R vs Python : 11 différences clés

En ce qui concerne la science des données et le développement de l'apprentissage automatique, deux langages de programmation se distinguent comme étant très populaires - R et Python.

L'utilisation de l'un ou l'autre langage aidera les équipes de science des données à explorer, analyser, visualiser, apprendre et travailler facilement avec les données. Cependant, vous devez connaître les principales différences entre les langues si vous souhaitez choisir la langue à utiliser. Cet article explore et explique les différences.

R : Un aperçu

R est un langage de programmation pour le calcul statistique et la création de graphiques. Il est sorti pour la première fois en 1995. Robert Gentleman et Ross Unaka l'ont développé à l'Université d'Auckland en Nouvelle-Zélande. R a été développé comme une implémentation pratique du langage de programmation S.

Alors que R est un langage de programmation, il est distribué comme bien plus. Il comprend un environnement de programmation - R Studio. Cet environnement vous permet de créer des visualisations, de gérer des données et d'écrire du code R avec la coloration syntaxique et la prise en charge du débogage.

R est open-source et fonctionne sur tous les principaux systèmes d'exploitation, y compris Windows, MacOS et Linux. Pour montrer à quoi ressemble un exemple de programme écrit dans le langage de programmation R, voici un exemple de programme qui génère un ensemble de valeurs aléatoires qui suivent une distribution normale.

# Set the seed for reproducibility
set.seed(123)

# Generate 10,000 random numbers following the normal distribution
random_numbers <- rnorm(10000)

Python : un aperçu

Python est l'une des langues les plus populaires au monde. Il s'agit d'un langage de programmation polyvalent et polyvalent qui prend en charge plusieurs paradigmes de programmation. Il est largement utilisé pour machine learning, le développement Web et l'écriture de courts scripts pour l'automatisation. Python est facile à apprendre et utilisé comme premier langage par la plupart des personnes qui apprennent à coder.

Guido van Rossum a développé Python, qui a été publié pour la première fois en 1991. Malgré son âge, il a été mis à jour et modernisé au fil des ans ; plus particulièrement, la sortie de Python Version 3 a été un énorme bond en avant par rapport à Python Version 2.

Comme R, Python est open source et dispose d'un traducteur pour chaque système d'exploitation majeur. En outre, il existe différents environnements basés sur un navigateur pour l'exécution de code, tels que Carnets de Jupyter. Python est polyvalent mais possède des packages et des bibliothèques pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Voici un exemple de programme qui utilise le package NumPy pour créer 10000 XNUMX nombres aléatoires qui suivent la distribution normale.

import numpy as np

# Set the seed for reproducibility
np.random.seed(123)

# Generate 10,000 random numbers following the normal distribution
random_numbers = np.random.randn(10000)

Face à face : R contre Python

Comme vous pouvez le voir, les langues sont similaires mais comportent des différences fondamentales. Lorsque vous décidez quelle langue apprendre ou utiliser pour votre prochain projet, voici quelques différences clés à prendre en compte.

Goals

R est un langage de programmation créé pour fournir un moyen simple d'analyser des données et de créer des visualisations. Son utilisation est principalement limitée aux statistiques, science des données, et l'apprentissage automatique.

D'autre part, Python est un langage polyvalent conçu pour être élégant et simple. Par conséquent, il est largement utilisé dans les domaines de l'intelligence artificielle et du développement Web.

Users

R est conçu pour être utilisé par les statisticiens. En conséquence, il offre une interface simple avec des fonctions dont vous auriez besoin pour les statistiques.

Python est largement utilisé par différents développeurs de tous niveaux d'expérience. En raison de sa polyvalence, il n'est pas utilisé par une seule profession, mais par différentes professions, telles que les ingénieurs en logiciel, les analystes et les scientifiques.

Data Analysis and Visualisation

L'une des applications les plus populaires de Python est la science des données, qui consiste à analyser et à visualiser des données. Cependant, Python ne prend pas en charge cette application de manière native et s'appuie plutôt sur des bibliothèques et des packages tels que Pandas et Matplotlib.

Contrairement à Python, qui est à usage général, R est conçu pour être utilisé pour la science des données. En conséquence, R dispose de fonctions d'analyse de données et de tracé de graphiques prêts à l'emploi. En plus des fonctions intégrées, il existe des packages que vous pouvez utiliser pour une analyse plus approfondie.

