Met de enorme groei in het belang van , en Data Science in de software-industrie of softwarebedrijven zijn twee talen naar voren gekomen als de meest gunstige voor de ontwikkelaars.De vergelijking op R versus Python geeft u een scherpe kennis over detwee meest populaire en favoriete talen voor de datawetenschappers en data-analisten.Deze R versus Python blog geeft u een volledig inzicht in de talen in de volgende volgorde:
- Inleiding tot R & Python
- Vergelijkingsfactoren
- Gemakkelijk te leren
- Snelheid
- Mogelijkheden voor gegevensverwerking
- Afbeeldingen en visualisatie
- Flexibiliteit
- Populariteitsindex
- Taakscenario
- Gemeenschap en klantenondersteuning
Inleiding tot R & Python
R wordt beschouwd als de beste programmeertaal voor elke statisticus, aangezien het een uitgebreide catalogus van statistische en grafische methoden bezit. aan de andere kant, kan vrijwel hetzelfde werk doen als R maar het heeft de voorkeur van de datawetenschappers of data-analisten vanwege zijn eenvoud en hoge prestaties. R is een krachtige scripttaal en zeer flexibel met een levendige gemeenschap en bronnenbank, terwijl Python een veel gebruikte, objectgeoriënteerde taal is die gemakkelijk te leren en te debuggen is.
Laten we dus verder gaan met de vergelijking van R versus Python en de vergelijkingsfactoren eens bekijken.
Vergelijkingsfactoren
R werd geïntroduceerd voor data-analyse, terwijl werd ontwikkeld als een algemene taal. De eerste heeft meestal de voorkeur voor hoc-analyse en het verkennen van datasets, terwijl de laatste geschikt is voor datamanipulatie en herhaalde taken.
Laten we eens kijken naar de factoren we zullen gebruiken voor de vergelijking Aan R versus Python:
| Vergelijkingsfactoren | R | Python |
| Gemakkelijk te leren | ||
| Snelheid | ||
| Mogelijkheden voor gegevensverwerking | ||
| Afbeeldingen en visualisatie | ||
| Flexibiliteit | ||
| Populariteit | ||
| Taakscenario | ||
| Maatschappelijke hulp |
Gemakkelijk te leren
R heeft een steile leercurve en mensen met minder of geen ervaring in programmeren vindt het moeilijk in het begin. Als je de taal eenmaal onder de knie hebt, is het niet zo moeilijk te begrijpen.
Python legt de nadruk op productiviteit en codeleesbaarheid, waardoor het een van de eenvoudigste programmering talen. Het verdient de voorkeur vanwege het gemak van leren en begrijpelijkheid.
Snelheid
R is een laag niveau programmeertaal waardoor het langere codes vereist voor eenvoudige procedures. Dit is een reden voor de verminderde snelheid .
Python is een hoog niveau programmeertaal en het is de keuze geweest om kritisch te bouwen snel toepassingen.
Mogelijkheden voor gegevensverwerking
R is handig voor analyse vanwege de enorm aantal pakketten , gemakkelijk bruikbare tests en het voordeel van het gebruik van formules. Maar het kan ook worden gebruikt voor basisgegevensanalyse zonder de installatie van een pakket.
TDe Python-pakketten voor data-analyse waren een probleem maar dit is verbeterd met de recente versies. Numpy en Panda's worden gebruikt voor data-analyse in Python. Het is ook geschikt voor parallelle berekeningen.
Afbeeldingen en visualisatie
Gevisualiseerde gegevens worden efficiënter en effectiever begrepen dan ruwe waarden. R bestaat uit tal van pakketten die geavanceerde grafische mogelijkheden bieden .
Visualisaties zijn belangrijk bij het kiezen van software voor gegevensanalyse en Python heeft een aantal geweldige visualisatiebibliotheken.Het heeft meer bibliotheken maar ze zijn complex en geeft een nette output.
Flexibiliteit
Het is makkelijk te gebruiken complexe formules in R en ook de statistische tests en modellen zijn direct beschikbaar en gemakkelijk te gebruiken.
Python is een flexibele taal als het erom gaat iets helemaal opnieuw te bouwen. Het wordt ook gebruikt voor het scripten van een website of andere applicaties.
Populariteit
Als we nu kijken naar de populariteit van beide talen, ze zijn tien jaar geleden op hetzelfde niveau begonnen, maar Python was getuige van een enorme groei in populariteit en stond in 2016 op de eerste plaats in vergelijking met R die op de 6e plaats in de lijst stond.
Python gebruikers zijn loyaler naar hun taal in vergelijking met de gebruikers van de laatste, aangezien het percentage van het overschakelen van R naar Python twee keer zo groot is als Python naar R.
python __init__ klasse
Taakscenario
De softwarebedrijven zijn meer geneigd naar technologieën zoals , en Big data wat de groei in de vraag naar Python-ontwikkelaars verklaart. Hoewel beide talen kunnen worden gebruikt voor statistieken en analyse ,Python heeft een lichte voorsprong op de andere vanwege zijn eenvoud en scoort hoger op de jobtrends.
Klantenservice en community
Commerciële software biedt meestal betaalde klantenondersteuning, maar R en Python hebben geen klantenservice, wat betekent dat u er alleen voor staat als u problemen ondervindt. Beide talen hebben echter online gemeenschappen voor hulp. Python heeft een meer steun van de gemeenschap in vergelijking met R.
Hiermee zijn we aan het einde gekomen van de vergelijking op R vs Python. Beide talen geven een duel met elkaar in de wereld van data science en data-analyse. Maar Python komt naar voren als de winnaar van de twee vanwege zijn immense populariteit en eenvoud bij het schrijven van codes.
Nu je de vergelijking tussen R & Python hebt begrepen, kun je het & door Edureka, een vertrouwd online leerbedrijf met een netwerk van meer dan 250.000 tevreden leerlingen verspreid over de hele wereld.
Python-certificeringstraining helpt je expertise op te doen in kwantitatieve analyse, datamining en de presentatie van gegevens om verder te kijken dan de cijfers door je carrière om te zetten in een rol als datawetenschapper.
Data Analytics met R-training helpt je expertise op te doen in R-programmering, datamanipulatie, verkennende data-analyse, datavisualisatie, datamining, regressie, sentimentanalyse en het gebruik van R Studio voor het echte levencasestudy's over detailhandel, sociale media.