Python vs R: Vilket är bäst för datavetenskap?
Om du försöker välja mellan Python och R kommer det projekt du har planerat att vara en avgörande faktor. Medan R är bättre för statistik och visualisering av resultat, har Python ett brett utbud av funktioner och lösningar.
Vad är Python och R?
Om du vill lära dig programmering och letar efter ett språk som är bra för forskningsarbete med analyser och statistik kommer du förr eller senare att stöta på Python och R. De två programmeringsspråken används ofta inom datavetenskap, prediktiv analys och datavisualisering, och båda har stora användargrupper. Vid första anblicken har de mycket gemensamt, men vi kommer också att gå in på deras skillnader nedan.
Vilka är fördelarna och nackdelarna med R?
R har fått sitt namn efter utvecklarna Ross Ihaka och Robert Gentleman. Dessa två statistiker vid University of Auckland utvecklade och släppte språket i början av 1990-talet. Deras mål var att skapa ett språk som kunde utföra och visa komplexa statistiska analyser. Den ursprungliga målgruppen var personer med omfattande kunskaper inom statistik och programmering. R är baserat på programmeringsspråket S och är en fri implementering.
R kan kompileras och köras på UNIX-plattformar, Linux, Windows och Mac. Det används främst för att utveckla statistikprogramvara och utföra djupgående dataanalyser. Tack vare sina många bibliotek kan R också användas för grafisk visning av data. Språket är öppen källkod och ingår i GNU-projektet. Även om R tidigare främst användes i akademiska sammanhang, kan det nu integreras med ett antal andra språk och program och används av många företag.
Fördelar med R
- Öppen källkod: R är ett språk för alla, åtminstone när det gäller kostnad och tillgänglighet. Det är helt gratis och har öppen källkod. Det innebär att det går att använda eller bygga vidare på det efter projektets behov.
- Omfattning: Det faktum att R är öppen källkod innebär också att det finns ett antal användaranpassningar som har gjorts fritt tillgängliga. Chansen att det redan finns en lösning på ditt problem är relativt stor. Utvecklare har redan skapat cirka 20 000 paket baserade på R, som ofta kan ge skräddarsydda lösningar inom specialiserade ämnesområden.
- Kompatibilitet: R fungerar på ett antal olika plattformar och har gränssnitt mot olika andra språk och databaser. Du kan alltså enkelt använda R för en del av ditt projekt och integrera det i ett större sammanhang.
- Användargränssnitt: Ett grafiskt gränssnitt har utvecklats för att öka språkets användarvänlighet. Gränssnittet, som kallas Rstudio, gör det betydligt enklare att arbeta med R-kod, vilket innebär att projekt kan genomföras snabbare. Paket som Plotly gör det också enklare att skapa visualiseringar i form av grafik och diagram.
- Community: R har en entusiastisk community bakom sig. Många R-användare är experter inom sitt område och kan ge värdefulla tips för att lösa dina problem. Den breda communityn innebär också att det finns riklig dokumentation och de extra paket och bibliotek som vi nämnde ovan.
Nackdelar med R
- Prestanda: R är inte ett långsamt eller svagt språk, men du kan uppleva fördröjningar när det gäller större datamängder. En anledning till detta är dess enkelsträngade bearbetning, som bara kan använda en CPU åt gången.
- Inlärningskurva: Eftersom R vanligtvis erbjuds utan grafiskt gränssnitt kan det innebära en brant inlärningskurva. Det kan ta ett tag att lära sig de olika notationsreglerna, begränsningarna och särdragen i språket. Kunskap om statistik är också en viktig förutsättning för att arbeta med R. Ta en titt på vår R-handledning för nybörjare för att få en första inblick i språket.
Vilka är fördelarna och nackdelarna med Python?
