R Vs Python - De echte verschillen

In de wereld van data-analyse en datawetenschap vraag je je misschien af ​​welke programmeertaal de betere keuze is, R of Python?

Welnu, beide zijn populaire programmeertalen, elk met hun eigen sterke en zwakke punten. Laten we ze verkennen.

Dus de beslissing om voor R of Python te kiezen, is een belangrijke stap voor zowel aspirant-datawetenschappers als analisten.

Nadat je het artikel hebt doorgenomen, heb je de verschillen tussen de programmeertalen R en Python geleerd. Uitgerust met deze kennis, kunt u een geschikte programmeertaal kiezen voor uw volgende dataproject.

Laten we erop ingaan!

Inhoudsopgave

• Taal overzicht
  • R-taal
  • Python-taal
• Gemak van leren
• Gegevensanalyse en visualisatie
  • Data manipulatie
  • Data visualisatie
• Machine learning en kunstmatige intelligentie
• Prestaties en snelheid
  • Snelheid
  • Geheugen management
  • Code-efficiëntie
• Gemeenschap en ondersteuning
  • Beschikbaarheid van bronnen
  • Arbeidsmarkt
• Integratie en uitbreidbaarheid
• Syntaxis en leesbaarheid
  • Waarden toekennen aan variabelen
  • Indexeren
  • Bibliotheken laden en importeren
• Het laatste woord

Taal overzicht

R-taal

R is een krachtige open-source programmeertaal voor het werken met data. Het is ontworpen voor gegevensmanipulatie en visualisatie. R ontstond aanvankelijk als statistische software voor onderzoekers en statistici om robuuste analyses te maken met behulp van gegevens.

Met de opname van verschillende pakketten onder het CRAN-project in R (zoals Tidverse, dplyr en ggplot2 ), werd het een toonaangevende optie voor datawetenschappers om grote hoeveelheden data te analyseren.

Enkele voordelen van het gebruik van R voor gegevensanalyse zijn:

• Robuuste gemeenschap
• Een sterke focus op statistische modellering
• Uitgebreide bronnen voor datavisualisatie

Laten we nu Python uitleggen , maak je geen zorgen, we hebben het niet over een slang, nou ja, een echte.

Python-taal

Python is een veelzijdige, open-source programmeertaal. Hoewel Python niet specifiek is ontwikkeld voor datawetenschap, is het op dit gebied aanzienlijk populairder geworden vanwege zijn eenvoud en leesbaarheid.

Enkele voordelen van het gebruik van Python voor data-analyse zijn:

• Duidelijke syntaxis, waardoor het gemakkelijker wordt om code te begrijpen en te schrijven, zelfs voor beginners.
• Biedt een hoge mate van schaalbaarheid
• Python's groeiende bibliotheken specifiek voor datawetenschap (zoals Pandas , NumPy, Scikit-learn en SciPy ) maken het een favoriete keuze voor datatoepassingen. Bovendien kunt u met API's zoals SQLite SQL-code binnen Python schrijven.

Gemak van leren

Bij het kiezen tussen Python en R voor data-analyse, is het cruciaal om te evalueren hoe gemakkelijk het is om elke taal te leren. Hoewel Python en R over het algemeen als gemakkelijk te leren worden beschouwd, hangt de beste keuze voor jou af van je persoonlijke achtergrond en ambities.

Python

Als je net begint met programmeren of enige ervaring hebt met talen als Java of C++, voelt Python misschien als een verademing. Bekend om zijn leesbaarheid en eenvoud, is Python geschikt voor beginners en kan het voor verschillende taken worden gebruikt.

• Benadrukt leesbaarheid en eenvoud, ideaal voor beginners
• Veelzijdige programmeertaal voor algemeen gebruik voor uiteenlopende taken, zoals scripting, webontwikkeling en datawetenschap
• Een overvloed aan documentatie, tutorials, handleidingen en cursussen
• Boeiende leerplatforms zoals Coursera en Codecademy bieden Python-bronnen

Dus, hoe zit het met R?

R-programmeertaal

R is speciaal ontworpen voor het werken met gegevens en biedt een meer vertrouwde en rechtlijnige ervaring voor iemand met een achtergrond in statistiek.

• Specifiek op maat gemaakt voor gegevensverwerking, analyse en visualisatie
• Een rijk ecosysteem van bibliotheken en pakketten voor data science-taken
• Uitgebreide documentatie, tutorials, handleidingen en cursussen zijn beschikbaar
• Leermiddelen beschikbaar op platforms zoals Coursera en de officiële leermiddelen van RStudio

Gegevensanalyse en visualisatie

Gegevensanalyse en -visualisatie zijn cruciale componenten in het besluitvormingsproces, omdat ze onbewerkte gegevens omzetten in bruikbare inzichten. Door trends, patronen en uitschieters te identificeren, stellen deze technieken bedrijven en organisaties in staat om weloverwogen beslissingen te nemen, activiteiten te optimaliseren en innovatie te stimuleren.

