Różnica między R a Pythonem
R vs Python jest obecnie częstym tematem debat dla naukowców i analityków danych. Zarówno R, jak i Python są językami programowania typu open source. Oba języki są używane w informatyce i mają wiele bibliotek. Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, natomiast język R służy do obliczeń statystycznych i grafiki.
Dowiedzmy się więcej o R vs Python.
R: -
R jest językiem statystycznym. Służy do opracowywania oprogramowania statystycznego i analizy danych. Od kiedy eksploracja danych i badanie danych stały się popularne, R zyskał również na popularności. Oprócz technik statystycznych, R zapewnia także szeroki zakres bibliotek dla technik graficznych. Może tworzyć wykresy statyczne, które są używane do tworzenia wykresów jakości publikacji. Dostępne są również dynamiczne i interaktywne wykresy. R ma sieć archiwizacji pakietów (CRAN - Comprehensive R Archive Network) dla wszystkich obsługiwanych pakietów. Zawiera ponad 10 000 paczek. R jest językiem wiersza poleceń, ale istnieje kilka interfejsów, które zapewniają interaktywny interfejs GUI, aby ułatwić zadanie programistom.
Pyton:-
- Python to wieloparadowy język stworzony przez Guido van Rossuma w 1991 roku. Można go używać do tworzenia stron internetowych, tworzenia oprogramowania, skryptów systemowych itp. Działa na różnych platformach. Python został zaprojektowany dla lepszej czytelności; stąd ma pewne podobieństwo do języka angielskiego. Python koncentruje się na prostej, mniej zagraconej składni i gramatyce.
- W python białe spacje zaznacz wcięcia, aby ograniczyć blok. Wykorzystuje dynamiczne pisanie i późne wiązanie, które wiążą metody i zmienne w czasie wykonywania. Dzięki dużej liczbie bibliotek Python może być wykorzystywany do wielu celów. Został umieszczony w pierwszej dziesiątce najpopularniejszych języków programowania.
Bezpośrednie porównanie między R a Python (infografiki)
Poniżej znajduje się 11 najważniejszych różnic między R a Python. 
Kluczowe różnice między R a Python
Chociaż R vs Python są popularne do podobnych celów, tj. Analizy danych i uczenia maszynowego. Oba języki mają różne funkcje. Każdy język ma inne zalety i wady. Rzućmy okiem na kilka kluczowych różnic.
- Szybkość i wydajność: chociaż oba języki są używane do analizy dużych zbiorów danych. Ale pod względem wydajności Python jest lepszą opcją do budowania krytycznych, ale szybkich aplikacji. R jest nieco wolniejszy niż Python, ale wciąż wystarczająco szybki, aby obsłużyć operacje dużych zbiorów danych.
- Grafika i wizualizacja: Dane można łatwo zrozumieć, jeśli można je wizualizować. R zapewnia różne pakiety do graficznej interpretacji danych. Ggplot2 daje niestandardowe wykresy. Python ma również biblioteki do wizualizacji, ale jest nieco bardziej złożony niż R. R ma ładnie wydrukowaną bibliotekę, która pomaga w budowaniu grafów o jakości publikacji.
- Dogłębne uczenie się: oba języki r vs python zyskały popularność wraz ze wzrostem popularności nauki danych i uczenia maszynowego. Podczas gdy Python oferuje wiele precyzyjnie dostrojonych bibliotek, R ma KerasR interfejs pakietu głębokiego uczenia Pythona. Dlatego oba języki mają teraz bardzo dobrą kolekcję pakietów do głębokiego uczenia się. Ale python wyróżnia się w przypadku głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji.
- Prawidłowość statystyczna: Ponieważ R jest opracowany dla statystyki danych, dlatego zapewnia lepsze wsparcie i biblioteki dla statystyk. Python najlepiej nadaje się do tworzenia i wdrażania aplikacji. Ale R i jego biblioteki wdrażają szeroką gamę technik statystycznych i graficznych do analizy danych.
- Dane nieustrukturyzowane: 80% danych na świecie jest nieustrukturyzowanych. Dane generowane z mediów społecznościowych są w większości nieuporządkowane. Python oferuje pakiety takie jak NLTK, scikit-image, PyPI do analizy nieustrukturyzowanych danych. R oferuje również biblioteki do analizy nieustrukturyzowanych danych, ale wsparcie nie jest tak dobre jak Python. Oba języki można jednak wykorzystywać do nieustrukturyzowanej analizy danych.
- Wsparcie społeczności: Zarówno R vs. Python ma dobre wsparcie społeczności. Oba języki mają listę mailingową użytkowników, grupy StackOverflow, dokumenty przesłane przez użytkowników i kody. Więc tutaj jest remis między obydwoma językami. Ale oba języki nie mają obsługi klienta. Co oznacza, że użytkownicy mają do pomocy tylko społeczności online i dokumenty programistów.
Tabela porównawcza R vs Python
Omówmy najważniejsze różnice między R a Pythonem.
| R | Pyton |
| Kody R wymagają większej konserwacji. | Kody w języku Python są bardziej niezawodne i łatwiejsze w utrzymaniu. |
| R jest bardziej językiem statystycznym i jest również stosowany w technikach graficznych. | Python jest używany jako język ogólnego przeznaczenia do programowania i wdrażania. |
| R jest lepiej wykorzystywany do wizualizacji danych. | Python jest lepszy do głębokiego uczenia się. |
| R ma setki pakietów lub sposobów na wykonanie tego samego zadania. Ma wiele pakietów dla jednego zadania. | Python został zaprojektowany zgodnie z filozofią, że „powinien istnieć jeden, a najlepiej tylko jeden oczywisty sposób”. Dlatego ma kilka głównych pakietów do wykonania tego zadania. |
| R jest łatwe do rozpoczęcia. Ma prostsze biblioteki i wykresy. | Nauka bibliotek python może być nieco złożona. |
| R obsługuje tylko programowanie proceduralne dla niektórych funkcji i programowanie obiektowe dla innych funkcji. | Python jest językiem opartym na wielu paradygmatach. Oznacza to, że Python obsługuje wiele paradygmatów, takich jak programowanie obiektowe, strukturalne, funkcjonalne i zorientowane na aspekty. |
| R jest językiem interpretowanym z linii poleceń. | Python dąży do prostej składni. Ma podobieństwo do języka angielskiego. |
| R został opracowany do analizy danych, dlatego ma potężniejsze pakiety statystyczne. | Pakiety statystyczne Pythona są mniej wydajne. |
| R jest wolniejszy niż python, ale niewiele. | Python jest szybszy. |
| R ułatwia korzystanie ze skomplikowanych obliczeń matematycznych i testów statystycznych. | Python jest dobry do budowania czegoś nowego od zera. Służy również do opracowywania aplikacji. |
| R jest mniej popularny, ale nadal ma wielu użytkowników. | Python jest bardziej popularny niż R. |
Wniosek:
Oba języki r vs python mają swoje zalety i wady, jest to trudna walka między nimi. Python wydaje się być nieco bardziej popularny wśród naukowców zajmujących się danymi, ale R również nie jest całkowitą porażką. R został opracowany do analizy statystycznej i jest w tym bardzo dobry. Natomiast Python jest językiem ogólnego przeznaczenia do tworzenia aplikacji. Oba języki zapewniają szeroki zakres bibliotek i pakietów, w niektórych przypadkach dostępna jest również obsługa wielu bibliotek. Dlatego zależy to całkowicie od wymagań użytkownika, który wybrać.
Polecane artykuły
To był przewodnik po R vs Python. Tutaj omawiamy również różnice między kluczem R a Python za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Wprowadzenie do Pythona
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Python Alternatywy