Differenza tra R vs Python
Oggi R vs Python è un argomento di dibattito comune per data scientist e analisti di dati. R e Python sono entrambi linguaggi di programmazione open source. Entrambi i linguaggi sono utilizzati nella scienza dei dati e hanno molte librerie. Python è un linguaggio di programmazione generico mentre R è utilizzato per l'elaborazione statistica e la grafica.
Scopriamo di più su R vs Python.
R: -
R è un linguaggio statistico. È utilizzato per lo sviluppo di software statistico e analisi dei dati. Da quando il data mining e lo studio dei dati sono diventati popolari, R ha anche guadagnato la sua popolarità. Insieme alle tecniche statistiche, R fornisce anche un'ampia varietà di librerie per tecniche grafiche. Può produrre grafici statici che vengono utilizzati per i grafici di qualità della pubblicazione. Sono inoltre disponibili grafici dinamici e interattivi. R ha una rete di archivio di pacchetti (CRAN - R Archive Network completa) per tutti i pacchetti che supporta. Contiene più di 10.000 pacchetti. R è un linguaggio da riga di comando ma ci sono diverse interfacce che forniscono una GUI interattiva per facilitare l'attività degli sviluppatori.
Pitone:-
- Python è un linguaggio multi-paradigma creato da Guido van Rossum nel 1991. Può essere utilizzato nello sviluppo web, nello sviluppo di software, negli script di sistema, ecc. Funziona su piattaforme diverse. Python è stato progettato per una migliore leggibilità; quindi ha una certa somiglianza con la lingua inglese. Python si concentra su sintassi e grammatica semplici, meno ingombranti.
- In python gli spazi bianchi segnano le rientranze per limitare il blocco. Utilizza la tipizzazione dinamica e l'associazione tardiva che vincolano i metodi e le variabili in fase di esecuzione. Con un gran numero di librerie, Python può essere utilizzato per molti scopi. È stato classificato tra i primi dieci linguaggi di programmazione più popolari.
Confronto testa a testa tra R vs Python (infografica)
Di seguito sono elencate le 11 principali differenze tra R vs Python. 
Differenze chiave tra R vs Python
Sebbene R vs Python siano popolari per scopi simili, ad esempio l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. Entrambe le lingue hanno caratteristiche diverse. Ogni lingua offre diversi vantaggi e svantaggi. Diamo un'occhiata ad alcune differenze chiave.
- Velocità e prestazioni: sebbene entrambi i linguaggi vengano utilizzati per l'analisi dei big data. Ma Python per quanto riguarda le prestazioni è un'opzione migliore per la creazione di applicazioni critiche ma veloci. R è un po 'più lento di Python ma comunque abbastanza veloce da gestire operazioni su big data.
- Grafica e visualizzazione: i dati possono essere facilmente compresi se possono essere visualizzati. R fornisce vari pacchetti per l'interpretazione grafica dei dati. Ggplot2 offre grafici personalizzati. Python ha anche librerie per la visualizzazione, ma è un po 'complesso rispetto a R. R ha una libreria piuttosto stampata che aiuta a costruire grafici di qualità editoriale.
- Apprendimento profondo: entrambi i linguaggi r vs python hanno guadagnato la loro popolarità con la crescente popolarità della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico. Mentre python offre molte librerie finemente sintonizzate, R ha fornito a KerasR un'interfaccia del pacchetto di deep learning di Python. Pertanto, entrambe le lingue hanno ora un'ottima raccolta di pacchetti per l'apprendimento profondo. Ma Python si distingue in caso di apprendimento profondo e intelligenza artificiale.
- Correttezza statistica: poiché R è stato sviluppato per le statistiche dei dati, offre quindi un migliore supporto e librerie per le statistiche. Python è utilizzato al meglio per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni. Ma R e le sue librerie implementano una vasta gamma di tecniche statistiche e grafiche per l'analisi dei dati.
- Dati non strutturati: l' 80% dei dati mondiali non è strutturato. I dati generati dai social media non sono strutturati. Python offre pacchetti come NLTK, scikit-image, PyPI per analizzare dati non strutturati. R offre anche librerie per l'analisi di dati non strutturati, ma il supporto non è buono come Python. Tuttavia, entrambe le lingue possono essere utilizzate per l'analisi dei dati non strutturati.
- Supporto della comunità: Sia R vs Python ha un buon supporto della comunità. Entrambe le lingue hanno una mailing list utente, gruppi StackOverflow, documenti forniti dall'utente e codici. Quindi ecco un legame tra le due lingue. Ma entrambe le lingue non dispongono del supporto del servizio clienti. Ciò significa che gli utenti hanno solo comunità online e documenti dello sviluppatore per chiedere aiuto.
Tabella di confronto R vs Python
Discutiamo le principali differenze tra R vs Python.
| R | Pitone |
| I codici R richiedono più manutenzione. | I codici Python sono più robusti e più facili da mantenere. |
| R è più un linguaggio statistico e, usato anche per tecniche grafiche. | Python è utilizzato come linguaggio generico per lo sviluppo e la distribuzione. |
| R è meglio utilizzato per la visualizzazione dei dati. | Python è migliore per l'apprendimento profondo. |
| R ha centinaia di pacchetti o modi per svolgere lo stesso compito. Ha più pacchetti per un'attività. | Python si basa sulla filosofia secondo cui "dovrebbe esserci uno e preferibilmente solo un modo ovvio per farlo". Quindi ha pochi pacchetti principali per eseguire l'operazione. |
| R è facile da iniziare. Ha librerie e grafici più semplici. | L'apprendimento delle librerie Python può essere un po 'complesso. |
| R supporta solo la programmazione procedurale per alcune funzioni e la programmazione orientata agli oggetti per altre funzioni. | Python è un linguaggio multi-paradigma. Significa che Python supporta molteplici paradigmi come la programmazione orientata agli oggetti, strutturata, funzionale e orientata all'aspetto. |
| R è un linguaggio interpretato dalla riga di comando. | Python si impegna per una sintassi semplice. Ha una somiglianza con la lingua inglese. |
| R è sviluppato per l'analisi dei dati, quindi ha pacchetti statistici più potenti. | I pacchetti statistici di Python sono meno potenti. |
| R è più lento di Python ma non molto. | Python è più veloce. |
| R semplifica l'utilizzo di complicati calcoli matematici e test statistici. | Python è buono per costruire qualcosa di nuovo da zero. Viene utilizzato anche per lo sviluppo di applicazioni. |
| R è meno popolare ma comunque ha molti utenti. | Python è più popolare di R |
Conclusione:
Entrambe le lingue r vs python hanno i loro pro e contro, è una dura lotta tra i due. Python sembra essere un po 'più popolare tra i data scientist, ma anche R non è un fallimento completo. R è sviluppato per analisi statistiche ed è molto bravo in questo. Considerando che Python è un linguaggio generico per lo sviluppo di applicazioni. Entrambe le lingue offrono una vasta gamma di librerie e pacchetti, in alcuni casi è disponibile anche il supporto tra librerie. Quindi dipende totalmente dalle esigenze dell'utente quale scegliere.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida a R vs Python. Qui discutiamo anche le differenze chiave tra R e Python con infografica e tabella comparativa. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più -
- Introduzione a Python
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Alternative Python