Python vs R: kuris yra geresnis duomenų mokslui?
Jei bandote pasirinkti tarp Python ir R, lemiamu veiksniu bus jūsų planuojamas projektas. R yra geresnis statistikai ir rezultatų vizualizavimui, o Python turi daug įvairių funkcijų ir sprendimų.
Kas yra Python ir R?
Jei norite išmokti programuoti ir ieškote kalbos, kuri tiktų tyrimams su analizėmis ir statistika, anksčiau ar vėliau tikrai susidursite su Python ir R. Šios dvi programavimo kalbos dažnai naudojamos duomenų moksle, prognozavimo analitikoje ir duomenų vizualizavime, be to, abi turi dideles vartotojų bendruomenes. Iš pirmo žvilgsnio jos turi daug bendro, tačiau toliau aptarsime ir jų skirtumus.
Kokie yra R privalumai ir trūkumai?
R pavadinimas kilęs iš jo kūrėjų Ross Ihaka ir Robert Gentleman vardų. Šie du statistikai iš Oklando universiteto sukūrė ir išleido šią kalbą 1990-ųjų pradžioje. Jų tikslas buvo sukurti kalbą, kuri galėtų atlikti ir rodyti sudėtingas statistines analizes. Pirminė tikslinė grupė buvo žmonės, turintys plačias žinias apie statistiką ir programavimą. R yra pagrįsta programavimo kalba S ir yra nemokama.
R gali būti kompiliuojama ir veikia UNIX platformose, Linux, Windows ir Mac. Ji dažniausiai naudojama statistinės programinės įrangos kūrimui ir išsamiai duomenų analizei atlikti. Dėl gausių bibliotekų R taip pat gali būti naudojama duomenų grafinio vaizdavimo tikslais. Ši kalba yra atvirojo kodo ir yra GNU projekto dalis. Nors anksčiau R buvo naudojama daugiausia akademinėje aplinkoje, dabar ji integruota su daugeliu kitų kalbų ir programų ir naudojama daugelyje įmonių.
R privalumai
- Atvirojo kodo: R yra kalba, skirta visiems, bent jau kainos ir prieinamumo atžvilgiu. Ji yra visiškai nemokama ir atvirojo kodo. Tai reiškia, kad ją galima naudoti arba kurti pagal savo projekto poreikius.
- Apimtis: Tai, kad R yra atviro kodo, taip pat reiškia, kad yra nemažai vartotojų pritaikymų, kurie yra laisvai prieinami. Tikimybė, kad jūsų problemai jau yra sprendimas, yra gana didelė. Kūrėjai jau sukūrė apie 20 000 paketų, pagrįstų R, kurie dažnai gali suteikti pritaikytus sprendimus specializuotose srityse.
- Suderinamumas: R veikia daugelyje skirtingų platformų ir turi sąsajas su įvairiomis kitomis kalbomis ir duomenų bazėmis. Taigi galite lengvai naudoti R savo projekto dalyje ir įtraukti jį į platesnį kontekstą.
- Vartotojo sąsaja: siekiant padidinti kalbos patogumą vartotojams, buvo sukurta grafinė sąsaja. Sąsaja, vadinama Rstudio, žymiai palengvina darbą su R kodu, o tai reiškia, kad projektai gali būti įgyvendinami greičiau. Tokie paketai kaip Plotly taip pat palengvina vizualizacijų kūrimą grafikų ir diagramų forma.
- Bendruomenė: R turi entuziastingą bendruomenę. Daugelis R vartotojų yra savo srities ekspertai ir gali pateikti vertingų patarimų jūsų problemoms spręsti. Didelė bendruomenė taip pat reiškia, kad yra gausu dokumentacijos ir papildomų paketų bei bibliotekų, kurias minėjome aukščiau.
R trūkumai
- Našumas: R nėra lėta ar silpna kalba, bet dirbant su dideliais duomenų rinkiniais gali pasitaikyti vėlavimų. Viena iš priežasčių yra vieno sriegio apdorojimas, kuris vienu metu gali naudoti tik vieną procesorių.
- Mokymosi kreivė: Kadangi R paprastai siūloma be grafinės sąsajos, jos mokymasis gali būti sudėtingas. Gali prireikti nemažai laiko, kol susipažinsite su įvairiomis kalbos žymėjimo taisyklėmis, apribojimais ir ypatumais. Statistika taip pat yra svarbi sąlyga norint dirbti su R. Pažvelkite į mūsų R pamoką pradedantiesiems, kad susidarytumėte pirmąjį įspūdį apie šią kalbą.
Kokie yra Python privalumai ir trūkumai?
