Med den massiva tillväxten i betydelsen av , och Datavetenskap inom mjukvaruindustrin eller mjukvaruutjänstföretagen har två språk framstått som de mest gynnsamma för utvecklarna.Jämförelsen på R vs Python kommer att ge dig en skarp kunskap omtvå mest populära och favoritspråk för datavetare och dataanalytiker.Detta R vs Python blogg ger dig en fullständig inblick i språken i följande ordning:
- Introduktion till R & Python
- Jämförelsefaktorer
- Lätt att lära sig
- Hastighet
- Datahanteringskapacitet
- Grafik & visualisering
- Flexibilitet
- Popularitetsindex
- Arbetsscenario
- Community & kundsupport
Introduktion till R & Python
R anses vara det bästa programmeringsspråket för alla statistiker eftersom det har en omfattande katalog med statistiska och grafiska metoder. å andra sidan kan göra ungefär samma arbete som R men det föredras av dataforskare eller dataanalytiker på grund av dess enkelhet och höga prestanda. R är ett kraftfullt skriptspråk och mycket flexibelt med en livlig community och resursbank medan Python är ett mycket använt, objektorienterat språk som är lätt att lära sig och felsöka.
Så låt oss gå vidare med jämförelsen på R vs Python och titta på jämförelsefaktorerna.
Jämförelsefaktorer
R infördes för dataanalys medan utvecklades som ett allmänt språk. Den förstnämnda föredras mestadels för hoc-analys och utforskning av datamängder medan den senare är lämplig för datamanipulation och upprepade uppgifter.
Låt oss titta på faktorer vi kommer att använda för jämförelse på R vs Python:
| Jämförelsefaktorer | R | Pytonorm |
| Lätt att lära sig | ||
| Hastighet | ||
| Datahanteringsfunktioner | ||
| Grafik & visualisering | ||
| Flexibilitet | ||
| Popularitet | ||
| Arbetsscenario | ||
| Gemenskapsstöd |
Lätt att lära sig
R har en brant inlärningskurva och människor med mindre eller ingen erfarenhet i programmering finner det svår i början. När du väl har tagit tag i språket är det inte så svårt att förstå.
Python betonar produktivitet och kodläsbarhet vilket gör den till en av enklaste programmeringen språk. Det är att föredra på grund av dess enkla inlärning och förståelse.
Hastighet
R är en låg nivå programmeringsspråk på grund av vilket det kräver längre koder för enkla procedurer. Detta är en anledning till reducerad hastighet .
Python är en hög nivå programmeringsspråk och det har varit valet att bygga kritiskt ännu snabb applikationer.
vad är en daemon-tråd
Datahanteringsfunktioner
R är bekvämt för analys på grund av stort antal paket , lättanvändbara tester och fördelen med att använda formler. Men det kan också användas för grundläggande dataanalys utan installation av något paket.
TPython-paketen för dataanalys var ett problem men detta har förbättrats med de senaste versionerna. Numpy och Pandas används för dataanalys i Python. Det är också lämpligt för parallell beräkning.
skapa en länkad lista i c
Grafik & visualisering
Visualiserad data förstås effektivt och mer effektivt än råa värden. R består av många paket som ger avancerade grafiska funktioner .
Visualiseringar är viktiga när du väljer dataanalysprogramvara och Python har några fantastiska visualiseringsbibliotek.Det har fler antal bibliotek men de är komplexa och ger en städad effekt.
Flexibilitet
Det är lätt att använda komplexa formler i R och även de statistiska testerna och modellerna är lättillgängliga och lätta att använda.
Python är en flexibelt språk när det gäller att bygga något från grunden. Det används också för att skripta en webbplats eller andra applikationer.
Popularitet
Om vi nu tittar på populariteten för båda språken, började de från samma nivå för ett decennium sedan men Python bevittnade en enorm tillväxt i popularitet och rankades först 2016 jämfört med R som rankades 6 i listan.
Pytonorm användare är mer lojala till deras språk jämfört med användarna av det senare eftersom procentandelen att byta från R till Python är dubbelt så stor som Python till R.
Arbetsscenario
Programvaruföretagen har varit mer benägna mot teknik som , och Big data vilket förklarar tillväxten i efterfrågan på Python-utvecklare. Även om båda språken kan användas för statistik och analys ,Python har en liten kant över den andra på grund av sin enkelhet och rankas högre på jobbtrenderna.
Kundtjänst & gemenskap
Kommersiella programvaror erbjuder vanligtvis betald kundsupport men R och Python har inte kundsupport, vilket innebär att du är ensam om du får problem. Båda språken har dock online-grupper för hjälp. Pytonorm har en större samhällsstöd jämfört med R.
Nu med detta har vi kommit till slutet av jämförelsen på R vs Python. Båda språken ger en kamp mot huvud i datavetenskapens och dataanalysvärlden. Men Python framstår som vinnaren av de två på grund av sin enorma popularitet och enkelhet när det gäller att skriva koder.
Nu när du har förstått jämförelsen mellan R & Python, kolla in & av Edureka, ett pålitligt online-lärande företag med ett nätverk av mer än 250 000 nöjda elever spridda över hela världen.
Python-certifieringsutbildning hjälper dig att få expertis inom kvantitativ analys, datautvinning och presentation av data för att se bortom siffrorna genom att omvandla din karriär till rollen som datavetare.
Data Analytics med R-utbildning hjälper dig att få expertis inom R-programmering, datahantering, utforskande dataanalys, datavisualisering, datautvinning, regression, sentimentanalys och användning av R Studio för verkliga livetfallstudier om detaljhandel, sociala medier.