Разница между R и Python
Rs против Python - распространенная тема дискуссий для ученых и аналитиков данных. R и Python являются открытыми языками программирования. Оба языка используются в науке о данных и имеют много библиотек. Python - это язык программирования общего назначения, тогда как R используется для статистических вычислений и графики.
Давайте узнаем больше о R против Python.
Р:-
R является статистическим языком. Он используется для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. С тех пор, как интеллектуальный анализ данных и их изучение стали популярными, R также приобрел популярность. Наряду со статистическими методами, R также предоставляет широкий спектр библиотек для графических методов. Он может создавать статические графики, которые используются для графиков качества публикации. Динамические и интерактивные графики также доступны. R имеет сеть архивов пакетов (CRAN-Comprehensive R Archive Network) для всех пакетов, которые он поддерживает. Он содержит более 10000 пакетов. R - это язык командной строки, но есть несколько интерфейсов, которые предоставляют интерактивный графический интерфейс для облегчения работы разработчиков.
Python: -
- Python - это мультипарадигмальный язык, созданный Гвидо ван Россумом в 1991 году. Он может использоваться в веб-разработке, разработке программного обеспечения, создании системных сценариев и т. Д. Он работает на разных платформах. Python был разработан для лучшей читаемости; следовательно, оно имеет некоторое сходство с английским языком. Python фокусируется на простом, менее загроможденном синтаксисе и грамматике.
- В пробелах python отмечают отступы для ограничения блока. Он использует динамическую типизацию и позднее связывание, которые связывают методы и переменные во время выполнения. С большим количеством библиотек Python может использоваться для многих целей. Он входит в десятку самых популярных языков программирования.
Сравнение лицом к лицу между R и Python (Инфографика)
Ниже приведены 11 главных отличий между R и Python.
Ключевые различия между R и Python
Хотя R и Python популярны для аналогичной цели, то есть для анализа данных и машинного обучения. Оба языка имеют разные особенности. Каждый язык предлагает свои преимущества и недостатки. Давайте посмотрим на некоторые ключевые различия.
- Скорость и производительность: хотя оба языка используются для анализа больших данных. Но с точки зрения производительности Python - лучший вариант для создания важных, но быстрых приложений. R немного медленнее, чем Python, но все еще достаточно быстр для обработки больших данных.
- Графика и визуализация: данные можно легко понять, если их можно визуализировать. R предоставляет различные пакеты для графической интерпретации данных. Ggplot2 дает настроенные графики. Python также имеет библиотеки для визуализации, но он немного сложнее, чем R. R имеет симпатичную библиотеку, которая помогает в построении графиков качества публикации.
- Глубокое обучение: оба языка против питона приобрели популярность благодаря растущей популярности науки о данных и машинного обучения. В то время как python предлагает множество прекрасно настроенных библиотек, R получил KerasR интерфейс пакета глубокого обучения Python. Таким образом, оба языка теперь имеют очень хорошую коллекцию пакетов для глубокого изучения. Но Python выделяется в случае глубокого обучения и AI.
- Статистическая корректность: поскольку R разработан для статистики данных, следовательно, он обеспечивает лучшую поддержку и библиотеки для статистики. Python лучше всего использовать для разработки и развертывания приложений. Но R и его библиотеки реализуют широкий спектр статистических и графических методов для анализа данных.
- Неструктурированные данные: 80% мировых данных являются неструктурированными. Данные, полученные из социальных сетей, в основном неструктурированы. Python предлагает пакеты, такие как NLTK, scikit-image, PyPI для анализа неструктурированных данных. R также предлагает библиотеки для анализа неструктурированных данных, но поддержка не так хороша, как Python. Тем не менее, оба языка могут быть использованы для анализа неструктурированных данных.
- Поддержка сообщества: оба R и Python имеют хорошую поддержку сообщества. На обоих языках есть список рассылки пользователей, группы StackOverflow, документы, добавленные пользователями, и коды. Так что здесь есть связь между обоими языками. Но оба языка не имеют поддержки клиентов. Это означает, что у пользователей есть только онлайн-сообщества и документы разработчика для помощи.
Сравнение R и Python
Давайте обсудим основные различия между R и Python.
р | питон |
R коды нуждаются в дополнительном обслуживании. | Коды Python более надежны и просты в обслуживании. |
R является более статистическим языком и также используется для графических методов. | Python используется как язык общего назначения для разработки и развертывания. |
R лучше использовать для визуализации данных. | Python лучше для глубокого изучения. |
R имеет сотни пакетов или способов выполнить одну и ту же задачу. Он имеет несколько пакетов для одной задачи. | Python разработан на основе философии, согласно которой «должен быть один, а желательно только один очевидный способ сделать это». Следовательно, он имеет несколько основных пакетов для выполнения задачи. |
R легко начать с У него есть более простые библиотеки и графики. | Изучение библиотек Python может быть немного сложным. |
R поддерживает только процедурное программирование для некоторых функций и объектно-ориентированное программирование для других функций. | Python - это мультипарадигмальный язык. Это означает, что Python поддерживает несколько парадигм, таких как объектно-ориентированное, структурированное, функциональное, аспектно-ориентированное программирование. |
R - интерпретируемый язык командной строки. | Python стремится к простому синтаксису. Это имеет сходство с английским языком. |
R разработан для анализа данных, следовательно, он имеет более мощные статистические пакеты. | Статистические пакеты Python менее мощны. |
R медленнее, чем Python, но не намного. | Python быстрее. |
R облегчает использование сложных математических расчетов и статистических тестов. | Python хорош для создания чего-то нового с нуля. Он также используется для разработки приложений. |
R менее популярен, но, тем не менее, у него много пользователей. | Python более популярен, чем R |
Вывод:
Оба языка против питона имеют свои плюсы и минусы, это жесткая борьба между ними. Python, кажется, немного более популярен среди исследователей данных, но R также не является полным провалом. R разработан для статистического анализа и очень хорош в этом. Принимая во внимание, что Python является языком общего назначения для разработки приложений. Оба языка предоставляют широкий спектр библиотек и пакетов, в некоторых случаях также доступна межбиблиотечная поддержка. Следовательно, это полностью зависит от требований пользователя, какой из них выбрать.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к R против Python. Здесь мы также обсудим ключевые отличия R от Python с инфографикой и таблицей сравнения. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Введение в Python
- PowerShell против Python
- SQL Server против PostgreSQL
- Python Альтернативы