Python và R đều là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở. Python có mục đích tổng quát hơn, còn R được tạo ra cho các tác vụ cụ thể trong phân tích dữ liệu thống kê.
Python và R là gì?
Python và R đều là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở
Mặc dù Python có mục đích tổng quát hơn, nhưng R được tạo ra cho các tác vụ cụ thể trong phân tích dữ liệu thống kê (ví dụ: mục đích học thuật). R và các gói của nó cung cấp cho bạn khả năng trực quan hóa dữ liệu khổng lồ – trí tưởng tượng của bạn là giới hạn duy nhất.
Python cho đến nay là ngôn ngữ phổ biến hơn. Theo nghiên cứu của JetBrains về 10 triệu Sổ ghi chép Jupyter có sẵn công khai trên Github vào năm 2020, 8,9 triệu sổ ghi chép được viết bằng Python và chỉ 77.000 sổ ghi chép được viết bằng R.
Python và R: Sự khác biệt chính
Dưới đây là một số lĩnh vực mà R và Python có ít điểm chung.
Phong cách lập trình
Python là một ngôn ngữ động, được thông dịch (không cần biên dịch), cho phép mã hóa dễ dàng và kiểm tra cú pháp nhanh chóng. Python là một wrapper trên C++, đó là lý do tại sao nó chậm hơn các ngôn ngữ lập trình khác như chính C++, Golang và các ngôn ngữ khác. Bởi vì Global Interpreter Lock (GIL), có giới hạn đối với lập trình song song mà không sử dụng bất kỳ thư viện cụ thể nào, Python thuận tiện hơn cho việc phân tích dữ liệu và tạo mẫu cho máy học và khoa học dữ liệu. Python cũng dễ đọc và thành thạo, trong khi R có cú pháp thống kê cụ thể.
R là ngôn ngữ lập trình khoa học, phân tích dữ liệu và phân tích kinh doanh. Ngoài ra, R hỗ trợ nhiều cách hiển thị dữ liệu với nhiều khả năng tùy chỉnh. R cũng hỗ trợ rất nhiều công cụ mô hình thống kê như modelr, Hmisc và các công cụ khác.
R không thể được sử dụng trong mã sản xuất vì nó tập trung vào nghiên cứu, trong khi Python, một ngôn ngữ có mục đích chung, có thể được sử dụng cho cả tạo mẫu và như một sản phẩm. Python cũng chạy nhanh hơn R, bất chấp các vấn đề về GIL của nó.
Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là một bước cần thiết trong báo cáo phân tích dữ liệu. R được chuẩn bị tốt để trực quan hóa dữ liệu dưới dạng biểu đồ và có hàng nghìn thư viện để trực quan hóa dữ liệu. Python không có nhiều thư viện để trình bày dữ liệu, nhưng nó vẫn rất hiệu quả và thuận tiện cho các tác vụ phân tích dữ liệu. Các thư viện R phổ biến nhất để trực quan hóa dữ liệu là ggplot2, lattice và dygraphs. Các thư viện trực quan hóa phổ biến nhất cho Python là matplotlib, seaborn và plotly.
Thư viện
R hỗ trợ hơn 12.000 thư viện phân tích dữ liệu, đó là lý do tại sao R là lựa chọn hàng đầu cho các tác vụ phân tích dữ liệu. Nhiều thư viện trong số này cũng có thể giúp bạn chuẩn bị các kết quả phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và thẩm mỹ. Python cũng có một số lượng lớn thư viện phân tích dữ liệu, nhưng Python cũng hỗ trợ các thư viện sản xuất, cho phép người dùng xây dựng ứng dụng.
Python và R – Bạn nên chọn học và sử dụng cái gì?
Việc chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất – Python hay R – thực sự phụ thuộc vào yêu cầu của bạn. Chúng ta hãy nhìn vào một số trong số chúng.
Khoa học dữ liệu
Cả Python và R đều cho phép bạn tiến hành phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, nếu bạn dự định thực hiện nghiên cứu với các báo cáo, trình bày kết quả công việc của mình dưới dạng ứng dụng và sử dụng nó trong sản xuất, thì Python là lựa chọn tốt hơn. Sẽ thuận tiện hơn khi tạo và huấn luyện các mô hình của bạn trong các thư viện Python như pytorch và tensorflow. Đối với R, có rất nhiều thư viện dành cho ML, chẳng hạn như Mlr và Caret, vì vậy bạn cũng có thể dùng thử chúng cho các mô hình nguyên mẫu.
Nghiên cứu
Nếu bạn cần tiến hành nghiên cứu, sự lựa chọn là có thể tranh cãi. Python cung cấp cho bạn các thư viện tiện dụng để phân tích dữ liệu khám phá, chẳng hạn như pandas và việc trực quan hóa có thể được thực hiện bằng sơ đồ. Tuy nhiên, nó chỉ hữu ích cho phân tích mục đích chung. Nếu bạn muốn tiến hành phân tích thống kê với các báo cáo đầy đủ, tốt hơn là nên thử R với các thư viện cụ thể của nó, chẳng hạn như dplyr hoặc esquisse.
Nhóm Datalore lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của các gói phân tích dữ liệu R và cũng triển khai các số liệu thống kê sẵn dùng cho bộ dữ liệu Python. Hãy xem cách bạn có thể nhận được số liệu thống kê mô tả chỉ bằng một cú nhấp chuột!
Nguyên mẫu
Như chúng tôi đã đề cập trước đây, R phù hợp hơn để phân tích dữ liệu và toàn diện để kiểm tra các giả thuyết và lập mô hình. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tạo một mô hình học máy và cố gắng quan sát cách nó hoạt động trong ứng dụng của mình, thì Python là lựa chọn phù hợp. Để tạo một ứng dụng đơn giản, bạn có thể sử dụng các khung dựa trên web này: django, jar hoặc fastapi.
Nếu bạn mới bắt đầu lập trình, Datalore có thể giúp bạn xây dựng ứng dụng từ sổ ghi chép Python và R bằng một vài cú nhấp chuột bằng trình tạo Báo cáo.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu hai ngôn ngữ lập trình phổ biến để phân tích dữ liệu: Python và R. Có vẻ như R phù hợp hơn cho lập trình khoa học và thống kê, trong khi Python phù hợp hơn để đưa phân tích dữ liệu của bạn vào sản xuất. Trong Datalore, bạn có thể sử dụng cả hai ngôn ngữ lập trình và thật dễ dàng để bắt đầu trực tuyến miễn phí với Community Plan.
Nguồn: JetBrains
Dịch: Ann Phạm – ViHoth Corporation
