Rozdiel medzi R a Pythonom
R vs Python je dnes bežnou témou diskusie pre vedcov údajov a analytikov údajov. R a Python sú programovacie jazyky s otvoreným zdrojom. Oba jazyky sa používajú v oblasti informatiky a majú veľa knižníc. Python je univerzálny programovací jazyk, zatiaľ čo R sa používa na štatistické výpočty a grafiku.
Dozvieme sa viac o R vs Python.
R: -
R je štatistický jazyk. Používa sa na vývoj štatistického softvéru a analýzu údajov. Odkedy sa ťažba údajov a štúdium údajov stali populárnymi, získava R aj svoju popularitu. Spolu so štatistickými technikami poskytuje R tiež širokú škálu knižníc pre grafické techniky. Môže vytvárať statické grafy, ktoré sa používajú na publikovanie grafov kvality. K dispozícii sú aj dynamické a interaktívne grafy. R má sieť archívnych balíkov (CRAN - Comprehensive R Archive Network) pre všetky balíčky, ktoré podporuje. Obsahuje viac ako 10 000 balíkov. R je jazyk príkazového riadku, ale existuje niekoľko rozhraní, ktoré poskytujú interaktívne GUI na uľahčenie úlohy vývojárov.
Python: -
- Python je multi-paradigmatický jazyk, ktorý vytvoril Guido van Rossum v roku 1991. Môže sa používať pri vývoji webových aplikácií, vývoji softvéru, skriptovaní systémov atď. Funguje na rôznych platformách. Python bol navrhnutý pre lepšiu čitateľnosť; preto má určitú podobnosť s anglickým jazykom. Python sa zameriava na jednoduchú, menej preplnenú syntax a gramatiku.
- V medzerách medzi bielymi bodkami označte priehlbiny na obmedzenie bloku. Používa dynamické písanie a oneskorené viazanie, ktoré spájajú metódy a premenné za behu. S veľkým počtom knižníc môžete Python používať na mnohé účely. Bola zaradená medzi desať najpopulárnejších programovacích jazykov.
Porovnanie Head to Head medzi R vs Python (infografika)
Nižšie je uvedených 11 najlepších rozdielov medzi R a Pythonom. 
Kľúčové rozdiely medzi R a Pythonom
Hoci R vs Python sú populárne na podobné účely, tj na analýzu údajov a strojové učenie. Oba jazyky majú odlišné vlastnosti. Každý jazyk ponúka rôzne výhody a nevýhody. Pozrime sa na niektoré kľúčové rozdiely.
- Rýchlosť a výkon: Aj keď sa oba jazyky používajú na analýzu veľkých údajov. Ale výkonný mýtus je lepšou voľbou pre vytváranie kritických, ale rýchlych aplikácií. R je trochu pomalšie ako Python, ale stále dostatočne rýchly na to, aby zvládol operácie veľkých dát.
- Grafika a vizualizácia: Dáta sa dajú ľahko pochopiť, ak sa dajú vizualizovať. R poskytuje rôzne balíčky pre grafickú interpretáciu údajov. Ggplot2 poskytuje prispôsobené grafy. Python má tiež knižnice na vizualizáciu, ale je to trochu zložitejšie ako R. R má pekne tlačenú knižnicu, ktorá pomáha pri vytváraní grafov kvality publikácií.
- Hlboké učenie: Oba jazyky verzus python získali popularitu s rastúcou popularitou vedy o údajoch a strojového učenia. Zatiaľ čo python ponúka veľa jemne vyladených knižníc, R dostal KerasR ako rozhranie balíka Pythonovho hĺbkového vzdelávania. Preto majú oba jazyky teraz veľmi dobrú zbierku balíkov na hlboké vzdelávanie. Ale python vyniká v prípade hlbokého učenia a AI.
