Разлика между R срещу Python
R срещу Python е често срещана тема на дебати за учените по данни и анализаторите на данни в наши дни. И R, и Python са езици за програмиране с отворен код. И двата езика се използват в науката за данни и имат много библиотеки. Python е език за програмиране с общо предназначение, докато R се използва за статистически изчисления и графика.
Нека разберем повече за R срещу Python.
R: -
R е статистически език. Използва се за разработване на статистически софтуер и анализ на данни. Откакто стават популярни извличането на данни и изучаването на данни, R също придоби своята популярност. Наред със статистическите техники, R предоставя и голямо разнообразие от библиотеки за графични техники. Той може да създава статични графики, които се използват за графики за качество на публикациите. Предлагат се също динамични и интерактивни графики. R има мрежа за архивни пакети (CRAN - Comprehensive R Archive Network) за всички пакети, които поддържа. Съдържа повече от 10 000 пакета. R е език на командния ред, но има няколко интерфейса, които осигуряват интерактивен графичен интерфейс, за да улеснят задачите на разработчиците.
Python: -
- Python е многопарадигмен език, създаден от Guido van Rossum през 1991 г. Може да се използва в уеб разработка, разработка на софтуер, скриптове на системи и др. Работи на различни платформи. Python е проектиран за по-добра четимост; следователно има някакво сходство с английския език. Python се фокусира върху прости, по-малко претрупан синтаксис и граматика.
- В белите пространства на питон маркирайте отстъпите, за да ограничите блока. Той използва динамично въвеждане и късно свързване, които обвързват методите и променливите по време на изпълнение. С голям брой библиотеки Python може да се използва за много цели. Той е класиран в десетте най-популярни езика за програмиране.
Сравнение между главата на R срещу Python (Инфографика)
По-долу са горните 11 разлики между R срещу Python. 
Ключови разлики между R срещу Python
Въпреки че R срещу Python са популярни за подобна цел, т.е. анализ на данни и машинно обучение. И двата езика имат различни функции. Всеки език предлага различни предимства и недостатъци. Нека да разгледаме някои ключови разлики.
- Скорост и производителност: Въпреки че и двата езика се използват за анализ на големи данни. Но разумният Python за ефективност е по-добър вариант за изграждане на критични, но бързи приложения. R е малко по-бавен от Python, но все пак достатъчно бърз за работа с големи операции с данни.
- Графика и визуализация: Данните могат да бъдат разбрани лесно, ако могат да бъдат визуализирани. R предоставя различни пакети за графична интерпретация на данни. Ggplot2 дава персонализирани графики. Python също има библиотеки за визуализация, но е малко сложен, отколкото R. R има доста отпечатана библиотека, която помага за изграждането на графики за качество на публикациите.
- Дълбоко обучение: И двата езика r срещу python придобиха своята популярност с нарастващата популярност на науката за данни и машинното обучение. Докато python предлага много фино настроени библиотеки, R получи KerasR интерфейс на пакета за дълбоко обучение Python. По този начин и двата езика имат много добра колекция от пакети за задълбочено обучение. Но python се откроява в случай на задълбочено обучение и AI.
- Статистическа коректност: Тъй като R е разработен за статистически данни, следователно осигурява по-добра поддръжка и библиотеки за статистика. Python се използва най-добре за разработване и внедряване на приложения. Но R и неговите библиотеки прилагат голямо разнообразие от статистически и графични техники за анализ на данни.
- Неструктурирани данни: 80% от данните в света са неструктурирани. Данните, генерирани от социалните медии, са предимно неструктурирани. Python предлага пакети като NLTK, scikit-image, PyPI за анализ на неструктурирани данни. R също предлага библиотеки за анализ на неструктурирани данни, но поддръжката не е толкова добра, колкото Python. И въпреки това и двата езика могат да се използват за анализ на неструктурирани данни.
- Поддръжка на общността: И R срещу Python има добра общност. И двата езика имат потребителски пощенски списък, групи StackOverflow, документи и кодове, предоставени от потребители. Така че тук има връзка между двата езика. Но и двата езика нямат поддръжка на клиенти. Което означава, че потребителите имат само онлайн общности и документи на програмисти за помощ.
R срещу Python сравнителна таблица
Нека да обсъдим най-големите разлики между R срещу Python.
| R | Питон |
| R кодовете се нуждаят от повече поддръжка. | Python кодовете са по-здрави и лесни за поддръжка. |
| R е по-скоро статистически език и също се използва за графични техники. | Python се използва като език с общо предназначение за разработка и внедряване. |
| R е по-добре използван за визуализация на данни. | Python е по-добър за задълбочено обучение. |
| R има стотици пакети или начини за изпълнение на същата задача. Има няколко пакета за една задача. | Python е създаден на философията, че „трябва да има един и за предпочитане само един очевиден начин да го направите“. Следователно има няколко основни пакета за изпълнение на задачата. |
| R е лесно да се започне с. Той има по-прости библиотеки и графики. | Ученето на библиотеки на python може да бъде малко сложно. |
| R поддържа само процедурно програмиране за някои функции и обектно-ориентирано програмиране за други функции. | Python е многопарадигмен език. Това означава, че python поддържа множество парадигми като обектно-ориентирано, структурирано, функционално, ориентирано към аспекти програмиране. |
| R е език, интерпретиран от команден ред. | Python се стреми към обикновен синтаксис. Тя има сходство с английския език. |
| R е разработен за анализ на данни, следователно има по-мощни статистически пакети. | Статистическите пакети на Python са по-малко мощни. |
| R е по-бавен от python, но не много. | Python е по-бърз. |
| R улеснява използването на сложни математически изчисления и статистически тестове. | Python е добър за изграждането на нещо ново от нулата. Използва се и за разработки на приложения. |
| R е по-малко популярен, но все пак има много потребители. | Python е по-популярен от R |
Заключение:
И двата езика r срещу python имат своите плюсове и минуси, това е трудна битка между двамата. Python изглежда малко по-популярен сред учените за данни, но R също не е пълен провал. R е разработен за статистически анализ и е много добър в това. Като има предвид, че Python е език с общо предназначение за разработване на приложения. И двата езика предлагат широк набор от библиотеки и пакети, в някои случаи е налична и поддръжка на библиотеки. Следователно напълно зависи от изискванията на потребителя кой да избере.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за R срещу Python. Тук също обсъждаме ключовите разлики R срещу Python с инфографиката и таблицата за сравнение. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Въведение в Python
- PowerShell срещу Python
- SQL Server срещу PostgreSQL
- Алтернативи на Python