Forskjellen mellom R vs Python
R vs Python er et vanlig tema for debatt for dataforskere og dataanalytikere i disse dager. R og Python er begge programmeringsspråk med åpen kildekode. Begge språk brukes i datavitenskap og har mange biblioteker. Python er et generelt programmeringsspråk mens R brukes til statistisk databehandling og grafikk.
La oss finne ut mer om R vs Python.
R: -
R er et statistisk språk. Den brukes til å utvikle statistisk programvare og dataanalyse. Helt siden data mining og studie av data har blitt populært, har R også fått sin popularitet. Sammen med statistiske teknikker gir R også et bredt utvalg av biblioteker for grafiske teknikker. Den kan produsere statiske grafer som brukes til grafer for publikasjonskvalitet. Dynamiske og interaktive grafer er også tilgjengelige. R har et pakkearkivnettverk (CRAN- Comprehensive R Archive Network) for alle pakkene som den støtter. Den inneholder mer enn 10.000 pakker. R er et kommandolinjesspråk, men det er flere grensesnitt som gir interaktiv GUI for å lette utviklerens oppgave.
Python: -
- Python er et språk med flere paradigmer opprettet av Guido van Rossum i 1991. Det kan brukes i webutvikling, programvareutvikling, systemscripting osv. Det fungerer på forskjellige plattformer. Python var designet for bedre lesbarhet; derav har den litt likhet med det engelske språket. Python fokuserer på enkel, mindre rotete syntaks og grammatikk.
- I hvite mellomrom markerer innrykkene for å begrense blokken. Den bruker dynamisk typing og sen binding som binder metodene og variablene i løpet av tiden. Med et stort antall biblioteker kan Python brukes til mange formål. Det har blitt rangert på de ti mest populære programmeringsspråk.
Sammenligning av topp mot hode mellom R vs Python (Infographics)
Nedenfor er de 11 beste forskjellene mellom R vs Python. 
Viktige forskjeller mellom R vs Python
Selv om R vs Python er populære for lignende formål, dvs. dataanalyse og maskinlæring. Begge språk har forskjellige funksjoner. Hvert språk har forskjellige fordeler og ulemper. La oss se på noen viktige forskjeller.
- Hastighet og ytelse: Selv om begge språkene brukes til analyse av big data. Men ytelsesmessig Python er et bedre alternativ for å bygge kritiske, men likevel raske applikasjoner. R er litt tregere enn Python, men fortsatt rask nok til å håndtere big data-operasjoner.
- Grafikk og visualisering: Data kan forstås enkelt hvis de kan visualiseres. R tilbyr forskjellige pakker for grafisk tolkning av data. Ggplot2 gir tilpassede grafer. Python har også biblioteker for visualisering, men det er litt sammensatt enn R. R har et ganske trykt bibliotek som hjelper med å bygge grafer av publikasjonskvalitet.
- Dyp læring: Begge r vs pytonspråk har fått sin popularitet med den økende populariteten til datavitenskap og maskinlæring. Mens python tilbyr mange fint innstilte biblioteker, fikk R KerasR et grensesnitt av Pythons dype læringspakke. Dermed har begge språkene nå en veldig god samling av pakker for dyp læring. Men python skiller seg ut i tilfelle dyp læring og AI.
- Statistisk korrekthet: Siden R er utviklet for datastatistikk, gir det derfor bedre støtte og biblioteker for statistikk. Python brukes best for applikasjonsutvikling og distribusjon. Men R og bibliotekene implementerer en lang rekke statistiske og grafiske teknikker for dataanalyse.
- Ustrukturerte data: 80% av verdens data er ustrukturerte. Data generert fra sosiale medier er stort sett ustrukturerte. Python tilbyr pakker som NLTK, scikit-image, PyPI for å analysere ustrukturerte data. R tilbyr også biblioteker for analyse av ustrukturerte data, men støtten er ikke så god som Python. Likevel kan begge språkene brukes til ustrukturert dataanalyse.
- Community Support: Begge R vs Python har god samfunnsstøtte. Begge språkene har en mailingliste fra brukeren, StackOverflow-grupper, dokumentene som er gitt av brukeren, og koder. Så her er et bind mellom begge språkene. Men begge språkene har ikke kundeservicestøtte. Noe som betyr at brukere bare har online fellesskap og utviklerens dokumenter for å få hjelp.
R vs Python sammenligningstabell
La oss diskutere de øverste forskjellene mellom R vs Python.
| R | Python |
| R-koder trenger mer vedlikehold. | Python-koder er mer robuste og enklere å vedlikeholde. |
| R er mer et statistisk språk og brukes også til grafiske teknikker. | Python brukes som et generelt språk for utvikling og distribusjon. |
| R brukes bedre til datavisualisering. | Python er bedre for dyp læring. |
| R har hundrevis av pakker eller måter å utføre den samme oppgaven. Den har flere pakker for en oppgave. | Python er designet på filosofien om at “det skal være en og helst bare en åpenbar måte å gjøre det på”. Derfor har det få hovedpakker for å utføre oppgaven. |
| R er lett å begynne med. Det har enklere biblioteker og tomter. | Det kan være litt sammensatt å lære pythonbiblioteker. |
| R støtter bare prosedyreprogrammering for noen funksjoner og objektorientert programmering for andre funksjoner. | Python er et språk med flere paradigmer. Det betyr at python støtter flere paradigmer som objektorientert, strukturert, funksjonell, aspektorientert programmering. |
| R er et kommandolinje tolket språk. | Python tilstreber enkel syntaks. Det har en likhet med det engelske språket. |
| R er utviklet for dataanalyse, og har derfor kraftigere statistiske pakker. | Pythons statistiske pakker er mindre kraftige. |
| R er tregere enn python, men ikke mye. | Python er raskere. |
| R gjør det enkelt å bruke kompliserte matematiske beregninger og statistiske tester. | Python er bra for å bygge noe nytt fra bunnen av. Det brukes også til applikasjonsutvikling. |
| R er mindre populært, men likevel har det mange brukere. | Python er mer populær enn R |
Konklusjon:
Begge r vs pytonspråk har sine fordeler og ulemper, det er en tøff kamp mellom de to. Python ser ut til å være litt mer populær blant dataforskere, men R er heller ikke en fullstendig fiasko. R er utviklet for statistisk analyse og er veldig god på det. Mens Python er et generelt språk for applikasjonsutvikling. Begge språkene gir et bredt spekter av biblioteker og pakker, tverrbibliotekstøtte er også tilgjengelig i noen tilfeller. Derfor avhenger det helt av brukerens krav hvilke man skal velge.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til R vs Python. Her diskuterer vi også R vs Python viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Introduksjon til Python
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Python-alternativer