- Štatistická korektnosť: Pretože R je vyvinutý pre štatistiku údajov, poskytuje lepšiu podporu a knižnice pre štatistiku. Python sa najlepšie používa na vývoj a nasadenie aplikácií. Ale R a jeho knižnice implementujú širokú škálu štatistických a grafických techník pre analýzu údajov.
- Neštruktúrované údaje: 80% svetových údajov je neštruktúrovaných. Údaje získané zo sociálnych médií sú väčšinou neštruktúrované. Python ponúka balíky ako NLTK, scikit-image, PyPI na analýzu neštruktúrovaných dát. R tiež ponúka knižnice na analýzu neštruktúrovaných údajov, ale podpora nie je taká dobrá ako Python. Oba jazyky sa však dajú použiť na analýzu neštruktúrovaných údajov.
- Podpora komunity: Obaja R vs Python majú dobrú podporu komunity. Oba jazyky majú zoznam používateľov, skupiny StackOverflow, dokumenty prispievané používateľom a kódy. Takže tu je väzba medzi oboma jazykmi. Oba jazyky však nemajú zákaznícku podporu. Čo znamená, že používatelia majú k dispozícii len online komunity a vývojárske dokumenty.
Porovnávacia tabuľka R vs Python
Poďme diskutovať o najvyšších rozdieloch medzi R a Pythonom.
| R | krajta |
| Kódy R vyžadujú viac údržby. | Kódy Python sú robustnejšie a ľahšie sa udržiavajú. |
| R je skôr štatistický jazyk a používa sa aj pre grafické techniky. | Python sa používa ako univerzálny jazyk pre vývoj a nasadenie. |
| R sa lepšie používa na vizualizáciu údajov. | Python je lepší pre hlboké učenie. |
| R má stovky balíkov alebo spôsobov, ako splniť rovnakú úlohu. Má viac balíkov pre jednu úlohu. | Python je navrhnutý na filozofii, že „mal by existovať jeden a pokiaľ možno iba jeden zrejmý spôsob, ako to urobiť“. Preto má na splnenie úlohy málo hlavných balíkov. |
| R je ľahké začať. Má jednoduchšie knižnice a grafy. | Učenie pythonových knižníc môže byť trochu zložitejšie. |
| R podporuje iba procedurálne programovanie pre niektoré funkcie a objektovo orientované programovanie pre iné funkcie. | Python je multi-paradigmatický jazyk. To znamená, že python podporuje viac paradigiem, ako je objektovo orientované, štruktúrované, funkčné programovanie zamerané na aspekt. |
| R je interpretovaný jazyk príkazového riadku. | Python sa snaží o jednoduchú syntax. Má podobnosť s anglickým jazykom. |
| R je vyvinutý na analýzu údajov, preto má výkonnejšie štatistické balíčky. | Štatistické balíky Pythonu sú menej výkonné. |
| R je pomalší ako python, ale nie príliš. | Python je rýchlejší. |
| R uľahčuje použitie komplikovaných matematických výpočtov a štatistických testov. | Python je dobrý na stavbu niečoho úplne nového. Používa sa aj pre vývoj aplikácií. |
| R je menej populárny, ale stále má veľa používateľov. | Python je obľúbenejší ako R. |
záver:
Oba jazyky verzus python majú svoje výhody a nevýhody, je to tvrdý boj medzi nimi. Zdá sa, že Python je medzi populárnymi vedcami o niečo populárnejší, ale R tiež nie je úplným zlyhaním. R je vyvinutý na štatistickú analýzu a je v tom veľmi dobrý. Zatiaľ čo Python je univerzálny jazyk pre vývoj aplikácií. Oba jazyky poskytujú širokú škálu knižníc a balíkov, v niektorých prípadoch je dostupná aj podpora viacerých knižníc. Preto úplne záleží na požiadavkách používateľa, ktoré si vyberiete.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca R vs Python. Tu tiež diskutujeme kľúčové rozdiely medzi R a Pythonom s infografikou a porovnávaciu tabuľku. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Úvod do Pythonu
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Pythonové alternatívy