Кто принимает решение о сравнении Python и R для себя, зависит, прежде всего, от поставленной цели. R убедителен в области статистики и может лучше визуализировать результаты. Python ценится своими многочисленными функциями и решениями.
Что такое Python или R?
Если вы хотите научиться программировать и ищете язык, предлагающий решения в научной работе с анализом и статистикой, вы почти наверняка рано или поздно столкнетесь с Python и R. Оба языка программирования используются, среди прочего, в областях науки о данных, прогнозной аналитики и визуализации данных, и каждый из них имеет большую базу поклонников. На первый взгляд, оба варианта имеют много общего. Но в чем разница между Python и R и какой язык в чем превосходит другой?
Плюсы и минусы R
Название «R» восходит к разработчикам языка: Росс Ихака и Роберт Джентльмен, два статистика из Оклендского университета, разрабатывали язык с 1992 года. Их основным направлением было выполнение и представление сложного статистического анализа данных. Первоначальной целевой аудиторией нового языка, впервые выпущенного в 1993 году, были люди с обширными знаниями в области статистики и программирования. R основан на языке программирования S и является свободной реализацией.
R можно скомпилировать и запустить на платформах UNIX, Linux, Windows и Mac. Язык в основном используется для разработки статистического программного обеспечения и для углубленного анализа данных. Благодаря многочисленным библиотекам R также можно использовать для графической реализации и использования собранных данных. Язык имеет открытый исходный код и является частью проекта GNU. Хотя R изначально был дома в академической среде и в основном использовался там, многие компании теперь открыли для себя преимущества языка, который можно легко интегрировать с другими языками и программами благодаря многочисленным интерфейсам.
Преимущества R
- Открытый исходный код : R — это язык для всех. Это относится, по крайней мере, с точки зрения доступности и фактора стоимости. Язык программирования не только полностью бесплатный, но и с открытым исходным кодом. Таким образом, принципиально возможно использовать или расширять его таким образом, чтобы он был оптимально адаптирован к вашим собственным требованиям.
- Область применения : этот подход с открытым исходным кодом означает, что существует множество настроек, которые также доступны пользователям бесплатно. Поэтому вероятность того, что решение текущей проблемы уже существует, соответственно высока. Разработчики уже создали почти 20 000 пакетов на основе R. Они подходят для специализации в определенных областях и предлагают индивидуальные решения.
- Совместимость : R не только работает на многих различных платформах, но также взаимодействует со многими другими языками и базами данных. Поэтому вы можете легко использовать R для подобласти и внедрить язык в более широкий контекст.
- Пользовательский интерфейс : чтобы повысить удобство использования языка, с помощью RStudio был разработан графический пользовательский интерфейс, который значительно упрощает работу с кодом. Таким образом, проекты могут быть реализованы быстрее. Визуальная обработка также значительно упрощается и улучшается с помощью таких пакетов, как plotty. Инструмент позволяет отображать результаты ваших проектов в виде графиков или диаграмм.
- Сообщество : R имеет сообщество энтузиастов. Многие пользователи языка являются экспертами в своих областях и поэтому могут дать ценные советы для решения ваших проблем и вопросов. Также есть много документации и уже упомянутых дополнительных пакетов и библиотек.
Недостатки R
- Производительность : хотя R не является медленным или слабым языком, он все же может время от времени отставать при работе с большими наборами данных. Одной из причин этого является однопоточная обработка, которая может одновременно использовать только один ЦП.
- Кривая обучения : поскольку R по умолчанию не имеет графического пользовательского интерфейса, начать работу может быть довольно сложно. Может пройти некоторое время, прежде чем вы узнаете все правила записи, ограничения и особенности. Базовые знания статистики также являются важной предпосылкой для работы с R. Вы можете получить первое представление о языке в нашем руководстве для начинающих по R.
Плюсы и минусы Python
Python известен даже лучше, чем R, и им пользуются миллионы людей по всему миру. Python был разработан Гвидо ван Россумом в 1991 году и с самого начала стремился обеспечить максимально простое создание кода. Многие термины языка взяты из английского языка и могут быть поняты напрямую. Код очень понятен и легко читается. Python не зависит от платформы и работает объектно-ориентированно. Язык очень универсален, и благодаря большому сообществу и подходу с открытым исходным кодом он предлагает множество пакетов в областях глубокого обучения, искусственного интеллекта и науки о данных. Чтобы взглянуть на язык изнутри, ознакомьтесь с нашим руководством по Python.
