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R と Python: 11 の主な違い

データサイエンスと機械学習の開発に関しては、R と Python という 2 つのプログラミング言語が非常に人気があります。

いずれかの言語を使用すると、データサイエンスチームがデータを簡単に探索、分析、視覚化、学習、操作できるようになります。ただし、使用する言語を選択する場合は、言語間の主な違いを理解しておく必要があります。この記事では、その違いを調査して説明します。

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R: 概要

R は、統計計算とグラフ作成のためのプログラミング言語です。これは 1995 年に初めてリリースされました。ロバート・ジェントルマンとロス・ウナカがニュージーランドのオークランド大学で開発しました。 R は、S プログラミング言語の実用的な実装として開発されました。

R はプログラミング言語ですが、それ以上のものとして配布されています。これにはプログラミング環境である R Studio が含まれています。この環境では、視覚化の作成、データの管理、構文の強調表示とデバッグのサポートを備えた R コードの作成が可能になります。

R はオープンソースであり、Windows、MacOS、Linux などのすべての主要なオペレーティングシステム上で実行されます。 R プログラミング言語で書かれたサンプルプログラムがどのようなものかを示すために、正規分布に従うランダムな値のセットを生成するサンプルプログラムを次に示します。

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

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

Python: 概要

Python は世界で最も人気のある言語の 1 つです。これは、複数のプログラミングパラダイムをサポートする多用途の汎用プログラミング言語です。これは、機械学習、Web 開発、自動化のための短いスクリプトの作成に広く使用されています。 Python は学習が簡単で、コードを学習するほとんどの人が最初の言語として使用します。

Guido van Rossum が開発した Python は、1991 年に初めてリリースされました。古いものにもかかわらず、長年にわたって更新され、最新化されてきました。最も注目すべきは、Python バージョン 3 のリリースが Python バージョン 2 から大きく進歩したことです。

R と同様に、Python はオープンソースであり、すべての主要なオペレーティングシステム用のトランスレーターを備えています。さらに、Jupyter Notebook など、コードを実行するためのさまざまなブラウザベースの環境があります。 Python は汎用ですが、データサイエンスと機械学習用のパッケージとライブラリがあります。

以下は、NumPy パッケージを使用して正規分布に従う 10000 個の乱数を作成するプログラム例です。

 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)

直接対決: R 対 Python

ご覧のとおり、これらの言語は似ていますが、いくつかの基本的な違いがあります。次のプロジェクトでどの言語を学習するか、または使用するかを決定する際には、考慮すべき重要な違いがいくつかあります。

目標

R は、データを分析して視覚化する簡単な方法を提供するために作成されたプログラミング言語です。その使用は主に統計、データサイエンス、機械学習に限定されています。

一方、Python はエレガントかつシンプルになるように設計された汎用言語です。そのため、人工知能やウェブ開発の分野で広く使用されています。

ユーザー

R は統計学者が使用するように設計されています。その結果、統計に必要な関数を備えたシンプルなインターフェイスが提供されます。

Python は、あらゆる経験レベルのさまざまな開発者によって広く使用されています。その多用途性により、特定の専門職だけでなく、ソフトウェアエンジニア、アナリスト、科学者などのさまざまな専門職によって使用されています。

データの分析と視覚化

Python の最も人気のあるアプリケーションの 1 つは、データの分析と視覚化を含むデータサイエンスです。ただし、Python はこのアプリケーションをネイティブにサポートしておらず、代わりに Pandas や Matplotlib などのライブラリやパッケージに依存します。

汎用的な Python とは異なり、R はデータサイエンスに使用するために作られています。そのため、R にはデータ分析とグラフ描画のための機能がすぐに備わっています。組み込み関数に加えて、さらなる分析に使用できるパッケージがあります。

パフォーマンス

R の単純さと抽象化はパフォーマンスを犠牲にします。あまり速くありません。プログラミングにおいて、遅いとは、他の言語よりも数ミリ秒遅い実行を意味します。したがって、R の遅さはユーザーにはほとんど気づかれないかもしれません。

R と同様に、Python も高レベルの抽象化と単純化を提供するため、より柔軟になりますが、速度は遅くなります。 Python プログラムのパフォーマンスを向上させるために、NumPy や PyTorch などのライブラリは内部で C++ または C を使用し、Python でバインディングを提供します。これにより、Python の実行が高速化されます。

機械学習での使用法

R は、視覚化と分析に加えて、回帰、分類、クラスタリングアルゴリズムを使用した機械学習モデルの構築にも使用できます。 Caret、lattice、DataExplorer、Dalex などのパッケージがあります。

Python は、機械学習で使用される最も人気のある言語です。 Tensorflow、PyTorch、Jax などの豊富なライブラリエコシステムを備えています。また、機械学習インフラストラクチャプラットフォームによって最も広くサポートされています。

学習曲線

R はシンプルになるように設計されました。ただし、私の経験では、その構文は慣れるまでに時間がかかり、Python よりも少し難しいです。

Python は、エレガントかつシンプルになるように設計された、最も初心者に優しいプログラミング言語の 1 つです。 R に比べて学習曲線が緩やかです。

コミュニティ

R には、Python より小さいとはいえ、大規模なコミュニティがあります。使用できるパッケージが 10,000 以上あるため、これは依然として重要です。この言語は依然として非常に人気があるため、学ぶための教育リソースも数多くあります。

これも Python が優れている分野です。おそらく、世界中のあらゆるプログラミング言語の中で最大のコミュニティを持っています。機械学習やデータ処理など、ほぼあらゆるものに対応するオープンソースパッケージがあります。コミュニティによって作成された Python とその多くのツールを学習するための無料および有料の教育リソースが多数あります。

柔軟性/多用途性

R は主に統計計算を目的としています。したがって、このユースケース以外には使用されません。

一方、Python は多用途です。これはさまざまな目的で広く使用されており、データサイエンスは数多くあるものの 1 つにすぎません。

IDE

Python はインタープリターとしてのみ配布されます。 IDE はユーザー次第です。最も人気のある 2 つの IDE は VsCode と PyCharm です。この投稿ではこれらを比較します。さらに、Jupyter Notebook を使用して、セル内で Python を対話的に実行することもできます。

R に使用される主な IDE は、MacOS、Windows、および Linux で利用できる R Studio です。

一般的なアプリケーション

R は統計言語であり、機械学習、統計と分析、データの視覚化によく使用されます。

Python は汎用言語ですが、機械学習、Web 開発、データ分析、数値計算など、幅広い用途に使用されています。

この言語を使用している人気のある企業

R と Python にはどちらも大規模なテクノロジーユーザーがいます。これらには、Google、Meta、Accenture、Microsoft for R が含まれます。Python ユーザーには、Tesla、Google、Meta、Spotify for Python が含まれます。

最後の言葉

Python と R は、近い将来に使用される可能性が高い強力な言語です。どちらかを学ぶことは、データを分析し、ますますデータ主導の世界に洞察を引き出すスキルを身につけるため、良い投資となります。

次に、キャリアを成長させるためにデータ分析コースをチェックしてください。