Python yra žymiai labiau žinomas nei R ir jį naudoja milijonai žmonių visame pasaulyje. Ši kalba buvo sukurta 1991 m. Guido van Rossum ir visada siekė pateikti kuo paprastesnį kodą. Daugelis kalbos terminų yra paimti tiesiai iš anglų kalbos, todėl ją lengviau suprasti. Python kodas taip pat yra labai aiškus ir lengvai skaitomas. Jis yra nepriklausomas nuo platformos ir orientuotas į objektus. Dėka didelės bendruomenės ir atviro kodo principo, ji turi daugybę paketų giluminio mokymosi, dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo srityse. Peržiūrėkite mūsų Python pamoką, kad geriau susipažintumėte su šia kalba.
Python privalumai
- Universalumas: Python yra universali kalba visomis prasmėmis. Ji gali būti naudojama įvairiose srityse, todėl leidžia holistiškai požiūrį į projektus. Ji taip pat yra nepriklausoma nuo platformos, tai reiškia, kad ją galima naudoti įvairiose sistemose. Be to, ji turi daug sąsajų su kitomis programomis, kalbomis ir duomenų bazėmis.
- Atvirojo kodo: kaip ir R, Python taip pat yra atvirojo kodo ir laisvai prieinama. Python tobulinimą koordinuoja Python Software Foundation, tačiau kiekvienas vartotojas gali pritaikyti kalbą savo projektams.
- Apimtis: Python vartotojai sukūrė daugybę įvairių paketų. Galima atsisiųsti daugiau nei 300 000 sprendimų. Tai žymiai palengvina darbą daugumoje projektų.
- Mokymosi kreivė: Python yra viena iš paprasčiausių programavimo kalbų. Nepaisant įspūdingos taikymo srities, ją galima išmokti ir naudoti per palyginti trumpą laiką. Kodas taip pat yra palyginti aiškus, todėl lengviau dirbti komandose ir savarankiškai įgyvendinti nedidelius projektus.
- Bendruomenė: Python turi didelę bendruomenę, kuri nuolat kuria dokumentaciją ir bibliotekas. Ji žinoma kaip naudinga ir palaikanti, todėl jei turite klausimų ar problemų, greičiausiai rasite ką nors, kas jums padės.
Python trūkumai
- Našumas: kaip dinamiška kalba, Python tikrai galėtų būti greitesnė. Tai ypač pasakytina apie didelius duomenų rinkinius, todėl daugelis programuotojų tokiu atveju ieško alternatyvų.
- Klaidos: Python nėra ypač klaidų linkusi kalba, bet jei padarėte klaidą kode, apie tai sužinosite tik vykdymo metu. Todėl dirbant su Python labai svarbu reguliariai ir išsamiai testuoti.
- Vizualizacija: Python taip pat turi trūkumų, kai kalbama apie statistinių verčių ir rezultatų vizualizavimą. Yra tik keletas įrankių, kurie gali pateikti tikrai patenkinamus rezultatus.
- Mobilieji įrenginiai: Python nėra optimalus mobiliesiems įrenginiams. Nors yra keletas sprendimų, dauguma programų kūrėjų renkasi alternatyvią kalbą, kuri yra suderinama su Android ir iOS.
Kuo skiriasi Python ir R?
Dabar, kai jau susipažinome su abiem kalbomis atskirai, panagrinėsime kai kuriuos Python ir R skirtumus.
Sintaksė
Abiejų kalbų sintaksės skirtumus galima pastebėti iš karto. R atrodo taip:
$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)Python yra šiek tiek glaustesnis:
>>> print("Hello! You’re using Python.")Kiti Python ir R skirtumai
Be sintaksės, yra keletas kitų svarbių skirtumų tarp Python ir R.
- Naudojimas: Šios dvi kalbos turi labai skirtingus požiūrius. R yra skirta pirmiausia statistinei analizei ir vizualizacijai ir labai gerai tai atlieka. Python turi daug platesnį požiūrį ir taip pat tinka programinės įrangos kūrimui ir giliam mokymuisi.
- Taikymo sritis ir populiarumas: vis daugiau žmonių naudoja R ne akademinėje srityje, tačiau ši kalba vis dar yra susijusi su mokslu. Python naudoja žymiai daugiau programuotojų. Tai reiškia, kad Python turi daug daugiau paketų nei R.
- Našumas: Nei R, nei Python nėra greičiausios kalbos. Tačiau Python yra šiek tiek greitesnė ir galingesnė nei R.
- Formatais: Python gali dirbti su įvairiais duomenų formatais, o R yra labiau ribotas. CSV, Excel ir tekstiniai failai yra vieninteliai formatai, kuriuos jis palaiko be papildomų įrankių.
Python vs R: kurią kalbą reikėtų mokytis?
Taigi, kuri kalba yra geresnė, Python ar R? Abi kalbos yra labai galingos, todėl atsakymas labai priklauso nuo to, ką ketinate daryti. Jei pirmiausia norite kurti ir vizualizuoti statistinius modelius, R bus geresnis pasirinkimas. Jei jūsų projektas apima ne tik statistiką, Python suteiks jums daug daugiau galimybių.