R vs. Python : 11 différences essentielles

Lorsqu'il s'agit de science des données et de développement de l'apprentissage automatique, deux langages de programmation se distinguent par leur grande popularité : R et Python.

L'utilisation de l'un ou l'autre de ces langages 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 langages si vous voulez choisir celui que vous souhaitez utiliser. Cet article explore et explique ces différences.

R : une vue d'ensemble

R est un langage de programmation pour le calcul statistique et la création de graphiques. Il a été publié 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.

Bien que R soit un langage de programmation, il est distribué comme bien plus que cela. 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 une coloration syntaxique et un support de débogage.

R est un logiciel libre qui 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 : Une vue d'ensemble

Python est l'un des langages les plus populaires au monde. Il s'agit d'un langage de programmation polyvalent, à usage général, qui prend en charge de nombreux paradigmes de programmation. Il est largement utilisé pour apprentissage automatiquePython est un langage de programmation, de développement web et d'écriture de scripts courts pour l'automatisation. Python est facile à apprendre et est 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 ; en particulier, la version 3 de Python a constitué un énorme bond en avant par rapport à la version 2.

Comme R, Python est un logiciel libre et dispose d'un traducteur pour tous les principaux systèmes d'exploitation. En outre, il existe différents environnements basés sur un navigateur pour l'exécution du code, tels que Carnets Jupyter. Python est polyvalent mais dispose de paquets et de bibliothèques pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Voici un exemple de programme qui utilise le paquetage NumPy pour créer 10000 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)

Tête-à-tête : R vs. Python

Comme vous pouvez le constater, les langages sont similaires mais présentent des différences fondamentales. Au moment de choisir le langage à apprendre ou à utiliser pour votre prochain projet, voici quelques différences essentielles à prendre en compte.

Objectifs

R est un langage de programmation créé pour faciliter l'analyse des données et la création de visualisations. Son utilisation est principalement limitée aux statistiques, science des donnéeset l'apprentissage automatique.

D'autre part, Python est un langage à usage général conçu pour être élégant et simple. C'est pourquoi il est largement utilisé dans les domaines de l'intelligence artificielle et du développement web.

Utilisateurs

R est conçu pour être utilisé par des statisticiens. Par conséquent, il offre une interface simple avec les fonctions dont vous avez besoin pour les statistiques.

Python est largement utilisé par différents développeurs, quel que soit leur niveau d'expérience. En raison de sa polyvalence, il n'est pas utilisé par une seule profession, mais par différentes professions, telles que les ingénieurs logiciels, les analystes et les scientifiques.

Analyse et visualisation des données

L'une des applications les plus populaires de Python est la science des données, qui implique l'analyse et la visualisation des données. Cependant, Python ne prend pas en charge cette application de manière native et s'appuie plutôt sur des bibliothèques et des paquets tels que Pandas et Matplotlib.

Contrairement à Python, qui est polyvalent, R est conçu pour être utilisé dans le domaine de la science des données. Par conséquent, R dispose d'emblée de fonctions d'analyse des données et de traçage de graphiques. En plus des fonctions intégrées, il existe des packages que vous pouvez utiliser pour une analyse plus poussée.

Performance

La simplicité et les abstractions de R se font au détriment des performances. Il n'est pas très rapide. En programmation, être lent signifie fonctionner 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 liens en Python. Cela permet à Python de fonctionner plus rapidement.

Utilisation dans l'apprentissage automatique

Outre la visualisation et l'analyse, R peut être utilisé pour construire modèles d'apprentissage automatique en utilisant des algorithmes de régression, de classification et de regroupement. Il propose des packages tels que Caret, lattice, DataExplorer et Dalex.

Python est le langage le plus utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il dispose d'un riche écosystème de bibliothèques, telles que Tensorflow, PyTorch et Jax. C'est également le langage le plus largement pris en charge par Plateformes d'infrastructure d'apprentissage automatique.

Courbe d'apprentissage

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. Sa courbe d'apprentissage est plus douce que celle de R.

Communauté

R dispose d'une grande communauté, même si elle est moins importante que celle de Python. Elle n'en est pas moins importante, car elle compte plus de 10 000 paquets à utiliser. Il existe également de nombreuses ressources éducatives pour apprendre, car le langage est toujours incroyablement populaire.

C'est un autre domaine où Python brille. Il possède probablement la plus grande communauté de tous les langages de programmation au monde. Il propose des logiciels libres pour presque tous les domaines, y compris l'apprentissage automatique et le traitement des données. Il existe de nombreuses ressources éducatives gratuites et payantes pour apprendre Python et ses nombreux outils créés par la communauté.

Popularité

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde, rivalisant avec JavaScript et Java. C'est également l'un des langages les plus appréciés en raison de sa simplicité et de sa polyvalence.

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

Flexibilité/Versatilité

R est principalement destiné aux calculs statistiques. Il n'est donc pas utilisé 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 d'autres.

IDE

Python est distribué uniquement en tant qu'interprète. L'IDE dépend de l'utilisateur. Les deux IDE les plus populaires sont VsCode et PyCharm - qui sont comparés dans la section ce poste. En outre, vous pouvez également utiliser les carnets Jupyter pour exécuter votre Python de manière interactive dans des cellules.

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

Applications courantes

R, un langage statistique, est couramment utilisé pour l'apprentissage automatique, les statistiques et l'analyse, ainsi que la visualisation des 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 comptent tous deux de grands utilisateurs dans le domaine de la technologie. Parmi eux figurent Google, Meta, Accenture et Microsoft pour R. Les utilisateurs de Python comprennent Tesla, Google, Meta et Spotify pour Python.

Dernières paroles

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

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