R和Python的区别详细对比（图解）

本文概述

• [R
• python
• 易于学习
• 速度
• 数据处理能力
• 图形和可视化
• 灵活性
• 人气度
• R和Python之间的区别

[R

在过去的二十年中, 学者和统计学家发展了R。 R现在拥有最丰富的数据分析生态系统之一。在CRAN(开放源代码存储库)中, 大约有12000个软件包可用。无论我们要进行什么分析, 都可以找到一个库。库的丰富多样性使R成为统计分析尤其是专业分析工作的首选。

python

Python可以执行许多与R相同的功能：数据整理, 应用程序, 工程, 功能选择Web抓取等。 Python是用于部署和实施大规模机器学习的工具。 Python代码比R更易于维护和增强。在过去的几年中, Python没有足够的数据分析和机器学习库。但是最近, Python正在追赶并提供用于机器学习或人工智能的高级API。大多数数据科学工作可以使用五个Python库完成：Pandas, Numpy, Scikit-learn, Scipy和Seaborn。

对于任何统计学家来说, R被认为是最好的编程语言, 因为它包含了大量的统计和图形方法。另一方面, Python的功能类似于R, 但是数据科学家或数据分析人员更喜欢它, 因为它具有简单性和高性能。 R是一种功能强大的脚本语言, 并且在充满活力的社区和资源库中具有很高的灵活性, 而Python是一种广泛使用的面向对象的语言, 易于学习和调试。

让我们开始基于速度, 灵活性和流行度等一些因素对R和Python进行比较。

易于学习

R用于数据的统计分析。 R具有陡峭的学习曲线。编程经验很少或没有编程经验的人在开始时会发现困难。一旦掌握了语言, R就不那么难了。另一方面, Python强调生产力和代码可读性, 这使其成为最简单的编程语言之一。由于易于学习和理解, 因此效果更好。

速度

由于底层编程语言的原因, R需要较长的代码来简化过程。较长的代码需要执行大量时间, 这是速度降低的原因。 Python是一种高级编程语言, 是构建关键而又快速的应用程序的首选。 Python代码太简单了, 并且长度减少了, 因此运行时间更少。

数据处理能力

由于包含大量软件包, 使用公式的优势以及易于使用的测试, R便于分析。无需安装任何软件包即可将其用于基本数据分析。 Python软件包是数据分析的一个问题, 但最近的版本已对其进行了改进。 Numpy和Pandas软件包用于Python中的数据分析。它也适用于并行计算。从讨论中可以明显看出, 在数据处理方面, 两者都是好的。

图形和可视化

我们可以更有效地理解可视化数据而不是原始数据。在R中, 几个软件包提供了高级图形功能。选择数据分析软件时, 可视化很重要。 Python有一些令人惊叹的可视化库, 但是它们很复杂并且提供清晰的输出。 R的高级图形功能使R比Python更强大。

灵活性

当我们将R和Python的灵活性因素进行比较时, 我们发现这两种语言都是灵活的。因为在R中, 使用复杂的公式很容易, 并且R统计测试和模型也可用, 我们可以轻松地使用它们。从头开始构建某些东西时, Python很灵活。 Python还用于编写网站和其他应用程序的脚本。

人气度

在过去的几十年中, R和Python处于同一水平。 Python比R更受欢迎。它在2016年排名第一, 而R在列表中排名第六。 Python的用户更爱国而不是R。从R切换到Python的百分比是Python到R的两倍。

从上面的讨论中, 我们得出结论, 两种语言在数据分析和数据科学领域都展开了正面交锋。但是, 由于Python的广泛普及和编写代码的简便性, Python成为了赢家。

R和Python之间的区别