Python vs R: kumb on and­me­tea­duse jaoks parem?

Kui te püüate valida Pythoni ja R-i vahel, on ot­sus­ta­vaks teguriks teie ka­van­da­tud projekt. Kuigi R sobib paremini sta­tis­tika ja tulemuste vi­sua­li­see­ri­miseks, pakub Python laia valikut funkt­sioone ja lahendusi.

Mis on Python ja R?

Kui soovite õppida prog­ram­mee­ri­mist ja otsite keelt, mis sobib hästi ana­lüü­side ja sta­tis­tika alase uuri­mis­töö jaoks, siis varem või hiljem jõuate kindlasti Python ja R juurde. Neid kahte prog­ram­mee­ri­mis­keelt ka­su­ta­takse sageli and­me­tea­du­ses, en­nus­ta­vas analüüsis ja andmete vi­sua­li­see­ri­mises ning mõlemal on suur ka­su­ta­jas­kond. Es­ma­pil­gul on neil palju ühist, kuid allpool käsitleme ka nende erinevusi.

Millised on R-i eelised ja puudused?

R on saanud oma nime aren­da­jate Ross Ihaka ja Robert Gentleman järgi. Need kaks Aucklandi ülikooli sta­tis­ti­kud arendasid ja avaldasid keele 1990. aastate alguses. Nende eesmärk oli luua keel, mis suudaks teostada ja kuvada keerukaid sta­tis­tilisi analüüse. Algne sihtrühm oli inimesed, kellel oli põh­ja­li­kud teadmised sta­tis­ti­kast ja prog­ram­mee­ri­mi­sest. R põhineb prog­ram­mee­ri­mis­kee­lel S ja on tasuta rakendus.

R-i saab kom­pi­lee­rida ja kasutada UNIX-i plat­vormi­del, Linuxis, Windowsis ja Macis. Seda ka­su­ta­takse peamiselt sta­tis­ti­ka­tark­vara aren­da­miseks ja põhjaliku and­meana­lüüsi te­ge­miseks. Tänu oma ar­vu­ka­tele raa­ma­tu­ko­gu­dele saab R-i kasutada ka andmete graa­fi­li­seks ku­va­miseks. Keel on avatud läh­te­koo­diga ja kuulub GNU projekti. Kuigi varem kasutati R-i peamiselt aka­dee­mi­li­ses kon­teks­tis, on see nüüd in­teg­ree­ri­tud mitmete teiste keelte ja prog­rammi­dega ning seda kasutavad paljud et­te­võt­ted.

R-i eelised

• Avatud lähtekood: R on keel, mis sobib kõigile, vähemalt hinna ja kät­te­saa­da­vuse poolest. See on täiesti tasuta ja avatud läh­te­koo­diga. See tähendab, et seda on võimalik kasutada või edasi arendada vastavalt oma projekti va­ja­dus­tele.
• Ulatus: Asjaolu, et R on avatud läh­te­koo­diga, tähendab ka seda, et on olemas mitmeid ka­su­ta­jate poolt tehtud kohandusi, mis on vabalt kät­te­saa­da­vad. Tõenäosus, et teie prob­lee­mile on juba olemas lahendus, on suh­te­li­selt suur. Arendajad on loonud juba umbes 20 000 R-põhist paketti, mis pakuvad sageli spet­siaal­selt ko­han­da­tud lahendusi eri­alas­tes vald­kon­da­des.
• Ühilduvus: R töötab mitmel erineval plat­vor­mil ja on ühilduv mitmete teiste keelte ja and­me­baasi­dega. Seega saate R-i hõlpsasti kasutada oma projekti osana ja in­teg­ree­rida selle suu­re­masse konteksti.
• Ka­su­ta­ja­lii­des: Keele ka­su­ta­ja­sõb­ra­lik­kuse suu­ren­da­miseks on välja töötatud graa­fi­line liides. Liides nimega Rstudio muudab R-koodiga töötamise oluliselt liht­sa­maks, mis tähendab, et projekte saab kiiremini ellu viia. Pakettide nagu Plotly abil on lihtsam luua vi­sua­li­see­rin­guid graa­fi­kute ja diag­rammide vormis.
• Kogukond: R-i taga on en­tu­siast­lik kogukond. Paljud R-i kasutajad on oma valdkonna eksperdid ja võivad anda väär­tus­likke nä­pu­näi­teid teie prob­leemide la­hen­da­miseks. Lai kogukond tähendab ka seda, et on olemas rohkesti do­ku­men­tat­siooni ja eespool mainitud li­sa­pa­kette ja raa­ma­tu­ko­gusid.