Преимущества Python
- Универсальность : Python — очень универсальный язык во всех смыслах. С одной стороны, он может использоваться во многих областях и, таким образом, обеспечивает целостный подход к проекту. С другой стороны, язык также не зависит от платформы и поэтому может работать на разных машинах. Также имеются многочисленные интерфейсы с другими программами, языками и базами данных.
- Открытый исходный код : как и R, Python имеет открытый исходный код и находится в свободном доступе. Дальнейшее развитие координирует Python Software Foundation, но в принципе все пользователи могут оптимизировать язык для своих проектов.
- Область применения : это, в свою очередь, способствует тому, что пользователи Python имеют в своем распоряжении множество различных пакетов. Более 300 000 решений можно загрузить и использовать напрямую. Это значительно упрощает работу над проектом.
- Кривая обучения : Python считается одним из самых простых языков программирования в мире. Несмотря на впечатляющие возможности, язык можно выучить и использовать за очень короткое время. Объем кода также сравнительно ясен. Это также упрощает работу в командах и позволяет легко реализовывать собственные небольшие проекты.
- Сообщество : Python имеет огромное сообщество, которое предоставляет документацию и собственные библиотеки. Кроме того, фан-сообщество имеет репутацию особенно полезного и поддерживающего. Поэтому при возникновении вопросов или проблем быстро находятся заинтересованные контактные лица и партнеры.
Недостатки Python
- Производительность : как динамический язык, Python иногда может испытывать некоторый дефицит скорости. Это относится, в частности, к работе с обширными наборами данных. Поэтому в этой области многие программисты прибегают к альтернативам.
- Подверженность ошибкам : хотя Python в целом не является языком, подверженным ошибкам, если была сделана неправильная запись, это часто замечается только во время выполнения. Поэтому очень важно заблаговременно проводить регулярные и всесторонние тесты и проверки.
- Визуализация : у Python также есть недостатки в отображении статистических значений и результатов. Есть только несколько инструментов, которые дают действительно удовлетворительные результаты.
- Мобильные устройства : Python не оптимизирован для использования на мобильных устройствах. Для этого есть несколько решений, но большинство разработчиков приложений с самого начала полагаются на языки и программы, совместимые с Android и iOS.
Python или R: чем отличаются языки?
Хотя у этих двух языков есть кое-что общее, между Python и R есть и некоторые различия, которые мы сейчас рассмотрим подробнее.
Соответствующий синтаксис
Различия в соответствующем синтаксисе очевидны с первого взгляда. Вот как это выглядит для R:
$ R > myString <- "Guten Tag! Sie nutzen R." > print (myString)
Python, с другой стороны, немного короче:
>>> print("Guten Tag! Sie nutzen Python.")
Другие различия между Python и R
Есть еще несколько различий между Python и R.
- Цель : Подход к каждому языку очень разный. R в первую очередь предназначен для статистического анализа и его представления и достигает здесь отличных результатов. Python использует более комплексный подход, а также подходит для программирования и глубокого обучения.
- Масштабы и распространенность : несмотря на то, что все больше и больше неакадемических людей используют R, язык остается в этом пространстве. Python используется значительно большим количеством разработчиков. Это также означает, что для Python существует гораздо больше пакетов.
- Производительность : оба языка не самые быстрые на рынке. Однако в целом Python немного быстрее и мощнее, чем R.
- Форматы. В то время как Python может обрабатывать множество форматов данных, R имеет несколько более строгие ограничения. Без дополнительных инструментов можно использовать только CSV, Excel и текстовые файлы.
Python или R: какой язык учить?
Итак, кто может победить в сравнении Python и R? Ответ во многом зависит от планируемого применения. Оба языка очень мощные и поэтому рекомендуются. Если вашей основной целью является создание статистических моделей и их визуализация, R — лучший выбор. Для других задач, выходящих за рамки статистики, Python предлагает значительно больше возможностей.
