Yan yana
PythonvsR
Python ile R arasındaki fark nedir?
Güncellendi 2 dk okuma7 fark
Kısaca
Python, güçlü veri ve yapay zekâ kütüphaneleri olan genel amaçlı bir dildir; R ise istatistik, veri analizi ve grafik için yapılmış, araştırmada yaygın bir dil.
Python
Python, okunaklı sözdizimiyle bilinen; veri bilimi, otomasyon ve web arka uçlarında yaygın kullanılan, genel amaçlı ve dinamik tipli bir programlama dilidir.
Python sayfasını okuR
R, istatistik ve veri analizi için bir programlama dili ve ortamıdır; araştırmalarda veri görselleştirme, istatistiksel modeller ve raporlar için kullanılır.
R sayfasını okuPython ve R karşılaştırması
| Özellik | Python | R |
|---|---|---|
| Amaç | Veri kütüphaneleri olan genel amaçlı bir dil | İstatistik ve veri analizi için yapılmış bir dil |
| En güçlü olduğu alan | Makine öğrenmesi, derin öğrenme, otomasyon, production kodu | İstatistiksel modelleme, araştırma, görselleştirme |
| Veri tabloları | pandas ve Polars gibi kütüphanelerden gelen DataFrame'ler | Dile yerleşik data frame'ler |
| Grafikler | Matplotlib, seaborn, Plotly | ggplot2 ve yerleşik temel grafikler |
| Paketler | pip ve PyPI | CRAN ve Bioconductor |
| Sözdizimi | Girinti tabanlı; saymaya 0'dan başlar | Vektörel; saymaya 1'den başlar; <- ile atar |
| Tipik kullanıcılar | Yazılım mühendisleri, veri bilimciler, ML mühendisleri | İstatistikçiler, araştırmacılar, analistler |
Fark, açıklamalı
1991'de yayımlanan Python, web backend'lerinden otomasyona kadar her şey için kullanılan genel amaçlı bir dildir ve NumPy, pandas ve scikit-learn gibi güçlü veri kütüphaneleri kazandı. İlk kez 1993'te ortaya çıkan ve Bell Labs'in S dilini temel alan R ise istatistikçiler tarafından istatistik için yapıldı: data frame'ler, vektörler ve istatistiksel modeller dilin kendi parçasıdır.
Fark, genişliğe karşı derinliktir. Python bir projeyi veri temizlemeden makine öğrenmesine, oradan da production'daki bir API'ye kadar götürebilir; PyTorch ve benzeri kütüphanelerle derin öğrenmeye de hâkimdir. R ise CRAN'da, çoğu onları geliştiren araştırmacılar tarafından yayımlanmış en derin istatistiksel yöntem kataloğuna ve ggplot2 ile R Markdown gibi grafik ve rapor için özenli araçlara sahiptir.
Yazarken de farklı hissettirirler. Python genel amaçlı kod gibi okunur ve saymaya 0'dan başlar. R ise vektörel çalışır, saymaya 1'den başlar, atamayı genellikle <- ile yapar ve filter ve mutate gibi fiillerden oluşan pipeline'larıyla tidyverse dahil birkaç farklı stil sunar. Analistler veriyi keşfetmeyi çoğu zaman R'da daha çabuk bulur; yazılım mühendisleri ise genellikle Python'da kendini evinde hisseder.
Birbirlerini dışlamazlar. Pek çok ekip R'da keşfedip modeller, Python'da yayına alır; notebook'lar ve editörler ikisini de destekler, reticulate ve rpy2 gibi köprü paketler de birinin diğerini çağırmasını sağlar. Sık yapılan bir yanlış, R'ın eskidiğini düşünmektir: biyoistatistikte, klinik araştırmada, ekonomide ve akademide standart olmayı sürdürüyor.
Hangisini kullanmalısınız?
Python şu durumlarda doğru seçim:
- Analiziniz bir uygulamanın, API'nin ya da production pipeline'ının parçası olacak.
- Makine öğrenmesi ya da derin öğrenme üzerinde çalışıyorsunuz.
- Otomasyon, betik yazımı ya da web backend'leri için de tek bir dil istiyorsunuz.
R şu durumlarda doğru seçim:
- İşiniz istatistik, deneyler ya da araştırma etrafında dönüyor.
- Esas olarak R paketleri olarak bulunan özel yöntemlere ihtiyacınız var.
- Az kurulumla yayın kalitesinde grafikler ve tekrarlanabilir raporlar istiyorsunuz.
Sık sorulan sorular
Veri bilimi için R mı daha iyi, Python mı?
Genel olarak hiçbiri. Python daha çok yönlüdür ve makine öğrenmesinde ve production'da öndedir; R ise istatistikte ve araştırmada daha güçlüdür. Pek çok veri bilimci ikisini de bilir.
R öğrenmek Python'dan daha mı zor?
Programcılara R çoğu zaman daha tuhaf gelir: indeksler 1'den başlar ve aynı işi yapmanın birkaç yolu vardır. İstatistikçiler ve analistler içinse R'ın veriye odaklanması onu daha kolay bir başlangıç yapabilir.
R ve Python birlikte kullanılabilir mi?
Evet. reticulate paketi R'ın Python kodu çalıştırmasını, rpy2 de Python'un R'ı çağırmasını sağlar; pek çok notebook ve editör ikisini de çalıştırır.