R-i puudused

• Jõudlus: R ei ole aeglane ega nõrk keel, kuid suuremate and­me­ko­gu­mite puhul võivad tekkida vii­vi­tu­sed. Üks põhjus on selle ühe­prot­ses­si­line tööt­le­mine, mis võimaldab kasutada korraga ainult ühte prot­ses­so­rit.
• Õppekõver: Kuna R pakutakse ta­va­li­selt ilma graa­fi­lise liideseta, võib selle õppimine olla keeruline. Keele erinevate mär­ki­mis­reeg­lite, piiran­gute ja eripärade oman­da­mine võib võtta aega. Sta­tis­ti­kaala­sed teadmised on samuti R-keele ka­su­ta­mise oluline eel­tin­gi­mus. Tutvuge meie R-keele alg­õpe­tu­sega, et saada esmane ülevaade keelest.

Millised on Pythoni eelised ja puudused?

Python on mär­ki­mis­väär­selt tuntum kui R ja seda kasutavad miljonid inimesed üle maailma. Keele arendas 1991. aastal Guido van Rossum ja selle eesmärk on alati olnud pakkuda või­ma­li­kult lihtsat koodi. Paljud keele terminid on võetud otse inglise keelest, mis muudab selle aru­saa­da­va­maks. Python-kood on ka väga selge ja kergesti loetav. See on plat­vor­mist sõltumatu ja ob­jek­to­rien­tee­ri­tud. Tänu suurele ko­gu­kon­nale ja avatud läh­te­koo­dile on sellel palju pakette süvaõppe, te­hisin­tel­lekti ja and­me­tea­duse vald­kon­nas. Tutvuge meie Python-õpetusega, et keelt lähemalt uurida.

Pythoni eelised

• Mit­me­külg­sus: Python on igas mõttes mit­me­külgne keel. Seda saab kasutada mitmes vald­kon­nas, mis võimaldab pro­jek­tide ter­vik­likku lä­he­ne­mist. Samuti on see plat­vor­mist sõltumatu, mis tähendab, et seda saab kasutada mitmes süsteemis. Lisaks on sellel palju liideseid teiste prog­rammide, keelte ja and­me­baasi­dega.
• Avatud lähtekood: Nagu R, on ka Python avatud läh­te­koo­diga ja vabalt kät­te­saa­dav. Pythoni jätkuvat aren­da­mist koor­di­nee­rib Python Software Foun­da­tion, kuid iga kasutaja saab keelt oma pro­jek­ti­dele kohandada.
• Ulatus: Python kasutajad on välja töötanud mit­me­su­gu­seid pakette. Al­la­laa­di­miseks on saadaval üle 300 000 lahenduse. See muudab enamiku pro­jek­tide kallal töötamise oluliselt liht­sa­maks.
• Õp­pi­mis­kõ­ver: Python on üks liht­sa­maid prog­ram­mee­ri­mis­keeli. Vaatamata oma mul­je­ta­val­da­vale ulatusele on seda võimalik õppida ja kasutada suh­te­li­selt lühikese aja jooksul. Kood on ka suh­te­li­selt selge, mis muudab mees­kon­na­töö ja väikeste pro­jek­tide iseseisva ra­ken­da­mise liht­sa­maks.
• Kogukond: Pythonil on suur kogukond, mis loob pidevalt do­ku­men­tat­siooni ja raa­ma­tu­ko­gusid. See on tuntud oma abi­val­mi­duse ja toetavuse poolest, nii et kui teil on küsimusi või probleeme, leiate tõe­näo­li­selt kellegi, kes teid aitab.

