Razlika između R i Pythona
R vs Python ovih je dana uobičajena tema rasprave za znanstvenike i analitičare podataka. R i Python su programski jezici otvorenog koda. Oba se jezika koriste u znanosti podataka i imaju puno knjižnica. Python je programski jezik opće namjene dok se R koristi za statističko računanje i grafiku.
Doznajmo više o R vs Python-u.
R: -
R je statistički jezik. Koristi se za razvoj statističkog softvera i analizu podataka. Otkad su vađenje podataka i proučavanje podataka postali popularni, R je također stekao svoju popularnost. Uz statističke tehnike, R nudi i širok izbor knjižnica za grafičke tehnike. Može proizvesti statičke grafikone koji se koriste za izradu grafikona kvalitete. Dostupni su i dinamični i interaktivni grafikoni. R ima mrežu arhiva paketa (sveobuhvatna mreža R Archive) za sve pakete koje podržava. Sadrži više od 10 000 paketa. R je jezik naredbenog retka, ali postoji nekoliko sučelja koja pružaju interaktivni GUI koji olakšava zadatak programerima.
Piton:-
- Python je jezik multi-paradigme koji je stvorio Guido van Rossum 1991. godine. Može se koristiti u web razvoju, razvoju softvera, skripta sustava itd. Radi na različitim platformama. Python je dizajniran za bolju čitljivost; stoga ima neke sličnosti s engleskim jezikom. Python se usredotočuje na jednostavnu, manje zbijenu sintaksu i gramatiku.
- U bijelim razmacima pytona označite udubine za ograničavanje bloka. Koristi dinamično tipkanje i kasno vezanje koje vežu metode i varijable u vrijeme izvođenja. S velikim brojem knjižnica, Python se može koristiti u mnoge svrhe. Poredan je u deset najpopularnijih programskih jezika.
Usporedba između R i Python (Infographics)
Ispod je 11 najboljih razlika između R i Pythona. 
Ključne razlike između R i Python
Iako su R vs Python popularni za slične svrhe, tj. Analizu podataka i strojno učenje. Oba jezika imaju različite značajke. Svaki jezik nudi različite prednosti i nedostatke. Pogledajmo neke ključne razlike.
- Brzina i performanse: Iako se oba jezika koriste za analizu velikih podataka. No, Python koji ima pametne performanse je bolja opcija za izgradnju kritičnih, a opet brzih aplikacija. R je malo sporiji od Pythona, ali ipak dovoljno brz da može podnijeti velike prijenos podataka.
- Grafika i vizualizacija: Podaci se mogu lako razumjeti ako se mogu vizualizirati. R nudi razne pakete za grafičku interpretaciju podataka. Ggplot2 daje prilagođene grafikone. Python također ima biblioteke za vizualizaciju, ali to je malo složenije nego R. R ima prilično ispisanu knjižnicu koja pomaže u izradi grafikona kvalitete publikacija.
- Duboko učenje: Oba jezika r i python stekli su svoju popularnost sve većom popularnošću znanosti o podacima i strojnom učenju. Iako python nudi mnogo fino podešenih biblioteka, R je KerasR dobio sučelje Pythonova paketa za duboko učenje. Dakle, oba jezika sada imaju vrlo dobru zbirku paketa za duboko učenje. Ali python se ističe u slučaju dubokog učenja i AI-ja.
- Statistička ispravnost: Budući da je R razvijen za statistiku podataka, on stoga pruža bolju podršku i knjižnice za statistiku. Python se najbolje koristi za razvoj i implementaciju aplikacija. Ali R i njegove knjižnice primjenjuju širok izbor statističkih i grafičkih tehnika za analizu podataka.
- Nestrukturirani podaci: 80% svjetskih podataka je nestrukturirano. Podaci generirani na društvenim medijima uglavnom su nestrukturirani. Python nudi pakete poput NLTK, scikit-image, PyPI za analizu nestrukturiranih podataka. R također nudi knjižnice za analizu nestrukturiranih podataka, ali podrška nije dobra kao Python. Ipak oba se jezika mogu koristiti za nestrukturiranu analizu podataka.
- Podrška zajednice: Oba R vs Python imaju dobru podršku u zajednici. Oba jezika imaju popis korisnika, grupe StackOverflow, dokumente i kodove koje su pridonijeli korisnici. Dakle, ovdje je veza između oba jezika. Ali oba jezika nemaju korisničku podršku. Što znači da korisnici imaju samo internetske zajednice i dokumente programera za pomoć.
R prema Python usporednoj tablici
Razgovarajmo o najvećim razlikama između R i Pythona.
| R | Piton |
| R kodovima je potrebno više održavanja. | Python kodovi su robusniji i jednostavniji za održavanje. |
| R je više statistički jezik i koristi se i za grafičke tehnike. | Python se koristi kao jezik opće namjene za razvoj i uporabu. |
| R se bolje koristi za vizualizaciju podataka. | Python je bolji za dubinsko učenje. |
| R ima stotine paketa ili načina za ostvarenje istog zadatka. Ima više paketa za jedan zadatak. | Python je osmišljen na filozofiji da "trebao bi postojati jedan, a po mogućnosti samo jedan očit način za to". Stoga ima malo glavnih paketa za izvršavanje zadatka. |
| R je lako započeti s. Ima jednostavnijih knjižnica i plotova. | Učenje python knjižnica može biti malo složeno. |
| R podržava samo proceduralno programiranje za neke funkcije i objektno orijentirano programiranje za druge funkcije. | Python je jezik više paradigme. To znači da python podržava više paradigmi poput objektno orijentiranog, strukturiranog, funkcionalnog, aspektno orijentiranog programa. |
| R je jezik koji se interpretira iz naredbenog retka. | Python teži jednostavnoj sintaksi. Ima sličnost s engleskim jezikom. |
| R je razvijen za analizu podataka, stoga ima snažnije statističke pakete. | Pythonovi statistički paketi su manje moćni. |
| R je sporiji od pytona, ali ne mnogo. | Python je brži. |
| R olakšava upotrebu kompliciranih matematičkih izračuna i statističkih testova. | Python je dobar za izgradnju novog. Koristi se i za razvoj aplikacija. |
| R je manje popularan, ali ipak ima mnogo korisnika. | Python je popularniji od R |
Zaključak:
Oba jezika u odnosu na python imaju svoje prednosti i nedostatke, to je teška borba između njih dvojice. Čini se da je Python malo popularniji među znanstvenicima podataka, ali R također nije potpuni neuspjeh. R je razvijen za statističku analizu i u tome je vrlo dobar. Dok je Python općeniti jezik za razvoj aplikacija. Oba jezika pružaju širok raspon knjižnica i paketa, u nekim je slučajevima dostupna i podrška biblioteke. Stoga potpuno ovisi o zahtjevima korisnika koga odabrati.
Preporučeni članci
Ovo je bio vodič R-a i Pythona. Ovdje također raspravljamo o ključnim razlikama R vs Python s infografikama i tablici usporedbe. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Uvod u Python
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Python Alternative