R считается лучшим языком программирования для любого статистика, поскольку он обладает обширным каталогом статистических и графических методов. Python с другой стороны, может выполнять почти ту же работу, что и R , но его предпочитают специалисты по обработке данных или аналитики данных из-за его простоты и высокой производительности. R-это мощный скриптовый язык и очень гибкий с динамичным сообществом и банком ресурсов, в то время как Python-широко используемый объектно-ориентированный язык, который легко изучать и отлаживать.
Итак, давайте перейдем к сравнению R и Python и посмотрим на факторы сравнения.
Коэффициенты сравнения R были введены для анализа данных, в то время как Python был разработан как язык общего назначения. Первый в основном предпочтителен для специального анализа и изучения наборов данных, в то время как второй подходит для манипулирования данными и повторных задач.
Давайте посмотрим на факторы , которые мы будем использовать для сравнения on R vs Python:
Простота обучения
R имеет крутую кривую обучения, и люди с меньшим или полным опытом в программировании находят ее трудной в начале. Как только вы овладеете языком, его не так уж трудно понять.
Python делает акцент на производительности и удобочитаемости кода, что делает его одним из самых простых языков программирования. Он предпочтительнее из-за своей простоты обучения и понятности.
Скорость
R-это низкоуровневый язык программирования, из-за которого он требует более длинных кодов для простых процедур. Это одна из причин снижения скорости .
Python-это высокоуровневый язык программирования, и он был выбран для создания критических, но быстрых приложений.
Возможности обработки данных
R удобен для анализа благодаря огромному количеству пакетов , легко используемым тестам и преимуществу использования формул. Но он также может быть использован для базового анализа данных без установки какого-либо пакета.
Пакеты Python для анализа данных были проблемой но это улучшилось с последними версиями. Numpy и Pandas используются для анализа данных в Python. Он также подходит для параллельных вычислений.
Графика и визуализация
Визуализированные данные воспринимаются эффективно и эффективнее, чем необработанные значения. R состоит из многочисленных пакетов, которые предоставляют расширенные графические возможности .
Визуализация важна при выборе программного обеспечения для анализа данных, и Python имеет несколько удивительных библиотек визуализации. Он имеет большее количество библиотек, но они сложны и дают аккуратный вывод.
Гибкость
Он прост в использовании сложные формулы в R, а также статистические тесты и модели легко доступны и легко используются.
Python-это гибкий язык, когда дело доходит до создания чего-то с нуля. Он также используется для написания сценариев веб-сайта или других приложений.
Популярность
Теперь, если мы посмотрим на популярность обоих языков, они начали с того же уровня десять лет назад, но Python стал свидетелем огромного роста популярности и занял первое место в 2016 году по сравнению с R, который занял 6-е место в списке.
Python пользователи более лояльны к своему языку по сравнению с пользователями последнего, так как процент переключения с R на Python в два раза больше, чем с Python на R.
Компании-разработчики программного обеспечения были более склонны к таким технологиям, как Машинное обучение , Искусственный интеллект и Большие данные , что объясняет рост спроса на разработчиков Python. Хотя оба языка могут быть использованы для статистики и анализа , Python имеет небольшое преимущество перед другим из-за своей простоты и занимает более высокое место в тенденциях работы.
Коммерческие программы обычно предлагают платную поддержку клиентов, но R и Python не имеют поддержки обслуживания клиентов, что означает, что вы сами по себе, если столкнетесь с какими-либо проблемами. Однако на обоих языках есть онлайн-сообщества для получения помощи. Python имеет большую поддержку сообщества по сравнению с R.
Теперь на этом мы подошли к концу сравнения R и Python. Оба языка дают бой голова к голове в мире науки о данных и аналитики данных. Но Python выходит победителем из этих двух из-за своей огромной популярности и простоты написания кодов. Вы можете нажать здесь , чтобы прочитать больше статей о Python.