Med den massive vækst i vigtigheden af , og Datavidenskab i softwareindustrien eller softwareservicevirksomhederne har to sprog vist sig at være de mest gunstige for udviklerne.Sammenligningen på R vs Python vil give dig en skarp viden omto mest populære og yndlingssprog for dataforskerne og dataanalytikerne.Dette R vs Python blog giver dig et komplet indblik i sprogene i følgende rækkefølge:
- Introduktion til R & Python
- Sammenligningsfaktorer
- Let læring
- Hastighed
- Datahåndteringsfunktioner
- Grafik og visualisering
- Fleksibilitet
- Popularitetsindeks
- Jobscenarie
- Community & kundesupport
Introduktion til R & Python
R betragtes som det bedste programmeringssprog for enhver statistiker, da det besidder et omfattende katalog over statistiske og grafiske metoder. på den anden side kan gøre stort set det samme arbejde som R men det foretrækkes af dataforskerne eller dataanalytikere på grund af dets enkelhed og høje ydeevne. R er et stærkt skriptsprog og meget fleksibelt med et levende samfund og ressourcebank, mens Python er et meget brugt, objektorienteret sprog, der er let at lære og debug.
Så lad os gå videre med sammenligningen på R vs Python og se på sammenligningsfaktorerne.
Sammenligningsfaktorer
R blev introduceret til dataanalyse, mens blev udviklet som et almindeligt sprog. Førstnævnte foretrækkes for det meste til hoc-analyse og udforskning af datasæt, mens sidstnævnte er egnet til datamanipulation og gentagne opgaver.
Lad os se på faktorer vi bruger til sammenligning på R vs Python:
| Sammenligningsfaktorer | R | Python |
| Let læring | ||
| Hastighed | ||
| Datahåndteringsfunktioner | ||
| Grafik og visualisering | ||
| Fleksibilitet | ||
| Popularitet | ||
| Jobscenarie | ||
| Community Support |
Let læring
R har en stejl indlæringskurve og mennesker med mindre eller ingen erfaring i programmering finder det svært i begyndelsen. Når du først har taget fat på sproget, er det ikke så svært at forstå.
forskellen mellem overbelastning og tilsidesættelse i c ++
Python lægger vægt på produktivitet og kodelæsbarhed, hvilket gør det til et af enkleste programmering Sprog. Det foretrækkes på grund af dets lette indlæring og forståelighed.
Hastighed
R er en lavt niveau programmeringssprog, som det kræver længere koder til enkle procedurer. Dette er en af grundene til reduceret hastighed .
Python er en højt niveau programmeringssprog, og det har været valget til at opbygge kritisk endnu hurtig applikationer.
Datahåndteringsfunktioner
R er praktisk til analyse på grund af stort antal pakker , let anvendelige tests og fordelen ved at bruge formler. Men det kan også bruges til grundlæggende dataanalyse uden installation af nogen pakke.
TPython-pakkerne til dataanalyse var et problem men dette er forbedret med de nyere versioner. Numpy og Pandas bruges til dataanalyse i Python. Det er også velegnet til parallel beregning.
Grafik og visualisering
Visualiserede data forstås effektivt og mere effektivt end rå værdier. R består af talrige pakker, der giver avancerede grafiske muligheder .
Visualiseringer er vigtige, når du vælger dataanalysesoftware, og Python har nogle fantastiske visualiseringsbiblioteker.Det har flere antal biblioteker, men de er komplekse og giver et ryddeligt output.
Fleksibilitet
det er let at bruge komplekse formler i R og også de statistiske tests og modeller er let tilgængelige og let anvendte.
Python er en fleksibelt sprog når det kommer til at bygge noget fra bunden. Det bruges også til scripting af et websted eller andre applikationer.
Popularitet
Hvis vi nu ser på begge sprogs popularitet, startede de fra samme niveau for et årti siden, men Python oplevede en enorm vækst i popularitet og blev rangeret først i 2016 sammenlignet med R, der rangerede 6. på listen.
Python brugerne er mere loyal til deres sprog sammenlignet med brugerne af sidstnævnte, da procentdelen af at skifte fra R til Python er dobbelt så stor som Python til R.
Jobscenarie
Softwarevirksomhederne har været mere tilbøjelige til teknologier som f.eks , og Store data hvilket forklarer væksten i efterspørgslen efter Python-udviklere. Selvom begge sprog kan bruges til statistik og analyse ,Python har en lille kant i forhold til den anden på grund af sin enkelhed og rangerer højere på jobtrends.
Kundesupport og fællesskab
Kommercielle software tilbyder normalt betalt kundesupport, men R og Python har ikke kundeservicesupport, hvilket betyder, at du er alene, hvis du står over for problemer. Begge sprog har dog online-samfund til hjælp. Python har en større samfundsstøtte sammenlignet med R.
Nu med dette er vi kommet til slutningen af sammenligningen på R vs Python. Begge sprog giver kamp mod hoved i verden af datavidenskab og dataanalyse. Men Python dukker op som vinder ud af de to på grund af sin enorme popularitet og enkelhed i at skrive koder.
Nu hvor du har forstået sammenligningen mellem R & Python, skal du tjekke & af Edureka, et pålideligt online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden.
Python-certificeringstræning hjælper dig med at få ekspertise inden for kvantitativ analyse, datamining og præsentation af data for at se ud over tallene ved at omdanne din karriere til Data Scientist-rolle.
Data Analytics med R-træning hjælper dig med at få ekspertise inden for R-programmering, datamanipulation, sonderende dataanalyse, datavisualisering, datamining, regression, sentimentanalyse og brug af R Studio til det virkelige livcasestudier om detailhandel, sociale medier.