Skillnaden mellan R vs Python
R vs Python är ett vanligt debattämne för datavetare och dataanalytiker idag. R och Python båda är öppna källkodsprogram. Båda språken används i datavetenskap och har många bibliotek. Python är ett allmänt programmeringsspråk medan R används för statistisk databehandling och grafik.
Låt oss ta reda på mer om R vs Python.
R: -
R är ett statistiskt språk. Den används för att utveckla statistisk mjukvara och dataanalys. Ända sedan dataanläggning och studier av data har blivit populärt har R också vunnit sin popularitet. Tillsammans med statistiska tekniker tillhandahåller R också ett brett utbud av bibliotek för grafiska tekniker. Det kan producera statiska diagram som används för grafik för publiceringskvalitet. Dynamiska och interaktiva grafer finns också tillgängliga. R har ett paketarkivnätverk (CRAN-Comprehensive R Archive Network) för alla paket som det stöder. Det innehåller mer än 10 000 paket. R är ett kommandoradsspråk men det finns flera gränssnitt som tillhandahåller interaktiv GUI för att underlätta utvecklarens uppgift.
Pytonorm:-
- Python är ett språk med flera paradigmer som skapades av Guido van Rossum 1991. Det kan användas inom webbutveckling, mjukvaruutveckling, systemscripting etc. Det fungerar på olika plattformar. Python designades för bättre läsbarhet; därför har den viss likhet med det engelska språket. Python fokuserar på enkel, mindre rörig syntax och grammatik.
- I pytonvita rymden markerar indragningarna för att begränsa blocket. Den använder dynamisk typning och sen bindning som binder metoder och variabler under körtiden. Med ett stort antal bibliotek kan Python användas för många syften. Det har rankats bland de tio mest populära programmeringsspråken.
Jämförelse mellan head och huvud mellan R vs Python (Infographics)
Nedan visas de 11 bästa skillnaderna mellan R vs Python. 
Viktiga skillnader mellan R vs Python
Även om R vs Python är populära för liknande ändamål, dvs. dataanalys och maskininlärning. Båda språken har olika funktioner. Varje språk erbjuder olika fördelar och nackdelar. Låt oss titta på några viktiga skillnader.
- Hastighet och prestanda: Även om båda språken används för big data-analys. Men prestandamässig Python är ett bättre alternativ för att bygga kritiska men snabba applikationer. R är lite långsammare än Python men ändå snabb nog för att hantera big data-operationer.
- Grafik och visualisering: Data kan lätt förstås om de kan visualiseras. R tillhandahåller olika paket för grafisk tolkning av data. Ggplot2 ger anpassade grafer. Python har också bibliotek för visualisering, men det är lite komplicerat än R. R har ett vackert tryckt bibliotek som hjälper till att bygga grafer för publiceringskvalitet.
- Deep Learning: Båda r vs pythonspråk har fått sin popularitet med den ökande populariteten för datavetenskap och maskininlärning. Medan python erbjuder många fininställda bibliotek, fick R KerasR ett gränssnitt i Pythons djupa inlärningspaket. Således har båda språken nu en mycket bra samling paket för djup inlärning. Men python sticker ut vid djup inlärning och AI.
- Statistisk korrekthet: Eftersom R är utvecklad för datastatistik ger det därför bättre stöd och bibliotek för statistik. Python används bäst för applikationsutveckling och distribution. Men R och dess bibliotek implementerar en mängd olika statistiska och grafiska tekniker för dataanalys.
- Ostrukturerade data: 80% av världens data är ostrukturerade. Data genererade från sociala medier är mestadels ostrukturerade. Python erbjuder paket som NLTK, scikit-image, PyPI för att analysera ostrukturerade data. R erbjuder också bibliotek för analys av ostrukturerad data, men stödet är inte lika bra som Python. Ändå kan båda språken användas för ostrukturerad dataanalys.
- Community Support: Båda R vs Python har bra community support. Båda språken har en användarmeddelandelista, StackOverflow-grupper, användardelaterade dokument och koder. Så här är ett band mellan båda språken. Men båda språken har inte kundservicestöd. Vilket innebär att användare bara har onlinemiljöer och utvecklarens dokument för hjälp.
R vs Python jämförelsetabell
Låt oss diskutera de största skillnaderna mellan R vs Python.
| R | Pytonorm |
| R-koder behöver mer underhåll. | Python-koder är mer robusta och lättare att underhålla. |
| R är mer ett statistiskt språk och används också för grafiska tekniker. | Python används som ett allmänt språk för utveckling och distribution. |
| R används bättre för datavisualisering. | Python är bättre för djup inlärning. |
| R har hundratals paket eller sätt att utföra samma uppgift. Den har flera paket för en uppgift. | Python är utformad utifrån filosofin att ”det borde finnas ett och helst bara ett uppenbart sätt att göra det”. Därför har det få huvudpaket för att utföra uppgiften. |
| R är lätt att börja med. Det har enklare bibliotek och tomter. | Att lära sig pythonbibliotek kan vara lite komplicerat. |
| R stöder endast procedurprogrammering för vissa funktioner och objektorienterad programmering för andra funktioner. | Python är ett språk med flera paradigmer. Det betyder att python stöder flera paradigmer som objektorienterad, strukturerad, funktionell, aspektorienterad programmering. |
| R är ett kommandoradstolkat språk. | Python strävar efter enkel syntax. Det liknar det engelska språket. |
| R är utvecklad för dataanalys, därför har den mer kraftfulla statistiska paket. | Pythons statistiska paket är mindre kraftfulla. |
| R är långsammare än python men inte mycket. | Python är snabbare. |
| R gör det enkelt att använda komplicerade matematiska beräkningar och statistiska test. | Python är bra för att bygga något nytt från grunden. Det används också för applikationsutveckling. |
| R är mindre populärt men ändå har det många användare. | Python är mer populär än R |
Slutsats:
Båda r-pytonspråken har sina för- och nackdelar, det är en tuff kamp mellan de två. Python verkar vara lite mer populärt bland datavetare, men R är inte heller ett fullständigt misslyckande. R är utvecklad för statistisk analys och är mycket bra på det. Medan Python är ett allmänt språk för applikationsutveckling. Båda språken erbjuder ett brett utbud av bibliotek och paket, tvärbiblioteksstöd finns också i vissa fall. Därför beror det helt på användarens krav vilka man ska välja.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till R vs Python. Här diskuterar vi också R vs Python viktiga skillnader med infografik och jämförelse tabell. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Introduktion till Python
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Pythonalternativ