Performance

La simplicité et les abstractions de R se font au détriment des performances. Ce n'est pas très rapide. En programmation, être lent signifie courir quelques millisecondes plus lentement que dans d'autres langages. Par conséquent, la lenteur de R peut être à peine perceptible pour les utilisateurs.

Comme R, Python fournit également des abstractions et des simplifications de haut niveau, ce qui le rend plus flexible mais plus lent. Pour améliorer les performances des programmes Python, des bibliothèques telles que NumPy et PyTorch utilisent C++ ou C sous le capot et fournissent des liaisons en Python. Cela permet à Python de s'exécuter plus rapidement.

Usage in Machine Learning

En plus de la visualisation et de l'analyse, R peut être utilisé pour construire modèles d'apprentissage automatique en utilisant des algorithmes de régression, de classification et de clustering. Il contient des packages tels que Caret, Lattice, DataExplorer et Dalex.

Python est le langage le plus utilisé en Machine Learning. Il dispose d'un riche écosystème de bibliothèques, telles que Tensorflow, PyTorch et Jax. C'est aussi le plus largement soutenu par Plateformes d'infrastructure d'apprentissage automatique.

Learning Curve

R a été conçu pour être simple. Cependant, sa syntaxe peut prendre un certain temps pour s'y habituer et est légèrement plus difficile que Python, d'après mon expérience.

Python est l'un des langages de programmation les plus conviviaux pour les débutants, conçu pour être élégant et simple. Il a une courbe d'apprentissage plus douce que R.

Community

R a une grande communauté - quoique plus petite que celle de Python. Il est toujours important car il contient plus de 10,000 XNUMX packages à utiliser. Il dispose également de nombreuses ressources pédagogiques pour apprendre car la langue est toujours incroyablement populaire.

C'est un autre domaine où Python brille. Il a probablement la plus grande communauté de tous les langages de programmation au monde. Il propose des packages open source pour presque tout, y compris l'apprentissage automatique et la gestion des données. Il existe de nombreuses ressources pédagogiques gratuites et payantes pour apprendre Python et ses nombreux outils créés par la communauté.

Popularity

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde, rivalisé par JavaScript et Java. C'est aussi l'une des langues les plus appréciées en raison de sa simplicité et de sa polyvalence.

R n'est certainement pas aussi populaire que Python, mais il est encore assez populaire pour ne pas être un langage de programmation obscur utilisé par personne. Au contraire, il est utilisé par les grandes entreprises technologiques, et un nombre important d'offres d'emploi nécessitent une expertise en R.

Flexibility/Versatility

R est principalement destiné aux calculs statistiques. Par conséquent, il n'est pas utilisé pour quoi que ce soit au-delà de ce cas d'utilisation.

D'autre part, Python est polyvalent. Il est largement utilisé à différentes fins, et la science des données n'en est qu'une parmi tant d'autres.

IDEs

Python est distribué uniquement en tant qu'interpréteur. L'IDE appartient à l'utilisateur. Les deux IDE les plus populaires sont VsCode et PyCharm - qui sont comparés dans ce poste. De plus, vous pouvez également utiliser Jupyter Notebooks pour exécuter votre Python de manière interactive dans des cellules.

Le principal IDE utilisé pour R est R Studio qui est disponible pour MacOS, Windows et Linux.

Common Applications

R, un langage statistique, est couramment utilisé pour l'apprentissage automatique, les statistiques et l'analyse, et la visualisation de données.

Alors que Python, un langage à usage général, a un large éventail d'utilisations, y compris l'apprentissage automatique, le développement Web, l'analyse de données et le calcul numérique.

Entreprises populaires utilisant la langue

R et Python ont tous deux de grands utilisateurs de technologie. Ceux-ci incluent Google, Meta, Accenture et Microsoft pour les utilisateurs de R. Python incluent Tesla, Google, Meta et Spotify pour Python.

Mot de la fin

Python et R sont des langages puissants qui seront probablement utilisés dans un avenir prévisible. Apprendre l'un ou l'autre est un bon investissement car il vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour gérer les données et tirer des enseignements dans ce monde de plus en plus axé sur les données.

Ensuite, consultez cours d'analyse de données pour développer votre carrière.