R vs Python: de 11 belangrijkste verschillen

Geplaatst op 12 januari 2022

R en Python zijn de state-of-the-art programmeertalen op het gebied van Data Science. Als je in de wereld van data analyse werkt, ben je waarschijnlijk goed op de hoogte van het Python vs. R-debat. In veel opzichten lijken de twee open source-talen erg op elkaar. Beide talen zijn gratis te downloaden voor iedereen, en zijn zeer geschikt voor Data Science taken, van gegevensmanipulatie en automatisering tot bedrijfsanalyse en verkenning van Big Data. Het belangrijkste verschil is dat Python een programmeertaal voor algemene doeleinden is, terwijl R zijn wortels heeft in statistische analyse.

In dit blog bespreken we de 11 belangrijkste verschillen tussen de beide talen, en geven we wat tips ter overweging bij de keuze.

Wat is R?

R is een open source programmeertaal die is geoptimaliseerd voor statistische analyse en datavisualisatie. R is ontwikkeld in 1992 en heeft een rijk ecosysteem met complexe datamodellen en elegante tools voor datarapportage. Bij de laatste telling waren er meer dan 13.000 R-pakketten beschikbaar via het Comprehensive R Archive Network (CRAN) voor diepgaande analyses.

R is populair onder Data Scientists en onderzoekers en biedt een breed scala aan bibliotheken en tools voor het volgende:

Gegevens opschonen en voorbereiden
Visualisaties maken
Machine Learning en Deep Learning-algoritmen trainen en evalueren

R wordt vaak gebruikt binnen RStudio, een geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) voor vereenvoudigde statistische analyse, visualisatie en rapportage. R-applicaties kunnen via Shiny direct en interactief op het web worden gebruikt.

Wat is Python?

Python, uitgebracht in 1989, is een algemene, objectgeoriënteerde programmeertaal die de leesbaarheid van de code benadrukt door het royale gebruik van witruimte in combinatie met een eenvoudige syntax en grammatica. Python is gemakkelijk te leren en favoriet bij programmeurs en ontwikkelaars. Python is een van de meest populaire programmeertalen ter wereld, net achter Java en C.

Python heeft een groot aantal bibliotheken die de Data Science taken ondersteunen. Voorbeelden hiervan zijn o.a.:

Panda's voor gegevensmanipulatie en analyse
Matplotlib voor het bouwen van datavisualisaties

Bovendien is Python bijzonder geschikt om Machine Learning op grote schaal in te zetten. De suite van gespecialiseerde Deep Learning en Machine Learning bibliotheken omvat tools zoals scikit-learn, Keras en TensorFlow, waarmee Data Scientists geavanceerde datamodellen kunnen ontwikkelen die rechtstreeks op een productiesysteem kunnen worden aangesloten. Verder is Jupyter Notebooks een open source webtoepassing voor het eenvoudig delen van documenten die de live Python-code, vergelijkingen, visualisaties en Data Science verklaringen bevatten.

De 11 belangrijkste verschillen tussen R en Python

Het belangrijkste onderscheid tussen de twee talen betreft de wijze waarop zij Data Science benaderen. Beide open source programmeertalen worden ondersteund door grote gemeenschappen, die hun bibliotheken en tools voortdurend uitbreiden. Maar hoewel R voornamelijk wordt gebruikt voor statistische analyse, biedt Python een meer algemene benadering van het zogenaamde “data wrangling”, het transformeren van data in een ander, bruikbaarder formaat. De onderstaande tabel geeft een overzicht van de 11 belangrijkste verschillen:

R	Python
R-codes hebben meer onderhoud nodig.	Python-codes zijn robuuster en gemakkelijker te onderhouden.
R is meer een statistische taal en wordt ook gebruikt voor grafische technieken.	Python wordt gebruikt als een algemene taal voor ontwikkeling en implementatie.
R is beter voor datavisualisatie.	Python is beter voor Deep Learning.
R heeft honderden pakketten of manieren om dezelfde taak te volbrengen. Het heeft meerdere pakketten voor één taak.	Python is ontworpen volgens de filosofie dat "er één en bij voorkeur één voor de hand liggende manier zou moeten zijn om het te doen". Daarom heeft het weinig verschillende pakketten om een taak te volbrengen.
R is gemakkelijk om mee te beginnen. Het heeft eenvoudiger bibliotheken en plots	Het leren van Python-bibliotheken kan wat ingewikkelder zijn.
R ondersteunt alleen procedureel programmeren voor bepaalde functies en object georiënteerd programmeren voor andere.	Python is een taal met meerdere paradigma's. Het betekent dat python meerdere paradigma's ondersteunt, zoals objectgeoriënteerd, gestructureerd, functioneel, aspectgeoriënteerd programmeren.
R is een op command line geïnterpreteerde taal.	Python streeft naar een eenvoudige syntaxis. Het heeft een gelijkenis met de Engelse taal.
R is ontwikkeld voor data-analyse; daarom heeft het krachtigere statistische pakketten.	De statistische pakketten van Python zijn minder krachtig.
R is langzamer dan Python, maar niet veel.	Python is sneller.
R maakt het eenvoudig om ingewikkelde wiskundige berekeningen en statistische tests te gebruiken.	Python is goed om helemaal opnieuw iets nieuws te bouwen. Het wordt ook gebruikt voor applicatieontwikkeling.
Table	Python is populairder dan R

Python vs. R: wat past bij jou?

Het kiezen van de juiste taal hangt af van je specifieke situatie. Hier zijn enkele dingen om te overwegen:

Heb je programmeerervaring?

Dankzij de gemakkelijk te lezen syntaxis heeft Python een leercurve die lineair en soepel is. Het wordt beschouwd als een goede taal voor beginnende programmeurs. Met R kunnen beginners binnen enkele minuten gegevensanalysetaken uitvoeren. Maar de complexiteit van geavanceerde functionaliteit in R maakt het moeilijker om expertise te ontwikkelen.

Wat gebruiken je collega's?

R is een statistische tool die wordt gebruikt door academici, ingenieurs en wetenschappers zonder programmeervaardigheden. Python is een productieklare taal die wordt gebruikt in een breed scala van industriële, onderzoeks- en technische workflows.

Welke problemen probeer je op te lossen?

R-programmering is beter geschikt voor statistisch leren, met ongeëvenaarde bibliotheken voor gegevensverkenning en experimenten. Python is een betere keuze voor Machine Learning en grootschalige toepassingen, met name voor gegevensanalyse binnen web toepassingen.

Hoe belangrijk zijn grafieken en diagrammen?

R-applicaties zijn ideaal voor het visualiseren van uw gegevens in prachtige graphics. Daarentegen zijn Python-applicaties gemakkelijker te integreren in een technische omgeving.

Conclusie

Veel hulpprogramma’s ondersteunen zowel R als Python. Dat is de reden waarom de meeste organisaties een combinatie van beide talen gebruiken. In feite kunt je data-analyses en verkenningen in een vroeg stadium uitvoeren in R en vervolgens overschakelen naar Python wanneer het tijd is om de dataproducten met anderen te delen. De vraag is dan ook niet zozeer welke te kiezen, maar meer hoe je beide programmeertalen het beste kunt gebruiken voor je specifieke gebruikssituaties.

Meer weten?

Wil je meer weten over de waarde die Data Science je bedrijf kan bieden? Download dan de klantcase, en lees hoe Agentschap Telecom Data Science technieken inzet om de hoge directe herstelkosten van graafschade te reduceren.