Unterschied zwischen R vs Python
R vs Python ist heutzutage ein häufig diskutiertes Thema für Datenwissenschaftler und Datenanalysten. R und Python sind beide Open Source-Programmiersprachen. Beide Sprachen werden in der Datenwissenschaft verwendet und haben viele Bibliotheken. Python ist eine universelle Programmiersprache, während R für statistische Berechnungen und Grafiken verwendet wird.
Erfahren wir mehr über R vs Python.
R: -
R ist eine statistische Sprache. Es wird zur Entwicklung statistischer Software und zur Datenanalyse verwendet. Seitdem Data Mining und Datenstudien populär geworden sind, hat R auch an Popularität gewonnen. Neben statistischen Techniken bietet R auch eine Vielzahl von Bibliotheken für grafische Techniken. Es können statische Diagramme erstellt werden, die für Diagramme mit Veröffentlichungsqualität verwendet werden. Dynamische und interaktive Grafiken sind ebenfalls verfügbar. R verfügt über ein Paketarchivierungsnetzwerk (CRAN-Comprehensive R Archive Network) für alle unterstützten Pakete. Es enthält mehr als 10.000 Pakete. R ist eine Befehlszeilensprache, es gibt jedoch mehrere Schnittstellen, die eine interaktive Benutzeroberfläche bieten, um Entwicklern die Arbeit zu erleichtern.
Python:-
- Python ist eine Multiparadigmasprache, die 1991 von Guido van Rossum entwickelt wurde. Sie kann in der Webentwicklung, Softwareentwicklung, Systemskripting usw. verwendet werden. Sie funktioniert auf verschiedenen Plattformen. Python wurde für eine bessere Lesbarkeit entwickelt. daher hat es eine gewisse Ähnlichkeit mit der englischen Sprache. Python konzentriert sich auf einfache, weniger überfüllte Syntax und Grammatik.
- In Python markieren Leerzeichen die Einrückungen, um den Block einzuschränken. Es verwendet dynamische Typisierung und späte Bindung, die die Methoden und Variablen zur Laufzeit binden. Mit einer großen Anzahl von Bibliotheken kann Python für viele Zwecke verwendet werden. Es wurde in den Top Ten der beliebtesten Programmiersprachen eingestuft.
Head to Head Vergleich zwischen R und Python (Infografik)
Unten sind die Top 11 Unterschiede zwischen R vs Python. 
Hauptunterschiede zwischen R und Python
Obwohl R vs Python für ähnliche Zwecke, dh Datenanalyse und maschinelles Lernen, beliebt sind. Beide Sprachen haben unterschiedliche Funktionen. Jede Sprache bietet unterschiedliche Vor- und Nachteile. Schauen wir uns einige wichtige Unterschiede an.
- Geschwindigkeit und Leistung: Obwohl beide Sprachen für die Big-Data-Analyse verwendet werden. In Bezug auf die Leistung ist Python jedoch eine bessere Option für die Erstellung kritischer und dennoch schneller Anwendungen. R ist etwas langsamer als Python, aber dennoch schnell genug, um große Datenmengen zu verarbeiten.
- Grafik und Visualisierung: Daten können leicht verstanden werden, wenn sie visualisiert werden können. R bietet verschiedene Pakete zur grafischen Interpretation von Daten. Ggplot2 gibt benutzerdefinierte Grafiken. Python verfügt auch über Bibliotheken für die Visualisierung, ist jedoch etwas komplexer als R. R verfügt über eine hübsch gedruckte Bibliothek, mit deren Hilfe Diagramme in Publikationsqualität erstellt werden können.
- Deep Learning: Beide Python-Sprachen erfreuen sich aufgrund der zunehmenden Popularität von Data Science und maschinellem Lernen zunehmender Beliebtheit. Während Python viele fein abgestimmte Bibliotheken bietet, hat R KerasR eine Schnittstelle zu Pythons Deep-Learning-Paket. Somit verfügen beide Sprachen nun über eine sehr gute Sammlung von Paketen zum Tiefenlernen. Aber Python zeichnet sich durch tiefes Lernen und KI aus.