Dit gedeelte richt zich op de gegevensmanipulatie en visualisatiemogelijkheden van beide talen.

Data manipulatie

In elk data science-project is datamanipulatie een belangrijke fase van de analysecyclus. In feite gaat het grootste deel van uw tijd zitten in het veranderen van gegevens in een vorm die geschikt is voor uw analyse. Taken als opschonen, hervormen en filteren zijn essentieel, en hier komt gegevensmanipulatie om de hoek kijken.

Zowel Python als R bieden een reeks bibliotheken om gegevens te manipuleren:

• Panda's en NumPy zijn veelgebruikte Python-bibliotheken voor gegevensmanipulatie. Panda's houden zich bezig met het samenvoegen, hervormen en aggregeren van gegevens, terwijl NumPy zich concentreert op numerieke bewerkingen met arrays .
• De R-programmeertaal biedt het populaire ecosysteem van het opgeruimde pakket, inclusief dplyr en properr, om gegevens te manipuleren. dplyr maakt het filteren, rangschikken, selecteren en muteren van gegevens mogelijk, terwijl Tisser zorgt voor het hervormen van brede en lange formaten voor het opschonen van gegevens.

Laten we het nu hebben over visualisatie.

Data visualisatie

Een belangrijke fase in de levenscyclus van gegevensanalyse is het presenteren van bevindingen uit gegevens op een manier die een langdurige impact heeft op de lezers. Als datawetenschapper of -analist is het cruciaal om geschikte grafieken en statistieken te gebruiken die uw boodschap effectief overbrengen.

Python en R bieden krachtige visualisatiebibliotheken waarmee u krachtige grafieken en dashboards boordevol inzichten kunt maken.

• Python heeft onder andere Matplotlib, Seaborn en Plotly. Matplotlib biedt een basis voor het maken van statische, geanimeerde en interactieve visualisaties, terwijl Seaborn het maken van statistische afbeeldingen vereenvoudigt. Voor interactieve plots is Plotly een veelgebruikte optie.
• R heeft ggplot2, rooster en glanzend, om er maar een paar te noemen. ggplot2 is een zeer flexibel grafisch systeem gebaseerd op de Grammar of Graphics, waardoor een breed scala aan plots met een consistente onderliggende structuur mogelijk is. Lattice is gespecialiseerd in het visualiseren van multivariate data, terwijl Shiny het mogelijk maakt om interactieve webapplicaties te maken voor het weergeven van uw visualisaties.

Wanneer u met gegevens werkt, zult u zich realiseren dat Python een meer gestroomlijnde benadering van visualisatie biedt, terwijl R meerdere pakketten en opties biedt, waardoor er meer flexibiliteit is bij het maken van visuals.

Hoe zit het met machine learning en kunstmatige intelligentie?

Machine learning en kunstmatige intelligentie

Vaak moet u machine learning-modellen bouwen die het genereren van gegevens en analysetaken stroomlijnen.

Datawetenschappers gebruiken machine learning-algoritmen om complexe processen voor het genereren van gegevens te generaliseren en voorspellingen te doen.

Zowel Python- als R-programmeertalen zitten boordevol machine-learningpakketten waarmee je complexe modellen kunt bouwen met behulp van big data.

Als je dieper in deze velden duikt, zul je merken dat de veelzijdigheid van Python uitblinkt in het omgaan met big data, zoals datamanipulatie en repetitieve taken.

Vanwege zijn oorsprong in softwareontwikkeling heeft Python uitgebreidere bibliotheken en frameworks met vooraf gedefinieerde algoritmen.

Houd bij het werken aan uw projecten rekening met de volgende aspecten voor elke taal:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn en PyTorch zijn populaire bibliotheken voor machine learning en deep learning in Python. Deze taal heeft grotere en actievere ervaren programmeurs die tools ontwikkelen voor AI-toepassingen.
• R: Pakketten zoals 'caret', 'randomForest' en 'xgboost' worden veel gebruikt in R voor machine learning-doeleinden. R blinkt uit in statistische modellering en analyse van tijdreeksen, maar kan tekortschieten in termen van schaalbaarheid en verwerkingsefficiëntie.

Laten we het hebben over prestaties en snelheid!

Prestaties en snelheid

Vaak ben je betrokken bij het uitvoeren van EDA en het bouwen van modellen waarbij je de prestaties en snelheid van je analyses niet strikt in de gaten hoeft te houden.

Bij het bouwen van modellen waarmee andere gebruikers communiceren, wordt het echter cruciaal om de prestaties en snelheid van voorspellingen te analyseren. Grootschalige programmeurs leggen veel nadruk op prestaties en snelheid.

