Als u moet kiezen tussen Python en R, zal het project dat u gepland heeft een doorslaggevende factor zijn. Terwijl R beter is voor statistieken en het visualiseren van resultaten, heeft Python een breed scala aan functies en oplossingen.

Wat zijn Python en R?

Als je wilt leren programmeren en op zoek bent naar een taal die geschikt is voor onderzoek met analyses en statistieken, kom je vroeg of laat zeker Python en R tegen. Deze twee programmeertalen worden veel gebruikt in datawetenschap, voorspellende analyses en datavisualisatie, en hebben beide een grote gebruikersgemeenschap. Op het eerste gezicht hebben ze veel gemeen, maar hieronder gaan we ook in op hun verschillen.

Wat zijn de voor- en nadelen van R?

R dankt zijn naam aan zijn ontwikkelaars, Ross Ihaka en Robert Gentleman. Deze twee statistici van de Universiteit van Auckland ontwikkelden en brachten de taal begin jaren negentig op de markt. Hun doel was een taal te ontwikkelen waarmee complexe statistische analyses konden worden uitgevoerd en weergegeven. De oorspronkelijke doelgroep bestond uit mensen met uitgebreide kennis van statistiek en programmeren. R is gebaseerd op de programmeertaal S en is een gratis implementatie.

R kan worden gecompileerd en draait op UNIX-platforms, Linux, Windows en Mac. Het wordt vooral gebruikt voor het ontwikkelen van statistische software en het uitvoeren van diepgaande data-analyses. Dankzij de talrijke bibliotheken kan R ook worden gebruikt voor grafische weergaven van data. De taal is open source en maakt deel uit van het GNU-project. Hoewel R in het verleden vooral in academische contexten werd gebruikt, kan het nu bogen op integratie met een aantal andere talen en programma’s en wordt het door veel bedrijven gebruikt.

Voordelen van R

  • Open source: R is een taal voor iedereen, althans wat betreft kosten en beschikbaarheid. Het is volledig gratis en open source. Dat betekent dat u het kunt gebruiken of uitbreiden naar gelang uw project vereist.
  • Toepassingsgebied: Het feit dat R open source is, betekent ook dat er een aantal gebruikersaanpassingen vrij beschikbaar zijn gemaakt. De kans dat er al een oplossing voor uw probleem bestaat, is relatief groot. Ontwikkelaars hebben al ongeveer 20.000 pakketten op basis van R gemaakt, die vaak op maat gemaakte oplossingen bieden voor gespecialiseerde onderwerpen.
  • Compatibiliteit: R werkt op een aantal verschillende platforms en heeft interfaces met verschillende andere talen en databases. U kunt R dus gemakkelijk gebruiken voor een deel van uw project en het in een grotere context integreren.
  • Gebruikersinterface: Er is een grafischeinterface ontwikkeld om de taal gebruiksvriendelijker te maken. De interface, Rstudio genaamd, maakt het aanzienlijk eenvoudiger om met R-code te werken, waardoor projecten sneller kunnen worden geïmplementeerd. Pakketten zoals Plotly maken het ook eenvoudiger om visualisaties in de vorm van grafieken en diagrammen te maken.
  • Community: R heeft een enthousiaste community achter zich staan. Veel R-gebruikers zijn experts in hun vakgebied en kunnen waardevolle tips geven voor het oplossen van uw problemen. De brede community betekent ook dat er een overvloed aan documentatie en de extra pakketten en bibliotheken zijn die we hierboven hebben genoemd.

Nadelen van R

  • Prestaties: R is geen trage of zwakke taal, maar bij grotere datasets kunt u vertragingen ondervinden. Een van de redenen hiervoor is de single-thread-verwerking, waarbij slechts één CPU tegelijk kan worden gebruikt.
  • Leercurve: Aangezien R meestal zonder grafische interface wordt aangeboden, kan het een behoorlijke leercurve met zich meebrengen. Het kan even duren voordat u de verschillende notatieregels, beperkingen en eigenaardigheden van de taal onder de knie hebt. Kennis van statistiek is ook een belangrijke voorwaarde om met R te kunnen werken. Bekijk onze R-tutorial voor beginners om een eerste indruk van de taal te krijgen.

Wat zijn de voor- en nadelen van Python?

Python is aanzienlijk bekender dan R en wordt door miljoenen mensen wereldwijd gebruikt. De taal is in 1991 ontwikkeld door Guido van Rossum en heeft altijd als doel gehad om zo eenvoudig mogelijke code te bieden. Veel termen in de taal zijn rechtstreeks uit het Engels overgenomen, waardoor deze gemakkelijker te begrijpen is. Python-code is ook erg duidelijk en gemakkelijk te lezen. Het is platformonafhankelijk en objectgeoriënteerd. Dankzij de grote community en de open-sourceaanpak zijn er tal van pakketten beschikbaar op het gebied van deep learning, AI en datawetenschap. Bekijk onze Python-tutorial voor meer informatie over de taal.

