R против Python | Лучший язык программирования для науки о данных и анализа

R считается лучшим языком программирования для любого статистика, поскольку он обладает обширным каталогом статистических и графических методов. Питон с другой стороны, может выполнять почти ту же работу, что и р но его предпочитают специалисты по данным или аналитики данных из-за его простоты и высокой производительности. R — мощный язык сценариев и очень гибкий, с активным сообществом и банком ресурсов, тогда как Python — широко используемый объектно-ориентированный язык, который легко изучать и отлаживать.

Итак, давайте продолжим сравнение R и Python и посмотрим на факторы сравнения.

Факторы сравнения
р был введен для анализа данных, тогда как Питон разрабатывался как язык общего назначения. Первый в основном предпочтительнее для оперативного анализа и изучения наборов данных, тогда как второй подходит для обработки данных и повторяющихся задач.

Давайте посмотрим на факторы мы будем использовать для сравнение на R против Python:

Простота обучения

R имеет крутую кривую обучения, и люди с мало или нет опыта в программировании находит это сложно в начале. Как только вы овладеете языком, понять его будет не так уж и сложно.

Python делает упор на производительность и читаемость кода, что делает его одним из простейшее программирование языки. Он предпочтительнее из-за простоты обучения и понятности.

Скорость

R представляет собой низкий уровень язык программирования, из-за которого для простых процедур требуются более длинные коды. Это одна из причин того, пониженная скорость.

Питон — это высокий уровень язык программирования, и это был выбор для создания критически важных быстро Приложения.

Возможности обработки данных

R удобен для анализа благодаря огромное количество пакетов , удобные тесты и преимущества использования формул. Но его также можно использовать 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 понимаются эффективнее и эффективнее, чем необработанные значения. R состоит из многочисленных пакеты, предоставляющие расширенные графические возможности.

Визуализация важна при выборе программного обеспечения для анализа данных, и в Python есть несколько замечательных библиотек визуализации. У него больше библиотек, но они сложные и дает аккуратный вывод.

Гибкость

это легко использовать сложные формулы в R, а также статистические тесты и модели доступны и просты в использовании.

Питон — это гибкий язык когда дело доходит до создания чего-то с нуля. Он также используется для создания сценариев веб-сайта или других приложений.

Популярность

Теперь, если мы посмотрим на популярность обоих языков, они начали с одного и того же уровня десять лет назад, но Python стал свидетелем огромного роста по популярности и занял первое место в 2016 году по сравнению с R, занявшим 6-е место в списке.

Питон пользователи более лояльный к своему языку по сравнению с пользователями последнего, поскольку процент перехода с R на Python в два раза выше, чем с Python на R.

Компании-разработчики программного обеспечения были более склонны к таким технологиям, как Машинное обучение, Искусственный интеллект а также Большие данные что объясняет рост спроса на Python-разработчиков. Хотя оба языка могут использоваться для статистика и анализ Python имеет небольшое преимущество перед другими из-за своей простоты и занимает более высокое место в тенденциях вакансий.

Коммерческое программное обеспечение обычно предлагает платную поддержку клиентов, но R и Python не имеют поддержки клиентов, что означает, что вы сами, если у вас возникнут проблемы. Оба языка имеют онлайн-сообщества для помощи. Питон имеет большая поддержка сообщества по сравнению с Р.

На этом мы подошли к концу сравнения R и Python. Оба языка ведут борьбу в мире науки о данных и анализа данных. Но Python выходит победителем из двух из-за его огромной популярности и простоты написания кода. Вы можете кликните сюда чтобы прочитать больше статей о Python.