Forskellen mellem R vs Python

R vs Python er et almindeligt diskussionsemne for dataforskere og dataanalytikere i disse dage. R og Python er begge open source-programmeringssprog. Begge sprog bruges i datavidenskab og har en masse biblioteker. Python er et programmeringssprog til generelle formål, hvorimod R bruges til statistisk computing og grafik.

Lad os finde ud af mere om R vs Python.

R: -

R er et statistisk sprog. Det bruges til udvikling af statistisk software og dataanalyse. Lige siden datadrift og undersøgelse af data er blevet populære, har R også vundet sin popularitet. Sammen med statistiske teknikker tilvejebringer R også en lang række biblioteker til grafiske teknikker. Det kan producere statiske grafer, der bruges til grafer af publikationskvalitet. Dynamiske og interaktive grafer er også tilgængelige. R har et pakkearkivnetværk (CRAN- Comprehensive R Archive Network) til alle de pakker, det understøtter. Det indeholder mere end 10.000 pakker. R er et kommandolinjesprog, men der er flere grænseflader, der giver interaktiv GUI for at lette udviklerens opgave.

Python: -

  • Python er et multi-paradigmesprog oprettet af Guido van Rossum i 1991. Det kan bruges til webudvikling, softwareudvikling, systemscripting osv. Det fungerer på forskellige platforme. Python var designet til bedre læsbarhed; derfor har den en vis lighed med det engelske sprog. Python fokuserer på enkel, mindre rodet syntaks og grammatik.
  • I hvide rum i python markeres indrykkningen for at begrænse blokken. Den bruger dynamisk indtastning og senbinding, som binder metoder og variabler på runtime. Med et stort antal biblioteker kan Python bruges til mange formål. Det er blevet rangeret som de ti mest populære programmeringssprog.

Head-to-head-sammenligning mellem R vs Python (Infographics)

Nedenfor er de top 11 forskelle mellem R vs Python.

Vigtige forskelle mellem R vs Python

Selvom R vs Python er populære til lignende formål, dvs. dataanalyse og maskinlæring. Begge sprog har forskellige funktioner. Hvert sprog tilbyder forskellige fordele og ulemper. Lad os se på nogle vigtige forskelle.

  1. Hastighed og ydeevne: Selvom begge sprog bruges til analyse af big data. Men præstationsvis Python er en bedre mulighed for at bygge kritiske, men dog hurtige applikationer. R er lidt langsommere end Python, men stadig hurtig nok til at håndtere big data-operationer.
  2. Grafik og visualisering: Data kan let forstås, hvis de kan visualiseres. R leverer forskellige pakker til grafisk fortolkning af data. Ggplot2 giver tilpassede grafer. Python har også biblioteker til visualisering, men det er lidt kompliceret end R. R har et smukt-trykt bibliotek, der hjælper med at oprette grafer af publikationskvalitet.
  3. Deep Learning: Begge r vs python-sprog har fået deres popularitet med den stigende popularitet inden for datavidenskab og maskinlæring. Mens python tilbyder en masse fint indstillede biblioteker, fik R KerasR en grænseflade af Pythons dybe læringspakke. Således har begge sprog nu en meget god samling af pakker til dyb læring. Men python skiller sig ud i tilfælde af dyb læring og AI.
  4. Statistisk korrekthed: Da R er udviklet til datastatistikker, giver det derfor bedre støtte og biblioteker til statistik. Python bruges bedst til applikationsudvikling og implementering. Men R og dets biblioteker implementerer en lang række statistiske og grafiske teknikker til dataanalyse.
  5. Ustrukturerede data: 80% af verdens data er ustrukturerede. Data genereret fra sociale medier er for det meste ustrukturerede. Python tilbyder pakker som NLTK, scikit-image, PyPI til analyse af ustrukturerede data. R tilbyder også biblioteker til analyse af ustrukturerede data, men understøttelsen er ikke så god som Python. Alligevel kan begge sprog bruges til ustruktureret dataanalyse.
  6. Community Support: Begge R vs Python har god samfundsstøtte. Begge sprog har en brugerpostliste, StackOverflow-grupper, brugerbidragte dokumenter og koder. Så her er et bind mellem begge sprog. Men begge sprog har ikke kundeservicesupport. Hvilket betyder, at brugere kun har onlinesamfund og udviklerens dokumenter til hjælp.

R vs Python sammenligningstabel

Lad os diskutere de øverste forskelle mellem R vs Python.

RPython
R-koder har brug for mere vedligeholdelse.Python-koder er mere robuste og lettere at vedligeholde.
R er mere et statistisk sprog og bruges også til grafiske teknikker.Python bruges som et generelt sprog til udvikling og implementering.
R bruges bedre til datavisualisering.Python er bedre til dyb læring.
R har hundreder af pakker eller måder at udføre den samme opgave på. Det har flere pakker til en opgave.Python er designet på filosofien om, at ”der skal være en og fortrinsvis kun en åbenlys måde at gøre det på”. Derfor har det få hovedpakker til at udføre opgaven.
R er let at starte med. Det har enklere biblioteker og plot.At lære pythonbiblioteker kan være lidt kompliceret.
R understøtter kun procedureprogrammering for nogle funktioner og objektorienteret programmering til andre funktioner.Python er et sprog med flere paradigmer. Det betyder, at python understøtter flere paradigmer som objektorienteret, struktureret, funktionel, aspektorienteret programmering.
R er et fortolket sprog på kommandolinjen.Python stræber efter enkel syntaks. Det ligner det engelske sprog.
R er udviklet til dataanalyse, og derfor har den mere kraftfulde statistiske pakker.Pythons statistiske pakker er mindre magtfulde.
R er langsommere end python, men ikke meget.Python er hurtigere.
R gør det nemt at bruge komplicerede matematiske beregninger og statistiske prøver.Python er god til at bygge noget nyt fra bunden af. Det bruges også til applikationsudviklinger.
R er mindre populær, men stadig har den mange brugere.Python er mere populær end R

Konklusion:

Begge r vs python-sprog har deres fordele og ulemper, det er en hård kamp mellem de to. Python ser ud til at være lidt mere populær blandt dataforskere, men R er heller ikke en fuldstændig fiasko. R er udviklet til statistisk analyse og er meget god til det. Mens Python er et generelt sprog til applikationsudvikling. Begge sprog giver en bred vifte af biblioteker og pakker, tværbibliotekssupport er også tilgængelig i nogle tilfælde. Derfor afhænger det helt af brugerens krav, hvilken man skal vælge.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til R vs Python. Her diskuterer vi også R vs Python nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Introduktion til Python
  2. PowerShell vs Python
  3. SQL Server vs PostgreSQL
  4. Python-alternativer

Kategori: