Rozdíl mezi R a Pythonem
R vs Python je dnes běžným tématem diskuse pro vědce a analytiky dat. R a Python jsou programovací jazyky s otevřeným zdrojovým kódem. Oba jazyky se používají ve vědě o datech a mají mnoho knihoven. Python je univerzální programovací jazyk, zatímco R se používá pro statistické výpočty a grafiku.
Pojďme se dozvědět více o R vs Python.
R: -
R je statistický jazyk. Používá se pro vývoj statistického softwaru a analýzy dat. Od té doby, co se získávání dat a studium dat staly populárními, získává R také svou popularitu. Spolu se statistickými technikami poskytuje R také širokou škálu knihoven pro grafické techniky. Může vytvářet statické grafy, které se používají pro grafy kvality publikací. K dispozici jsou také dynamické a interaktivní grafy. R má síť archivů balíčků (CRAN - Comprehensive R Archive Network) pro všechny balíčky, které podporuje. Obsahuje více než 10 000 balíčků. R je jazyk příkazové řádky, ale existuje několik rozhraní, která poskytují interaktivní GUI pro usnadnění úlohy vývojářů.
Krajta:-
- Python je multi-paradigmatický jazyk vytvořený Guidem van Rossumem v roce 1991. Lze jej použít při vývoji webových aplikací, vývoji softwaru, skriptování systémů atd. Funguje na různých platformách. Python byl navržen pro lepší čitelnost; proto má určitou podobnost s anglickým jazykem. Python se zaměřuje na jednoduchou, méně zaplněnou syntaxi a gramatiku.
- V pythonových mezerách označte odsazení pro omezení bloku. Používá dynamické psaní a pozdní vazbu, které spojují metody a proměnné za běhu. Díky velkému počtu knihoven můžete Python využít k mnoha účelům. Byl zařazen do první desítky nejpopulárnějších programovacích jazyků.
Srovnání hlava-hlava mezi R vs Python (infografika)
Níže je uvedeno 11 největších rozdílů mezi R a Pythonem. 
Klíčové rozdíly mezi R a Pythonem
Přestože R vs Python jsou populární pro podobné účely, tj. Analýzu dat a strojové učení. Oba jazyky mají různé funkce. Každý jazyk nabízí různé výhody a nevýhody. Pojďme se podívat na některé klíčové rozdíly.
- Rychlost a výkon: Ačkoli oba jazyky se používají pro analýzu velkých dat. Python je však lepší volbou pro vytváření kritických, ale rychlých aplikací. R je o něco pomalejší než Python, ale stále dostatečně rychlý, aby zvládl operace velkých dat.
- Grafika a vizualizace: Data lze snadno pochopit, pokud je lze vizualizovat. R poskytuje různé balíčky pro grafickou interpretaci dat. Ggplot2 poskytuje přizpůsobené grafy. Python má také knihovny pro vizualizaci, ale je to trochu složitější než R. R má pěkně vytištěnou knihovnu, která pomáhá při vytváření grafů v publikační kvalitě.
- Hluboké učení: Oba jazyky r vs. python si získaly na popularitě s rostoucí popularitou vědy o datech a strojového učení. Zatímco python nabízí spoustu jemně vyladěných knihoven, R dostal KerasR jako rozhraní Pythonova balíčku pro hluboké učení. Oba jazyky tedy mají velmi dobrou sbírku balíčků pro hluboké učení. Ale python vyniká v případě hlubokého učení a umělé inteligence.
- Statistická korektnost: Protože R je vyvinuto pro statistiku dat, poskytuje lepší podporu a knihovny statistik. Python se nejlépe používá pro vývoj a nasazení aplikací. Ale R a jeho knihovny implementují širokou škálu statistických a grafických technik pro analýzu dat.
- Nestrukturovaná data: 80% světových dat je nestrukturovaných. Data generovaná ze sociálních médií jsou většinou nestrukturovaná. Python nabízí balíčky jako NLTK, scikit-image, PyPI pro analýzu nestrukturovaných dat. R také nabízí knihovny pro analýzu nestrukturovaných dat, ale podpora není tak dobrá jako Python. Přesto lze oba jazyky použít pro nestrukturovanou analýzu dat.
- Komunitní podpora: Oba R vs Python mají dobrou komunitní podporu. Oba jazyky mají poštovní seznam uživatelů, skupiny StackOverflow, dokumenty přidané uživatelem a kódy. Tady je tedy vazba mezi oběma jazyky. Oba jazyky však nemají zákaznickou podporu. Což znamená, že uživatelé mají pouze online komunity a vývojářské dokumenty o pomoc.
Srovnávací tabulka R vs Python
Pojďme diskutovat o největších rozdílech mezi R a Pythonem.
| R | Krajta |
| Kódy R vyžadují více údržby. | Python kódy jsou robustnější a snáze se udržují. |
| R je spíše statistický jazyk a používá se také pro grafické techniky. | Python se používá jako univerzální jazyk pro vývoj a nasazení. |
| R se lépe používá pro vizualizaci dat. | Python je lepší pro hluboké učení. |
| R má stovky balíčků nebo způsoby, jak splnit stejný úkol. Má více balíčků pro jeden úkol. | Python je navržen na filozofii, že „by měl existovat jeden a nejlépe jen jeden zjevný způsob, jak to udělat“. Proto má k provedení úkolu jen několik hlavních balíčků. |
| R je snadné začít. Má jednodušší knihovny a spiknutí. | Učení pythonových knihoven může být trochu složité. |
| R podporuje pouze procedurální programování pro některé funkce a objektově orientované programování pro jiné funkce. | Python je jazyk více paradigmat. To znamená, že python podporuje více paradigmat, jako je objektově orientované, strukturované, funkční a aspektově orientované programování. |
| R je interpretovaný jazyk příkazového řádku. | Python usiluje o jednoduchou syntaxi. Má podobnost s anglickým jazykem. |
| R je vyvinut pro analýzu dat, proto má výkonnější statistické balíčky. | Statistické balíčky Pythonu jsou méně výkonné. |
| R je pomalejší než python, ale ne moc. | Python je rychlejší. |
| R usnadňuje použití komplikovaných matematických výpočtů a statistických testů. | Python je dobrý pro stavbu něčeho nového od nuly. Používá se také pro vývoj aplikací. |
| R je méně populární, ale stále má mnoho uživatelů. | Python je populárnější než R. |
Závěr:
Oba jazyky r vs. python mají své klady a zápory, jedná se o tvrdý boj mezi nimi. Python se zdá být mezi vědci v oblasti dat trochu populárnější, ale R také není úplným selháním. R je vyvinut pro statistickou analýzu a je v tom velmi dobrý. Zatímco Python je univerzální jazyk pro vývoj aplikací. Oba jazyky poskytují širokou škálu knihoven a balíčků, v některých případech je k dispozici podpora napříč knihovnami. Proto zcela záleží na požadavcích uživatele, které si vyberete.
Doporučené články
Toto byl průvodce R vs Python. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly mezi R a Pythonem s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Úvod do Pythonu
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Pythonovy alternativy