- Statistische Korrektheit: Da R für die Datenstatistik entwickelt wurde, bietet es eine bessere Unterstützung und Bibliotheken für Statistiken. Python eignet sich am besten für die Anwendungsentwicklung und -bereitstellung. R und seine Bibliotheken implementieren jedoch eine Vielzahl statistischer und grafischer Techniken für die Datenanalyse.
- Unstrukturierte Daten: 80% der weltweiten Daten sind unstrukturiert. Daten aus Social Media sind meist unstrukturiert. Python bietet Pakete wie NLTK, Scikit-Image und PyPI an, um unstrukturierte Daten zu analysieren. R bietet auch Bibliotheken für die Analyse unstrukturierter Daten, die Unterstützung ist jedoch nicht so gut wie bei Python. Beide Sprachen können jedoch für die unstrukturierte Datenanalyse verwendet werden.
- Community-Unterstützung: Sowohl R als auch Python haben eine gute Community-Unterstützung. Beide Sprachen verfügen über eine Benutzer-Mailingliste, StackOverflow-Gruppen, vom Benutzer bereitgestellte Dokumente und Codes. Hier besteht also ein Zusammenhang zwischen beiden Sprachen. Beide Sprachen bieten jedoch keinen Kundendienst. Dies bedeutet, dass Benutzer nur Online-Communitys und Entwicklerdokumente zur Hilfe haben.
R vs Python Vergleichstabelle
Lassen Sie uns die größten Unterschiede zwischen R und Python diskutieren.
| R | Python |
| R-Codes benötigen mehr Wartung. | Python-Codes sind robuster und einfacher zu pflegen. |
| R ist eher eine statistische Sprache und wird auch für grafische Techniken verwendet. | Python wird als Allzwecksprache für die Entwicklung und Bereitstellung verwendet. |
| R wird besser zur Datenvisualisierung verwendet. | Python ist besser für tiefes Lernen. |
| R bietet Hunderte von Paketen oder Möglichkeiten, um dieselbe Aufgabe zu erfüllen. Es hat mehrere Pakete für eine Aufgabe. | Python basiert auf der Philosophie, dass „es einen und am besten nur einen offensichtlichen Weg geben sollte, dies zu tun“. Daher hat es nur wenige Hauptpakete, um die Aufgabe zu erfüllen. |
| R ist einfach anzufangen. Es hat einfachere Bibliotheken und Pläne. | Das Erlernen von Python-Bibliotheken kann etwas komplex sein. |
| R unterstützt nur die prozedurale Programmierung für einige Funktionen und die objektorientierte Programmierung für andere Funktionen. | Python ist eine Multiparadigmasprache. Dies bedeutet, dass Python mehrere Paradigmen unterstützt, wie objektorientierte, strukturierte, funktionale und aspektorientierte Programmierung. |
| R ist eine von der Kommandozeile interpretierte Sprache. | Python strebt nach einfacher Syntax. Es hat eine Ähnlichkeit mit der englischen Sprache. |
| R wurde für die Datenanalyse entwickelt und verfügt daher über leistungsfähigere Statistikpakete. | Pythons Statistikpakete sind weniger leistungsfähig. |
| R ist langsamer als Python, aber nicht viel. | Python ist schneller. |
| R erleichtert die Verwendung komplizierter mathematischer Berechnungen und statistischer Tests. | Python ist gut, um etwas Neues von Grund auf neu zu erstellen. Es wird auch für Anwendungsentwicklungen verwendet. |
| R ist weniger beliebt, hat aber dennoch viele Benutzer. | Python ist beliebter als R |
Fazit:
Beide Python-Sprachen haben ihre Vor- und Nachteile, es ist ein harter Kampf zwischen den beiden. Python scheint unter Datenwissenschaftlern etwas populärer zu sein, aber R ist auch kein vollständiger Fehler. R ist für die statistische Analyse entwickelt und kann das sehr gut. Während Python eine Allzwecksprache für die Anwendungsentwicklung ist. Beide Sprachen bieten eine breite Palette an Bibliotheken und Paketen. In einigen Fällen ist auch eine Unterstützung für mehrere Bibliotheken verfügbar. Daher hängt es völlig von den Anforderungen des Benutzers ab, welche man wählt.
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