Сравниваем R и Python
Что выбрать для data science.
Python и R — лучшие варианты для кодирования datascience-проектов. Оба языка часто используют для анализа данных или машинного обучения.
Рассказываем, почему R больше подходит для визуализаций, а Python — для развертывания моделей.
Обзор языков
R — это статистический язык. Он используется для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. У R множество библиотек для создания динамических и интерактивных графиков.
Разработка R началась как исследовательский проект новозеландцев Роберта Джентльмана и Росса Ихака. В 1993 году первые бинарные версии R были опубликованы в Statlib — архиве статистического программного обеспечения и наборов данных.
У R есть собственный репозиторий с opensource-кодом CRAN (Comprehensive R Archive Network). В CRAN доступно свыше 16000 пакетов — здесь есть библиотеки для любой аналитической задачи.
R — язык командной строки, но есть несколько IDE, которые предоставляют интерактивный графический интерфейс.
Python — многофункциональный язык, который можно использовать в веб-разработке, разработке программного обеспечения, написании системных сценариев. Он входит в десятку наиболее часто используемых языков программирования.
Python разработал голландский программист Гвидо ван Россум в 1991 году. Вдохновением для названия стало телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Язык создан легко читаемым, у него есть сходство с английским. Python использует динамическую типизацию (переменная связывается с типом в момент присваивания значения) и позднее связывание функций с переменными во время работы программы.
Облака тегов R и Python / Towards Data Science
В чем разница
- R был создан для статистических задач и анализа данных, тогда как Python более универсален.
- R отлично подходит для сложных визуализаций, в отличие от Python.
- R сложно интегрировать в производственный процесс, а Python легко может стать частью продукта.
- Коды Python легче поддерживать, и они надежнее, чем аналогичные алгоритмы на R.
- Раньше Python недоставало библиотек для data-анализа и ML. Сейчас Python предоставляет прогрессивные API для создания искусственного интеллекта.
- Большинство задач по обработке данных можно решить с помощью пяти библиотек Python: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn и Seaborn. Он подойдет тем, кто хочет использовать результаты вычислений в приложении или на сайте.
Преимущества каждого
Плюсы Python
Считается, что новичкам легче изучить Python. В языке R довольно крутая «кривая обучения», потому что статистики создали его для себя. У Python более простой синтаксис.
Python — многофункциональный язык. На нем можно создать сайт или написать инструмент командной строки.
Если сравнивать с логикой R, кодирование алгоритмов на Python больше совпадает с тем, как мыслят люди. Поэтому Python легче «перевести» на другие языки программирования.
Большую часть анализа данных составляет их предварительная очистка. Проще очищать дату при помощи языков с гибким функционалом (как Python), чтобы добавлять новые функции и слои для разделения данных. Если для этих функций требуется локальное хранилище или веб-доступ, их легко интегрировать в Python.
Плюсы R
Язык ориентирован на работу в командной строке, но многие используют среды RStudio или R commander. В этих IDE есть редакторы данных, поддержка отладки и окно для хранения графики. Python отчасти закрывает этот функционал с помощью Eclipse и Visual Studio.
Графика лучше воспринимаются, чем необработанные числа. R разработан специально для визуализации данных. Отрисовка в Python более запутанная, а выбор библиотек меньше — всего несколько десятков.
Какой язык предпочесть
Вам важно знать, как работает алгоритм, а впоследствии вы планируете развернуть модель? Тогда начните с Python. У него есть библиотеки для управления матрицей и кодирования алгоритмов.
Если цель — сразу начать анализировать данные, подойдут и R, и Python. Если задача сложнее, чем расчет медианы, Python — лучший выбор.
Чтобы понять, какой язык вам нужен, определитесь, какие проблемы хотите решить, как должны быть представлены результаты работы с данными, как инструменты R или Python помогут справиться с задачей.