Voordelen van Python

  • Veelzijdigheid: Python is in alle opzichten een veelzijdige taal. Het kan op verschillende gebieden worden gebruikt en maakt het zo mogelijk om projecten holistisch aan te pakken. Het is ook platformonafhankelijk, wat betekent dat het op verschillende systemen kan worden gebruikt. En het heeft talrijke interfaces met andere programma’s, talen en databases.
  • Open source: Net als R is Python ook open source en vrij beschikbaar. De verdere ontwikkeling van Python wordt gecoördineerd door de Python Software Foundation, maar elke gebruiker kan de taal aanpassen voor zijn eigen projecten.
  • Reikwijdte: Python-gebruikers hebben een grote verscheidenheid aan pakketten ontwikkeld. Er zijn meer dan 300.000 oplossingen beschikbaar om te downloaden. Dat maakt het werken aan de meeste projecten aanzienlijk eenvoudiger.
  • Leercurve: Python is een van de eenvoudigste programmeertalen die er zijn. Ondanks zijn indrukwekkende reikwijdte kan het in relatief korte tijd worden geleerd en gebruikt. De code is ook relatief duidelijk, wat het gemakkelijker maakt om in teams te werken en zelf kleine projecten te implementeren.
  • Community: Python heeft een grote community die voortdurend documentatie en bibliotheken creëert. Deze community staat bekend als behulpzaam en ondersteunend, dus als je vragen of problemen hebt, vind je waarschijnlijk wel iemand die je kan helpen.

Nadelen van Python

  • Prestaties: Als dynamische taal zou Python zeker sneller kunnen zijn. Dat geldt vooral voor grote datasets, waardoor veel programmeurs in dat geval op zoek gaan naar alternatieven.
  • Fouten: Python is geen bijzonder foutgevoelige taal, maar als je een fout in de code hebt gemaakt, kom je daar pas tijdens de uitvoering achter. Regelmatig en uitgebreid testen is daarom erg belangrijk bij het werken met Python.
  • Visualisatie: Python schiet ook tekort als het gaat om het visualiseren van statistische waarden en resultaten. Er zijn maar een paar tools die echt bevredigende resultaten kunnen leveren.
  • Mobiele apparaten: Python is niet optimaal voor gebruik op mobiele apparaten. Hoewel er een paar oplossingen voor zijn, kiezen de meeste app-ontwikkelaars voor een alternatieve taal met native compatibiliteit voor Android en iOS.

Wat is het verschil tussen Python en R?

Nu we beide talen afzonderlijk hebben bekeken, gaan we enkele verschillen tussen Python en R bekijken.

Syntaxis

De verschillen tussen de syntaxis van de twee talen zijn meteen te zien. R ziet er als volgt uit:

$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)
r

Python is iets beknopter:

>>> print("Hello! You’re using Python.")
python

Andere verschillen tussen Python en R

Naast de syntaxis zijn er nog enkele andere belangrijke verschillen tussen Python en R.

  • Toepassingen: De twee talen hebben zeer verschillende benaderingen. R is in de eerste plaats bedoeld voor statistische analyses en visualisaties en is daar zeer goed in. Python heeft een veel bredere benadering en is ook geschikt voor het programmeren van software en deep learning.
  • Toepassingsgebied en populariteit: Steeds meer mensen gebruiken R buiten de academische wereld, maar de taal heeft nog steeds zijn wortels in de wetenschap. Python wordt door aanzienlijk meer ontwikkelaars gebruikt. Dat betekent dat Python veel meer pakketten heeft dan R.
  • Prestaties: R en Python zijn niet de snelste talen die er zijn. Python is echter iets sneller en krachtiger dan R.
  • Formaten: Python kan met verschillende gegevensformaten werken, maar R is beperkter. CSV-, Excel- en tekstbestanden zijn de enige formaten die zonder extra tools worden ondersteund.

Python versus R: welke taal moet je leren?

Welke taal komt als beste uit de bus, Python of R? Het zijn allebei zeer krachtige talen, dus het antwoord hangt sterk af van wat u wilt doen. Als u voornamelijk statistische modellen wilt maken en visualiseren, is R de betere keuze. Als uw project verder gaat dan statistiek, biedt Python u veel meer mogelijkheden.

Ga naar hoofdmenu