Hvis du prøver å velge mellom Python og R, vil prosjektet du har planlagt være en avgjørende faktor. Mens R er bedre for statistikk og visualisering av resultater, har Python et bredt utvalg av funksjoner og løsninger.

Hva er Python og R?

Hvis du vil lære programmering og leter etter et språk som egner seg godt for forskningsarbeid med analyser og statistikk, vil du før eller senere komme over Python og R. De to programmeringsspråkene brukes ofte innen datavitenskap, prediktiv analyse og datavisualisering, og begge har store brukergrupper. Ved første øyekast har de mye til felles, men vi skal også se på forskjellene mellom dem nedenfor.

Hva er fordelene og ulempene med R?

R har fått navnet sitt fra utviklerne Ross Ihaka og Robert Gentleman. Disse to statistikerne ved University of Auckland utviklet og lanserte språket tidlig på 1990-tallet. Målet deres var å lage et språk som kunne utføre og vise komplekse statistiske analyser. Den opprinnelige målgruppen var personer med omfattende kunnskap om statistikk og programmering. R er basert på programmeringsspråket S og er en gratis implementering.

R kan kompileres og kjører på UNIX-plattformer, Linux, Windows og Mac. Det brukes hovedsakelig til å utvikle statistikkprogramvare og utføre dyp dataanalyse. Takket være sine mange biblioteker kan R også brukes til grafisk visning av data. Språket er åpen kildekode og en del av GNU-prosjektet. Selv om R tidligere hovedsakelig ble brukt i akademiske sammenhenger, kan det nå skilte med integrasjon med en rekke andre språk og programmer og brukes av mange selskaper.

Fordeler med R

  • Åpen kildekode: R er et språk for alle, i hvert fall når det gjelder kostnader og tilgjengelighet. Det er helt gratis og åpen kildekode. Det betyr at det er mulig å bruke eller bygge videre på det etter behov i prosjektet ditt.
  • Omfang: Det faktum at R er åpen kildekode betyr også at det finnes en rekke brukertilpasninger som er gjort fritt tilgjengelige. Sjansen for at det allerede finnes en løsning på problemet ditt er relativt stor. Utviklere har allerede laget rundt 20 000 pakker basert på R, som ofte kan gi skreddersydde løsninger innen spesialiserte fagområder.
  • Kompatibilitet: R fungerer på en rekke forskjellige plattformer og har grensesnitt mot ulike andre språk og databaser. Du kan derfor enkelt bruke R til en del av prosjektet ditt og integrere det i en større sammenheng.
  • Brukergrensesnitt: Et grafisk grensesnitt ble utviklet for å øke brukervennligheten til språket. Grensesnittet, kalt Rstudio, gjør det betydelig enklere å jobbe med R-kode, noe som betyr at prosjekter kan implementeres raskere. Pakker som Plotly gjør det også enklere å lage visualiseringer i form av grafikk og diagrammer.
  • Fellesskap: R har et entusiastisk fellesskap bak seg. Mange R-brukere er eksperter på sitt felt og kan gi verdifulle tips for å løse dine problemer. Det store fellesskapet betyr også at det finnes rikelig med dokumentasjon og de ekstra pakkene og bibliotekene vi nevnte ovenfor.

Ulemper med R

  • Ytelse: R er ikke et tregt eller svakt språk, men du kan oppleve forsinkelser når det gjelder større datasett. En årsak til dette er at det er et enkeltrådsprosesseringsspråk, som bare kan bruke én CPU om gangen.
  • Læringskurve: Siden R vanligvis tilbys uten grafisk grensesnitt, kan det være en bratt læringskurve. Det kan ta litt tid å få tak på de ulike notasjonsreglene, begrensningene og særegenhetene ved språket. Kunnskap om statistikk er også en viktig forutsetning for å jobbe med R. Ta en titt på vår R-veiledning for nybegynnere for å få et første inntrykk av språket.

Hva er fordelene og ulempene med Python?

