В связи с огромным ростом значения больших данных, машинного обучения и науки о данных в индустрии программного обеспечения или в компаниях, предоставляющих услуги программного обеспечения, наиболее благоприятными для разработчиков стали два языка. R и Python стали двумя самыми популярными и любимыми языками для исследователей данных и аналитиков данных. Они похожи, но различаются по своим способам, что затрудняет разработчикам выбор одного из двух.

R считается лучшим языком программирования для любого статистика, поскольку он обладает обширным каталогом статистических и графических методов. С другой стороны, Python выполняет почти ту же работу, что и R, но ученые или аналитики данных предпочитают его из-за его простоты и высокой производительности. Теперь оба языка программирования являются бесплатными и имеют открытый исходный код, а разработаны они были в начале 90-х годов.

R является мощным языком сценариев и обладает высокой гибкостью благодаря активному сообществу и ресурсам, в то время как Python является широко используемым объектно-ориентированным языком, который легко изучать и отлаживать.

Итак, давайте посмотрим на параметры сравнения для этих двух категорий:

1- Простота обучения

2- Скорость

3- Возможности обработки данных

4- Графика и визуализация

5- Поддержка глубокого обучения

6- Гибкость

7- Хранилище кодов и библиотеки

8- Индекс популярности

9- Сценарий работы

10- Сообщество и поддержка клиентов

1. Простота обучения

Если смотреть на легкость обучения, у R крутая кривая обучения, и людям с меньшим или нулевым опытом программирования вначале трудно. Однако, как только вы овладеете языком, его не так сложно понять. Python, с другой стороны, подчеркивает производительность и читабельность кода, что делает его одним из самых простых языков программирования. Это предпочтительный язык как для начинающих, так и для опытных разработчиков, благодаря простоте изучения и понятности.

2. Скорость

R

start_time <- Sys.time()

df <- read.csv("~/desktop/medium/library-collection-inventory.csv")

end_time <- Sys.time()

end_time - start_time

#Time difference of 3.317888 mins

Python

import time

import pandas as pd

start = time.time()

y1 = pd.read_csv('~/desktop/medium/library-collection-inventory.csv')

end = time.time()

print("Time difference of " + str(end - start) + " seconds")

#Time difference of 92.6236419678 seconds

3. Возможности обработки данных

В случае возможностей обработки данных R удобен для анализа благодаря большому количеству пакетов, легко осуществимым тестам и преимуществу использования формул. Однако его также можно использовать для фундаментального анализа данных без установки какого-либо пакета. Более того, только большие наборы данных требуют таких пакетов, как plyr, data.table. Сейчас на начальных этапах пакеты Python для анализа данных были проблемой. Тем не менее, это улучшилось с последними версиями numpy и pandas используются для анализа данных в Python, и оба эти языка подходят для параллельных вычислений.

4. Графика и визуализация

Python - bokeh

R - ggplot2

Теперь, если мы рассмотрим графику и визуализацию, картинка отображает значение тысячи слов. Визуализированные данные понимаются более эффективно, чем необработанные значения. R состоит из множества пакетов, которые предоставляют расширенные графические возможности, например, ggplot2 используется для пользовательских графиков. Теперь визуализация необходима при выборе программного обеспечения для анализа данных, а в Python есть несколько удивительных библиотек визуализации, таких как seaborn и bokeh. Он имеет много библиотек по сравнению с R, но они более сложны и дают аккуратный вывод.

5. Поддержка глубокого обучения

С ростом популярности глубокого обучения в сообщество R были добавлены два новых пакета, KerasR и RStudio Keras. Теперь оба пакета предоставляют интерфейс R для пакета глубокого обучения Python. Это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх когнитивного инструментария Tensorflow или Microsoft. Теперь начать работу с Keras - это один из самых простых способов познакомиться с глубоким обучением на Python, и это также объясняет, почему пакеты KerasR и Keras предоставляют интерфейс для этого фантастического пакета для пользователей R.

6. Гибкость

Теперь, если мы сравним гибкость обоих языков, легко использовать сложные формулы в R, а также статистические тесты, и модели легко доступны и легко используются. С другой стороны, Python - гибкий язык, когда речь идет о работе над чем-то новым или создании с нуля. Он также используется для создания сценариев на веб-сайте или в других приложениях.

7. Хранилище кодов и библиотеки

Теперь, если мы посмотрим на хранилище кода и библиотеки, Comprehensive R Archive Network (CRAN) - это обширное хранилище пакетов R, в которые пользователи могут легко внести свой вклад. Пакеты состоят из функций R, данных и скомпилированного кода, которые можно установить, используя только одну строку. Он также имеет длинный список популярных пакетов, таких как plyr, dplyr, data.table и многие другие. С другой стороны, Python состоит из индекса пакета pip, который является хранилищем программного обеспечения и библиотек Python. Хотя пользователи могут внести свой вклад в pip, это сложный процесс. Временами зависимости и установка библиотек Python могут быть утомительными. Некоторые популярные библиотеки Python - это pandas, numpy и matplotlib.

8. Индекс популярности

Теперь, если мы посмотрим на популярность обоих языков, они начали с одного уровня десять лет назад. Тем не менее, Python стал свидетелем огромного роста популярности и занял первое место в 2016 году по сравнению с R, который занял шестое место в списке. Кроме того, пользователи Python более лояльны к своему языку по сравнению с пользователями других, поскольку процент людей, переходящих с R на Python, в два раза больше, чем с Python на R.

9. Сценарий работы

Python (желтый) - R (синий)

Теперь, когда мы рассматриваем сценарий работы, компании-разработчики больше склоняются к таким технологиям, как машинное обучение, искусственный интеллект и большие данные, что объясняет рост спроса на разработчиков Python. Хотя оба языка могут быть использованы для статистики и анализа. Python обладает небольшим преимуществом по сравнению с другими из-за своей простоты и занимает более высокое место по тенденциям работы.

10. Сообщество и поддержка клиентов

В случае поддержки сообщества и клиентов, как правило, коммерческое программное обеспечение предлагает платное обслуживание клиентов. Тем не менее, R и Python не имеют поддержки клиентов, что означает, что вы сами будете разбираться, если у вас возникнут проблемы. Тем не менее, на обоих языках есть онлайновые сообщества для помощи, и Python имеет большую поддержку сообщества по сравнению с R.

Итак, теперь мы закончили со всеми параметрами сравнения. Можно сказать, что это был тяжелый бой между двумя языками. Тем не менее, Python становится победителем благодаря своей огромной популярности и простоте по сравнению с R.

No Comments