Різниця між R проти Python

R vs Python - це поширена тема дискусій для науковців даних та аналітиків даних в наші дні. R і Python - це мови програмування з відкритим кодом. Обидві мови використовуються в науці даних і мають багато бібліотек. Python - мова програмування загального призначення, тоді як R використовується для статистичних обчислень та графіки.

Давайте дізнаємось більше про R vs Python.

R: -

R - статистична мова. Він використовується для розробки статистичного програмного забезпечення та аналізу даних. З тих пір, як видобуток даних та вивчення даних стали популярними, R також набула своєї популярності. Поряд зі статистичними методами, R також пропонує широкий спектр бібліотек для графічних методик. Він може створювати статичні графіки, які використовуються для графіків якості публікацій. Також доступні динамічні та інтерактивні графіки. R має мережу архівів пакетів (CRAN - всебічна мережа архівів R) для всіх пакетів, які він підтримує. Він містить понад 10 000 пакетів. R - мова командного рядка, але є кілька інтерфейсів, які забезпечують інтерактивний графічний інтерфейс для полегшення завдання розробникам.

Пітон: -

  • Python - багатомовна парадигма, створена Гідо ван Россумом у 1991 році. Її можна використовувати у веб-розробках, розробці програмного забезпечення, розробці системних сценаріїв тощо. Він працює на різних платформах. Python був розроблений для кращої читабельності; отже, вона має деяку схожість з англійською мовою. Python зосереджується на простому, менш захаращеному синтаксисі та граматиці.
  • На пробілах пітона помічають відступи для обмеження блоку. Він використовує динамічне введення тексту та пізнє зв'язування, які пов'язують методи та змінні під час виконання. Маючи велику кількість бібліотек, Python можна використовувати для багатьох цілей. Він посів десятку найпопулярніших мов програмування.

Порівняння «голова до голови» між R і Python (Інфографіка)

Нижче представлені 11 кращих відмінностей між R проти Python.

Ключові відмінності між R і Python

Хоча R і Python популярні для подібних цілей, тобто аналізу даних та машинного навчання. Обидві мови мають різні особливості. Кожна мова пропонує різні переваги та недоліки. Давайте розглянемо деякі ключові відмінності.

  1. Швидкість та продуктивність: Хоча обидві мови використовуються для аналізу великих даних. Але Python з ефективністю роботи є кращим варіантом для створення критичних, але швидких додатків. R трохи повільніше, ніж Python, але все ще досить швидкий, щоб обробляти великі операції з передачею даних.
  2. Графіка та візуалізація: дані можна зрозуміти легко, якщо їх можна візуалізувати. R надає різні пакети для графічної інтерпретації даних. Ggplot2 дає спеціалізовані графіки. У Python також є бібліотеки для візуалізації, але це трохи складніше, ніж R. R має досить друковану бібліотеку, яка допомагає створювати графіки якості публікацій.
  3. Глибоке навчання: Обидві мови r проти python отримали свою популярність завдяки зростаючій популярності науки про дані та машинного навчання. Хоча python пропонує безліч тонко налаштованих бібліотек, R отримав KerasR інтерфейс пакета глибокого навчання Python. Таким чином, обидві мови зараз мають дуже гарну колекцію пакетів для глибокого вивчення. Але пітон виділяється у випадку глибокого навчання та ШІ.
  4. Статистична коректність: Оскільки R розроблений для статистики даних, то він забезпечує кращу підтримку та бібліотеки для статистики. Python найкраще використовувати для розробки та розгортання додатків. Але R та його бібліотеки реалізують широкий спектр статистичних та графічних прийомів аналізу даних.
  5. Неструктуровані дані: 80% світових даних неструктуровані. Дані, отримані з соціальних медіа, переважно неструктуровані. Python пропонує такі пакети, як NLTK, scikit-образ, PyPI для аналізу неструктурованих даних. R також пропонує бібліотеки для аналізу неструктурованих даних, але підтримка не така хороша, як Python. Однак обидві мови можна використовувати для неструктурованого аналізу даних.
  6. Підтримка спільноти: І R, і Python мають хорошу підтримку громади. Обидві мови мають список розсилки користувачів, групи StackOverflow, документи та коди, що надаються користувачем. Тож ось зв’язок між обома мовами. Але обидві мови не підтримують обслуговування клієнтів. Що означає, що користувачі мають лише онлайн-спільноти та документи розробника на допомогу.

R порівняно з таблицею порівняння Python

Давайте обговоримо найвищі відмінності між R проти Python.

RПітон
R-коди потребують більшого обслуговування.Коди Python більш надійні та прості в обслуговуванні.
R є більшою мірою статистичною мовою і також використовується для графічних прийомів.Python використовується як мова загального призначення для розробки та розгортання.
R краще використовувати для візуалізації даних.Python краще для глибокого навчання.
R має сотні пакетів або способів виконання того ж завдання. У ньому є кілька пакетів для одного завдання.Python розроблений на основі філософії, що "повинен бути один і бажано лише один очевидний спосіб зробити це". Отже, у нього є кілька основних пакетів для виконання завдання.
R легко почати. У ньому є більш прості бібліотеки та графіки.Навчання бібліотек пітона може бути трохи складним.
R підтримує лише процедурне програмування для деяких функцій та об'єктно-орієнтоване програмування для інших функцій.Python - це багатопарадигмальна мова. Це означає, що python підтримує декілька парадигм, таких як об'єктно-орієнтоване, структуроване, функціональне, орієнтоване на аспекти програмування.
R - інтерпретована командним рядком мова.Python прагне до простого синтаксису. Він має схожість з англійською мовою.
R розроблений для аналізу даних, отже, він має більш потужні статистичні пакети.Статистичні пакети Python менш потужні.
R повільніше, ніж пітон, але не сильно.Пітон швидший.
R дозволяє легко використовувати складні математичні обчислення та статистичні тести.Python хороший для створення нового з нуля. Він також використовується для розробки додатків.
R менш популярний, але все ж має багато користувачів.Пітон популярніший за R

Висновок:

У обох мов r проти python є свої плюси і мінуси, це жорстка боротьба між ними. Python, здається, трохи популярніший серед науковців даних, але R також не є повним провалом. R розроблений для статистичного аналізу і дуже добре в цьому. Тоді як Python - мова загального призначення для розробки додатків. Обидві мови надають широкий спектр бібліотек та пакетів, в деяких випадках також є підтримка міжбібліотеки. Отже, це повністю залежить від вимог користувача, який вибрати.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом для R проти Python. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності R проти Python з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Вступ до Python
  2. PowerShell vs Python
  3. SQL Server проти PostgreSQL
  4. Альтернативи Python

Категорія:

Розробка програмного забезпечення