Pythoni puudused

• Jõudlus: dü­naa­mi­lise keelena võiks Python kindlasti olla kiirem. See kehtib eriti suurte and­me­ko­gu­mite puhul, mistõttu paljud prog­ram­mee­ri­jad otsivad sellisel juhul al­ter­na­tiive.
• Vead: Python ei ole eriti veaohtlik keel, kuid kui oled koodis vea teinud, saad sellest teada alles käi­vi­ta­misel. Seetõttu on Pythoniga töö­ta­misel väga oluline teha re­gu­laar­selt põh­ja­likke teste.
• Vi­sua­li­see­ri­mine: Pythonil on puu­du­jä­äke ka sta­tis­ti­liste väärtuste ja tulemuste vi­sua­li­see­ri­misel. On vaid mõned töö­riis­tad, mis suudavad pakkuda tõeliselt ra­hul­da­vaid tulemusi.
• Mobiilsed seadmed: Python ei ole op­ti­maalne mo­biil­sete seadmete jaoks. Kuigi selleks on olemas mõned la­hen­dused, eelis­ta­vad enamik ra­ken­duste aren­da­jaid al­ter­na­tiiv­set keelt, mis on Androidi ja iOS-iga loo­mu­li­kult ühilduv.

Mis vahe on Pythonil ja R-il?

Nüüd, kui oleme vaadanud kahte keelt eraldi, vaatame mõningaid erinevusi Pythoni ja R-i vahel.

Süntaks

Kahe keele süntaksi eri­ne­vu­sed on kohe mär­ga­ta­vad. R näeb välja selline:

$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)

Python on veidi la­koo­ni­li­sem:

>>> print("Hello! You’re using Python.")

Muud eri­ne­vu­sed Pythoni ja R-i vahel

Lisaks sün­tak­sile on Pythonil ja R-il veel mõned olulised eri­ne­vu­sed.

• Ka­su­tus­alad: Need kaks keelt on väga erinevad. R on mõeldud peamiselt sta­tis­ti­liste ana­lüü­side ja vi­sua­li­see­ri­mise jaoks ning sobib selleks väga hästi. Python on palju laia­haar­de­li­sem ja sobib ka tarkvara prog­ram­mee­ri­miseks ja sü­ga­võp­peks.
• Ka­su­tus­alad ja po­pu­laar­sus: Üha enam inimesi kasutab R-keelt väl­jas­pool aka­dee­mi­list keskkonda, kuid keele juured on siiski teaduses. Pythonit kasutab mär­ki­mis­väär­selt rohkem aren­da­jaid. See tähendab, et Pythonil on palju rohkem pakette kui R-keelel.
• Jõudlus: Ei R ega Python ole kõige kiirem keel. Python on siiski veidi kiirem ja võimsam kui R.
• Formaatid: Python suudab töötada mit­me­su­guste and­me­vor­min­gu­tega, R on aga piiratum. CSV, Excel ja teks­ti­fai­lid on ainsad vormingud, mida ta toetab ilma li­sa­töö­riis­ta­deta.

Python vs R: millist keelt peaksite õppima?

Milline keel on siis parem, Python või R? Mõlemad on väga võimsad keeled, seega sõltub vastus suuresti sellest, mida teha kavatsete. Kui soovite peamiselt luua ja vi­sua­li­see­rida sta­tis­tilisi mudeleid, on R parem valik. Kui teie projekt ulatub sta­tis­tika piiridest kaugemale, pakub Python palju rohkem võimalusi.