Er zijn opmerkelijke verschillen tussen R en Python in termen van prestaties en snelheid.

Laten we ze eens bekijken.

Snelheid

Python presteert in veel scenario's sneller dan R. In een snelheidsbenchmarkvergelijking bleek de Python-code bijvoorbeeld 5,8 keer sneller te zijn dan het R-alternatief.

Om onze vergelijking steviger te maken, zullen we een benchmarkcode gebruiken om de uitvoeringstijd te vergelijken voor het lezen van een CSV-bestand en het berekenen van het gemiddelde van een specifieke kolom in Python en R.

Benchmarking-code in Python

Om de benchmarkcode in Python uit te voeren, opent u Jupyter Notebook (een IDE voor het uitvoeren van Python-code) en voert u de onderstaande code uit:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows = 1000000
cols = 10
start_time = time.time()
data = pd.DataFrame(np.random.rand(rows, cols), columns=[f'column_{i}' for i in range(1, cols + 1)])
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time = end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time = time.time()
mean_value = data['column_5'].mean()
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time = end_time - start_time

print(f"Time taken to generate the dataset: {gen_time:.5f} seconds")
print(f"Time taken to calculate the mean: {calc_time:.5f} seconds")

Nadat u de bovenstaande code hebt uitgevoerd, ziet u de uitvoer zoals weergegeven in de onderstaande afbeelding:

Benchmarking-code in programmeertaal R

Om de benchmarkcode in R uit te voeren, opent u RStudio en voert u de onderstaande code uit:

library(microbenchmark)

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows <- 1000000
cols <- 10
start_time <- Sys.time()
data <- as.data.frame(matrix(runif(rows * cols), nrow = rows))
colnames(data) <- paste0("column_", 1:cols)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time <- end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time <- Sys.time()
mean_value <- mean(data$column_5, na.rm = TRUE)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time <- end_time - start_time

cat("Time taken to generate the dataset:", gen_time, "seconds\n")
cat("Time taken to calculate the mean:", calc_time, "seconds\n")

Nadat u de bovenstaande code hebt uitgevoerd, ziet u de tijd die R nodig heeft om de bewerkingen uit te voeren zoals weergegeven in de onderstaande afbeelding:

Dataset genereren

• Python: 0,15999 seconden
• R: 1,397292 seconden

Python is aanzienlijk sneller in het genereren van de dataset in vergelijking met R. Het kostte Python ongeveer 0,16 seconden, terwijl R ongeveer 1,4 seconden nodig had om dezelfde dataset te maken.

Gemiddelde berekening

• Python: 0,02403 seconden
• R: 0,03403687 seconden

Python is ook sneller in het berekenen van het gemiddelde van een specifieke kolom, met ongeveer 0,024 seconden, terwijl R 0,034 seconden kost.

Geheugen management

Python is more efficient in terms of memory usage, while R tends to put everything in memory. This distinction can become particularly relevant when working with large datasets that may strain the available memory resources.

Code efficiency

Python’s performance can vary depending on the code’s efficiency, while R can exhibit consistent behavior across implementations. In comparison, the slowest implementation in Python was about 343 times slower than the fastest, while in R, it was about 24 times slower.

Community and Support

Community and support play a crucial role when choosing between R and Python for data analysis, as they significantly influence your learning experience, access to resources, and professional growth.

Availability of Resources

• Python: Python has a vast user base, making it easier to find support and resources for your projects. Its diverse community offers extensive libraries and tools for various applications, including data analysis.
• R: R has a more specialized community focused on statistics and data analysis, resulting in a wealth of resources tailored to the needs of data analysts and statisticians. R’s focused community enables targeted support for data analysis tasks.

Job Market

• Python: Python is in high demand in industries such as web development, software engineering, and artificial intelligence. Possessing Python skills can open doors for you in various fields, including data analysis.
• R : Hoewel R voornamelijk wordt gebruikt in onderzoek en de academische wereld, wint het aan populariteit in bedrijfstakken die geavanceerde statistische analyse vereisen, zoals biotechnologie, financiën en datajournalistiek. Als uw loopbaanambities aansluiten bij deze velden, kan het leren van R nuttig zijn.

Integratie en uitbreidbaarheid

Integratie en uitbreidbaarheid spelen een cruciale rol bij data-analyse omdat ze een naadloze samenwerking tussen verschillende tools en pakketten mogelijk maken, waardoor u een breed scala aan taken kunt uitvoeren.

Een taal met sterke integratie- en uitbreidbaarheidsfuncties kan zich gemakkelijk aanpassen aan nieuwe technologieën en een uitgebreidere set functionaliteiten bieden voor uw data-analyseprojecten.

Laten we beide talen vergelijken.