Python är betydligt mer känt än R och används av miljontals människor världen över. Språket utvecklades 1991 av Guido van Rossum och har alltid haft målet att tillhandahålla så enkel kod som möjligt. Många termer i språket är hämtade direkt från engelskan, vilket gör det lättare att förstå. Python-kod är också mycket tydlig och lättläst. Det är plattformsoberoende och objektorienterat. Tack vare sin stora community och öppen källkod har det många paket inom områdena djupinlärning, AI och datavetenskap. Kolla in vår Python-tutorial för att lära dig mer om språket.
Fördelar med Python
- Mångsidighet: Python är ett mångsidigt språk i alla bemärkelser. Det kan användas inom en rad olika områden och möjliggör därmed en helhetssyn på projekt. Det är också plattformsoberoende, vilket innebär att det kan användas på en rad olika system. Dessutom har det många gränssnitt mot andra program, språk och databaser.
- Öppen källkod: Liksom R är Python också öppen källkod och fritt tillgängligt. Den fortsatta utvecklingen av Python samordnas av Python Software Foundation, men varje användare kan anpassa språket för sina egna projekt.
- Omfattning: Python-användare har utvecklat en mängd olika paket. Det finns över 300 000 lösningar tillgängliga för nedladdning. Det gör arbetet med de flesta projekt betydligt enklare.
- Inlärningskurva: Python är ett av de enklaste programmeringsspråken som finns. Trots sitt imponerande användningsområde kan det läras in och användas på relativt kort tid. Koden är också relativt tydlig, vilket underlättar arbetet i team och genomförandet av små projekt på egen hand.
- Gemenskap: Python har en stor gemenskap som ständigt skapar dokumentation och bibliotek. Den är känd för att vara hjälpsam och stödjande, så om du har frågor eller problem är det troligt att du hittar någon som kan hjälpa dig.
Nackdelar med Python
- Prestanda: Som ett dynamiskt språk skulle Python kunna vara snabbare. Det gäller särskilt när det handlar om stora datamängder, vilket gör att många programmerare letar efter alternativ i sådana fall.
- Fel: Python är inte ett särskilt felfyllt språk, men om du har gjort ett misstag i koden kommer du inte att upptäcka det förrän vid körning. Regelbundna och omfattande tester är därför mycket viktiga när man arbetar med Python.
- Visualisering: Python har också brister när det gäller visualisering av statistiska värden och resultat. Det finns bara ett fåtal verktyg som kan leverera riktigt tillfredsställande resultat.
- Mobila enheter: Python är inte optimalt för användning på mobila enheter. Det finns några lösningar för detta, men de flesta apputvecklare väljer ett alternativt språk med inbyggd kompatibilitet för Android och iOS.
Vad är skillnaden mellan Python och R?
Nu när vi har tittat på de två språken var för sig ska vi titta på några av skillnaderna mellan Python och R.
Syntax
Skillnaderna mellan de två språken syns direkt. R ser ut så här:
$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)Python är lite mer koncist:
>>> print("Hello! You’re using Python.")Andra skillnader mellan Python och R
Förutom syntaxen finns det några andra viktiga skillnader mellan Python och R.
- Användningsområden: De två språken har mycket olika inriktningar. R är främst avsett att användas för statistiska analyser och visualiseringar och är mycket bra på detta. Python har en mycket mer omfattande inriktning och är även lämpligt för programmering av mjukvara och djupinlärning.
- Omfattning och popularitet: Allt fler använder R utanför den akademiska världen, men språket har fortfarande sina rötter i vetenskapen. Python används av betydligt fler utvecklare. Det innebär att Python har betydligt fler paket än R.
- Prestanda: Varken R eller Python är det snabbaste språket som finns. Python är dock något snabbare och kraftfullare än R.
- Format: Medan Python kan arbeta med en mängd olika dataformat är R mer begränsat. CSV, Excel och textfiler är de enda format som stöds utan ytterligare verktyg.
Python vs R: Vilket språk ska du lära dig?
Så vilket språk är bäst, Python eller R? Båda är mycket kraftfulla språk, så svaret beror mycket på vad du vill göra. Om du främst vill skapa och visualisera statistiska modeller är R det bättre valet. Om ditt projekt går utöver statistik erbjuder Python dig betydligt fler möjligheter.