R vs Python – Skillnaden mellan dem

Nyckelskillnaden mellan R och Python

• R används främst för statistisk analys medan Python ger ett mer allmänt förhållningssätt till datavetenskap
• Det primära målet för R är dataanalys och statistik medan det primära målet för Python är distribution och produktion
• R-användare består huvudsakligen av forskare och FoU-proffs medan Python användare är mestadels programmerare och utvecklare
• R ger flexibilitet att använda tillgängliga bibliotek medan Python ger flexibilitet att konstruera nya modeller från grunden
• R är svårt att lära sig i början medan Python är linjär och smidig att lära sig
• R är integrerad för att köra lokalt medan Python är väl integrerad med appar
• Både R och Python kan hantera stora databaser
• R kan användas på R Studio IDE medan Python kan användas på Spyder och Ipython Notebook IDE
• R består av olika paket och bibliotek som tidyverse, ggplot2, caret, zoo medan Python består av paket och bibliotek som pandor, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret

R och Python är båda programmeringsspråk med öppen källkod med en stor community. Nya bibliotek eller verktyg läggs kontinuerligt till i deras respektive katalog. R används främst för statistisk analys medan Python ger en mer allmän inställning till datavetenskap.

R och Python är toppmoderna när det gäller programmeringsspråk orienterade mot datavetenskap. Att lära sig båda är naturligtvis den idealiska lösningen. R och Python kräver en tidsinvestering, och sådan lyx är inte tillgänglig för alla. Python är ett allmänt språk med en läsbar syntax. R är dock byggd av statistiker och omfattar deras specifika språk.

R

Akademiker och statistiker har utvecklat R under två decennier. R har nu ett av de rikaste ekosystemen för att utföra dataanalys. Det finns cirka 12000 XNUMX paket tillgängliga i CRAN (öppen källkodsförråd). Det är möjligt att hitta ett bibliotek för vilken analys du än vill utföra. Det rika utbudet av bibliotek gör R till förstahandsvalet för statistisk analys, särskilt för specialiserat analytiskt arbete.

Spetsskillnaden mellan R och de andra statistiska produkterna är produktionen. R har fantastiska verktyg för att kommunicera resultaten. Rstudio levereras med biblioteksstickaren. Xie Yihui skrev det här paketet. Han gjorde rapporteringen trivial och elegant. Att kommunicera resultaten med en presentation eller ett dokument är enkelt.

Python

Python kan i stort sett göra samma uppgifter som R: datatvist, teknik, webbskrotning av funktioner, app och så vidare. Python är ett verktyg för att implementera och implementera maskininlärning i stor skala. Python koder är lättare att underhålla och mer robusta än för R. För flera år sedan; Python hade inte många dataanalys- och maskininlärningsbibliotek. Nyligen, Python kommer ikapp och tillhandahåller banbrytande API för maskininlärning eller artificiell intelligens. Det mesta av datavetenskapsjobbet kan göras med fem Python bibliotek: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn och Seaborn.

Python, å andra sidan, gör replikerbarhet och tillgänglighet enklare än R. Faktum är att om du behöver använda resultaten av din analys i en applikation eller webbplats, Python är det bästa valet.

Popularitetsindex

IEEE Spectrum-rankningen är ett mått som kvantifierar populariteten för en programmeringsspråk. Den vänstra kolumnen visar rankningen 2017 och den högra kolumnen 2016. Under 2017, Python gjorde det på första plats jämfört med en tredje plats ett år tidigare. R är i 6^th plats.

Arbetstillfälle

Bilden nedan visar antalet jobb relaterade till datavetenskap efter programmeringsspråk. SQL ligger långt fram, följt av Python och Java. R rankas 5^th.

Om vi ​​fokuserar på den långsiktiga trenden mellan Python (i gult) och R (blått), det kan vi se Python citeras oftare i arbetsbeskrivningen än R.

Analys gjord av R och Python

Men om vi tittar på dataanalysjobben är R överlägset det bästa verktyget.

Andel människor som byter

Det finns två nyckelpunkter i bilden nedan.

• Python användare är mer lojala än R-användare
• Andelen R-användare som byter till Python är dubbelt så stor som Python till R.

Skillnaden mellan R och Python

R eller Python Användning

Python har utvecklats av Guido van Rossum, en datorkille, cirka 1991. Python har inflytelserika bibliotek för matematik, statistik och artificiell intelligens. Du kan tänka Python som en renodlad aktör inom Machine Learning. Dock, Python är inte helt mogen (ännu) för ekonometri och kommunikation. Python är det bästa verktyget för maskininlärningsintegration och driftsättning men inte för affärsanalys.

Den goda nyheten är att R utvecklas av akademiker och forskare. Den är utformad för att svara på statistiska problem, maskininlärning och datavetenskap. R är det rätta verktyget för datavetenskap på grund av dess kraftfulla kommunikationsbibliotek. Dessutom är R utrustad med många paket för att utföra tidsserieanalys, paneldata och datautvinning. Dessutom finns det inte bättre verktyg jämfört med R.

Enligt vår åsikt, om du är nybörjare inom datavetenskap med nödvändig statistisk grund, måste du ställa dig själv följande två frågor:

• Vill jag lära mig hur algoritmen fungerar?
• Vill jag distribuera modellen?

Om ditt svar på båda frågorna är ja, skulle du förmodligen börja lära dig Python första. Å ena sidan, Python innehåller fantastiska bibliotek för att manipulera matris eller för att koda algoritmerna. Som nybörjare kan det vara lättare att lära sig att bygga en modell från grunden och sedan byta till funktionerna från maskininlärningsbiblioteken. Å andra sidan kan du redan algoritmen eller vill gå in i dataanalysen direkt, då både R och Python är okej till att börja med. En fördel för R om du ska fokusera på statistiska metoder.

För det andra, om du vill göra mer än statistik, låt oss säga distribution och reproducerbarhet, Python är ett bättre val. R lämpar sig mer för ditt arbete om du behöver skriva en rapport och skapa en instrumentpanel.

I ett nötskal, det statistiska gapet mellan R och Python kommer närmare. Det mesta av jobbet kan utföras på båda språken. Det är bäst att du väljer det som passar dina behov men också det verktyg dina kollegor använder. Det är bättre när ni alla talar samma språk. När du kan ditt första programmeringsspråk är det enklare att lära sig det andra.

Slutsats

I slutändan valet mellan R eller Python beror på:

• Målen för ditt uppdrag: Statistisk analys eller implementering
• Hur lång tid du kan investera
• Ditt företag/bransch mest använda verktyg