Python:

• Oorspronkelijk ontworpen voor softwareontwikkeling, met uitstekende integratiemogelijkheden en use cases
• Zeer uitbreidbaar met talloze bibliotheken zoals NumPy, Pandas en Scikit-learn, die de functionaliteit van Python bij gegevensanalysetaken kunnen verbeteren.
• Vergemakkelijkt interoperabiliteit doordat u R-code kunt uitvoeren met behulp van het rpy2 -pakket.

R:

• Gericht op statistische berekeningen en biedt uitgebreide ondersteuning voor het importeren van gegevens uit verschillende formaten zoals Excel, CSV en SPSS.
• Biedt webscraping-mogelijkheden via moderne pakketten zoals Rvest.
• Hoewel het niet zo veelzijdig is als Python, heeft het een rijk ecosysteem van pakketten voor data-analyse en visualisatie.
• Maakt interoperabiliteit mogelijk door u Python-code te laten uitvoeren met behulp van het reticulate-pakket.

Bekijk de onderstaande clip voor meer informatie over Python.

Syntaxis en leesbaarheid

Syntaxis en codeleesbaarheid zijn essentiële factoren bij het kiezen van een programmeertaal voor gegevensanalyse, omdat ze een aanzienlijke invloed kunnen hebben op uw leercurve en codeerefficiëntie.

Dankzij de duidelijke en beknopte syntaxis kunt u snel code schrijven en neemt de kans op fouten af. Een goede leesbaarheid maakt het voor u en anderen gemakkelijker om uw code te begrijpen en te onderhouden, wat bijdraagt ​​aan een effectievere samenwerking.

Enkele van de belangrijkste syntaxisverschillen tussen Python en R zijn:

Waarden toekennen aan variabelen

In Python is het toewijzen van waarden aan variabelen eenvoudig. U gebruikt eenvoudigweg het gelijkteken om waarden aan variabelen toe te wijzen.

Python:
x = 5   --> Assigns a value of 5 to x

Python staat bekend om zijn eenvoudige en schone syntaxis, wat bijdraagt ​​aan de soepele leercurve.

Aan de andere kant gebruikt R de toewijzingsoperator ( <-) om waarden aan variabelen toe te wijzen.

R:
x <- 5     --> Assigns a value of 5 to x

Deze syntaxis is zeer geschikt voor statistische analysetaken en biedt meer flexibiliteit in code.

Indexeren

Python maakt gebruik van op nul gebaseerde indexering, waarbij het eerste element zich op index 0 bevindt. Deze benadering is gebruikelijk in veel programmeertalen en is wellicht meer bekend bij mensen met programmeerervaring.

Python:
numbers_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# Accessing the first element (zero-based indexing)
first_element = numbers_list[0]
print("First element:", first_element)

# Accessing the third element (zero-based indexing)
third_element = numbers_list[2]
print("Third element:", third_element)

Uitgang

R gebruikt daarentegen indexering op één basis, waarbij het eerste element zich op index 1 bevindt. Dit indexeringssysteem heeft vaak de voorkeur van statistici en onderzoekers vanwege de intuïtieve aard ervan, in lijn met de manier waarop mensen gewoonlijk tellen.

R:
numbers_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# Accessing the first element (one-based indexing)
first_element <- numbers_vector[1]
cat("First element:", first_element, "\n")

# Accessing the third element (one-based indexing)
third_element <- numbers_vector[3]
cat("Third element:", third_element, "\n")

Uitgang

Bibliotheken laden en importeren

Om bibliotheken in Python te importeren, gebruik je het importsleutelwoord. Deze eenvoudige en consistente methode maakt het eenvoudig om extra functionaliteit in uw Python-code te integreren.

Python:
import numpy as np

R vereist de libraryfunctie om bibliotheken te laden. De syntaxis is anders, maar heeft dezelfde functie als import in Python.

R:
library(stats)

Het laatste woord

Bij het vergelijken van R en Python biedt elke taal unieke sterke punten die geschikt zijn voor verschillende data-analysetaken. Houd rekening met uw doelstellingen, achtergrond en voorkeuren om te beslissen welke taal u kiest.

R biedt gespecialiseerde ervaringen met uitgebreide pakketten voor gegevensmanipulatie en visualisatie, waardoor het een geschikte keuze is voor diegenen die zich richten op statistische programmeringen, zoals statistische tests.

Python trekt een breder publiek. De populariteit ervan resulteert in een grotere gemeenschap, diverse bronnen en bredere vooruitzichten op een baan, waardoor het vertrouwder wordt voor mensen die ervaring hebben met algemene programmeertalen.

Meer weten over R en Python? Bekijk ons ​​aanbod van en sluit je aan bij meer dan 220.000+ mensen wereldwijd die zijn opgeleid in onze community voor datavaardigheden.