Python er betydelig mer kjent enn R og brukes av millioner av mennesker over hele verden. Språket ble utviklet i 1991 av Guido van Rossum og har alltid hatt som mål å tilby en så enkel kode som mulig. Mange begreper i språket er hentet direkte fra engelsk, noe som gjør det lettere å forstå. Python-kode er også veldig oversiktlig og lett å lese. Det er plattformuavhengig og objektorientert. Takket være det store fellesskapet og åpen kildekode-tilnærmingen har det mange pakker innenfor områdene dyp læring, AI og datavitenskap. Sjekk ut vår Python-veiledning for å se nærmere på språket.

Fordeler med Python

  • Allsidighet: Python er et allsidig språk i alle forstand. Det kan brukes på en rekke områder og gjør det dermed mulig å ta en helhetlig tilnærming til prosjekter. Det er også plattformuavhengig, noe som betyr at det kan brukes på en rekke systemer. Og det har mange grensesnitt mot andre programmer, språk og databaser.
  • Åpen kildekode: I likhet med R er også Python åpen kildekode og fritt tilgjengelig. Den videre utviklingen av Python koordineres av Python Software Foundation, men alle brukere kan tilpasse språket til sine egne prosjekter.
  • Omfang: Python-brukere har utviklet et bredt utvalg av pakker. Det er over 300 000 løsninger tilgjengelig for nedlasting. Det gjør arbeidet med de fleste prosjekter betydelig enklere.
  • Læringskurve: Python er et av de enkleste programmeringsspråkene som finnes. Til tross for sitt imponerende omfang, kan det læres og brukes på relativt kort tid. Koden er også relativt klar, noe som gjør det enklere å jobbe i team og implementere små prosjekter på egen hånd.
  • Fellesskap: Python har et stort fellesskap som kontinuerlig lager dokumentasjon og biblioteker. Det er kjent for å være hjelpsomt og støttende, så hvis du har spørsmål eller problemer, vil du sannsynligvis finne noen som kan hjelpe deg.

Ulemper ved Python

  • Ytelse: Som et dynamisk språk kunne Python absolutt vært raskere. Det gjelder spesielt når det kommer til store datasett, noe som får mange programmerere til å lete etter alternativer i slike tilfeller.
  • Feil: Python er ikke et spesielt feilutsatt språk, men hvis du har gjort en feil i koden, vil du ikke oppdage det før kjøretiden. Regelmessig og omfattende testing er derfor svært viktig når du arbeider med Python.
  • Visualisering: Python har også mangler når det gjelder visualisering av statistiske verdier og resultater. Det finnes bare noen få verktøy som kan levere virkelig tilfredsstillende resultater.
  • Mobile enheter: Python er ikke optimalt for bruk på mobile enheter. Selv om det finnes noen få løsninger for dette, velger de fleste apputviklere et alternativt språk med innebygd kompatibilitet for Android og iOS.

Hva er forskjellen mellom Python og R?

Nå som vi har sett på de to språkene hver for seg, skal vi se på noen av forskjellene mellom Python og R.

Syntaks

Forskjellene mellom syntaksen i de to språkene kan sees umiddelbart. R ser slik ut:

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

Python er litt mer konsist:

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

Andre forskjeller mellom Python og R

I tillegg til syntaks er det noen andre viktige forskjeller mellom Python og R.

  • Bruksområder: De to språkene har svært forskjellige tilnærminger. R er primært ment for statistiske analyser og visualiseringer, og er svært godt egnet til dette. Python har en langt mer omfattende tilnærming og er også egnet for programmering av programvare og dyp læring.
  • Omfang og popularitet: Stadig flere bruker R utenfor akademia, men språket har fortsatt sine røtter i vitenskapen. Python brukes av betydelig flere utviklere. Det betyr at Python har langt flere pakker enn R.
  • Ytelse: Verken R eller Python er det raskeste språket som finnes. Python er imidlertid litt raskere og kraftigere enn R.
  • Formater: Mens Python kan arbeide med en rekke dataformater, er R mer begrenset. CSV, Excel og tekstfiler er de eneste formatene det støtter uten tilleggsverktøy.

Python vs R: Hvilket språk bør du lære?

Så hvilket språk kommer best ut, Python eller R? Begge er svært kraftige språk, så svaret har mye å gjøre med hva du har tenkt å gjøre. Hvis du først og fremst ønsker å lage og visualisere statistiske modeller, vil R være det beste valget. Hvis prosjektet ditt går utover statistikk, vil Python gi deg langt flere muligheter.

Go to Main Menu