer og er meget godt til dette. Python har en langt mere omfattende tilgang og er også velegnet til programmering af software og deep learning.
- Omfang og popularitet: Flere og flere mennesker bruger R uden for den akademiske verden, men sproget har stadig sine rødder i videnskaben. Python bruges af betydeligt flere udviklere. Det betyder, at Python har langt flere pakker end R.
- Ydeevne: Hverken R eller Python er det hurtigste sprog på markedet. Python er dog lidt hurtigere og mere kraftfuldt end R.
- Formater: Mens Python kan arbejde med en række forskellige dataformater, er R mere begrænset. CSV-, Excel- og tekstfiler er de eneste formater, det understøtter uden yderligere værktøjer.
Python vs. R: Hvilket sprog skal du lære?
Så hvilket sprog er bedst, Python eller R? De er begge meget kraftfulde sprog, så svaret afhænger i høj grad af, hvad du har tænkt dig at gøre. Hvis du primært ønsker at oprette og visualisere statistiske modeller, er R det bedste valg. Hvis dit projekt går ud over statistik, giver Python dig langt flere muligheder.