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R和Python的区别详细对比(图解)

本文概述

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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。

R和Python的区别详细对比(图解)

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。

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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。

R和Python的区别详细对比(图解)

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。

R和Python的区别详细对比(图解)

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。

R和Python的区别详细对比(图解)

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。

R和Python的区别详细对比(图解)

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。

R和Python的区别详细对比(图解)

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的区别详细对比(图解)

R和Python之间的区别

S.No Parameters R Python
1. Objective 其主要目标是执行数据分析和统计。 Python用于部署和生产。
2. Primary Users Scholar和R&D是R的主要用户。 程序员和开发人员是R的主要用户。
3. Flexibility 在R中, 我们可以轻松地使用可用的库。 在Python中, 我们可以轻松地从头开始构建新模型。
4. Learning Curve 在R中, 学习曲线从一开始就很困难。 学习曲线是线性且平滑的。
5. 编程语言的流行 2018年为4.23%。 2018年为21.69%。
6. Average Salary $99.000 $100.000
7. Integration R在本地运行。 它与应用程序集成良好。
8. Task 在R中, 我们可以轻松获得主要结果。 Python很好地部署了算法。
9. Database size R处理大量数据。 它还将处理海量数据。
10. IDE Rstudio Spyder, Ipthon笔记本。
11. 包和库 tydiverse, ggplot2, 插入符号和动物园。 熊猫, scipy, scikit学习, TensorFlow, 插入符号。
12. Advantages 美丽的图形构造。大型目录可用于数据分析。它具有GitHub接口。 RMarkdown。闪亮 笔记本有助于与同事共享数据, 而python具有jupyter笔记本。数学计算。代码可读性。在Python中起作用。部署。速度。
13. Disadvantages 它在库之间具有缓慢的高学习曲线依赖性。 不如R.

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