R gegen Python: Kampf der Besten

Mit dem massiven Wachstum in der Bedeutung von , und Data Science In der Softwareindustrie oder in Softwaredienstleistungsunternehmen haben sich zwei Sprachen als die für die Entwickler günstigsten herausgestellt.Der Vergleich auf R gegen Python wird Ihnen ein klares Wissen über diezwei beliebteste und beliebteste Sprachen für Datenwissenschaftler und Datenanalysten.Dies R gegen Python Blog bietet Ihnen einen vollständigen Einblick in die Sprachen in der folgenden Reihenfolge:

• Einführung in R & Python
• Vergleichsfaktoren
• Einfaches Lernen
• Geschwindigkeit
• Datenverarbeitungsfunktionen
• Grafik & Visualisierung
• Flexibilität
• Beliebtheitsindex
• Jobszenario
• Community & Kundenbetreuung

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Einführung in R & Python

R gilt als die beste Programmiersprache für jeden Statistiker, da es über einen umfangreichen Katalog statistischer und grafischer Methoden verfügt. auf der anderen Seite kann so ziemlich die gleiche Arbeit machen wie R. Aufgrund seiner Einfachheit und hohen Leistung wird es jedoch von Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten bevorzugt. R ist eine leistungsstarke Skriptsprache und hochflexibel mit einer lebendigen Community und Ressourcenbank, während Python eine weit verbreitete, objektorientierte Sprache ist, die leicht zu erlernen und zu debuggen ist.

Lassen Sie uns also den Vergleich zwischen R und Python fortsetzen und einen Blick auf die Vergleichsfaktoren werfen.

Vergleichsfaktoren

R. wurde für die Datenanalyse eingeführt, während wurde als Allzwecksprache entwickelt. Ersteres wird hauptsächlich für die Hoc-Analyse und das Durchsuchen von Datensätzen bevorzugt, während letzteres für die Datenmanipulation und wiederholte Aufgaben geeignet ist.

Schauen wir uns das an Faktoren wir werden für die verwenden Vergleich auf R gegen Python:

Einfaches Lernen

R hat eine steile Lernkurve und Menschen mit weniger oder keine Erfahrung in der Programmierung findet es schwer am Anfang. Sobald Sie die Sprache in den Griff bekommen haben, ist es nicht mehr so ​​schwer zu verstehen.

Python legt Wert auf Produktivität und Lesbarkeit des Codes, was es zu einem der besten macht einfachste Programmierung Sprachen. Es ist aufgrund seiner Leichtigkeit des Lernens und seiner Verständlichkeit vorzuziehen.

Geschwindigkeit

R ist a Low-Level Programmiersprache, aufgrund derer längere Codes für einfache Prozeduren erforderlich sind. Dies ist ein Grund für die reduzierte Geschwindigkeit .

Python ist ein hohes Level Programmiersprache und es war die Wahl für das Bauen kritisch noch schnell Anwendungen.

Datenverarbeitungsfunktionen

R ist aufgrund der große Anzahl von Paketen , leicht verwendbare Tests und der Vorteil der Verwendung von Formeln. Es kann aber auch für die grundlegende Datenanalyse verwendet werden, ohne dass ein Paket installiert werden muss.

T.Die Python-Pakete für die Datenanalyse waren ein Problem Dies hat sich jedoch mit den neuesten Versionen verbessert. Numpy und Pandas werden für die Datenanalyse in Python verwendet. Es eignet sich auch zur parallelen Berechnung.

Grafik & Visualisierung

Visualisierte Daten werden effizienter und effektiver verstanden als Rohwerte. R besteht aus zahlreichen Pakete, die erweiterte grafische Funktionen bieten .

Visualisierungen sind wichtig bei der Auswahl der Datenanalyse-Software und Python verfügt über einige erstaunliche Visualisierungsbibliotheken.Es hat aber mehr Bibliotheken Sie sind komplex und gibt eine ordentliche Ausgabe.

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Flexibilität

Es ist Einfach zu verwenden Komplexe Formeln in R sowie statistische Tests und Modelle sind leicht verfügbar und leicht zu verwenden.

Python ist ein flexible Sprache wenn es darum geht, etwas von Grund auf neu zu bauen. Es wird auch zum Erstellen von Skripten für eine Website oder andere Anwendungen verwendet.

Popularität

Wenn wir uns nun die Popularität beider Sprachen ansehen, haben sie vor einem Jahrzehnt auf dem gleichen Niveau angefangen, aber Python verzeichnete ein enormes Wachstum in der Popularität und wurde 2016 an erster Stelle im Vergleich zu R, das 6. in der Liste rangiert.

Python Benutzer sind loyaler im Vergleich zu den Benutzern der letzteren ist der Prozentsatz des Wechsels von R zu Python doppelt so hoch wie der von Python zu R.

Jobszenario

Die Softwareunternehmen tendierten eher zu Technologien wie , und Große Daten Dies erklärt die wachsende Nachfrage nach Python-Entwicklern. Obwohl beide Sprachen verwendet werden können Statistik und Analyse ,Python hat aufgrund seiner Einfachheit einen leichten Vorteil gegenüber dem anderen und liegt bei den Jobtrends höher.

Kundenbetreuung & Community

Kommerzielle Software bietet normalerweise kostenpflichtigen Kundensupport, aber R und Python haben keinen Kundenservice-Support, was bedeutet, dass Sie allein sind, wenn Sie auf Probleme stoßen. In beiden Sprachen gibt es jedoch Online-Communities, die Hilfe benötigen. Python hat ein größere Unterstützung der Gemeinschaft im Vergleich zu R.

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Damit sind wir am Ende des Vergleichs zwischen R und Python angelangt. Beide Sprachen kämpfen in der Welt der Datenwissenschaft und Datenanalyse gegeneinander. Aber Python ist aufgrund seiner immensen Popularität und Einfachheit beim Schreiben von Codes der Gewinner unter den beiden.

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