Avec la croissance massive de l'importance de , et Science des données dans l'industrie du logiciel ou les sociétés de services logiciels, deux langues sont apparues comme les plus favorables pour les développeurs.La comparaison sur R contre Python vous fournira une connaissance précise de ladeux langages les plus populaires et préférés des data scientists et des analystes de données.Cette R contre Python blog vous fournira un aperçu complet des langues dans l'ordre suivant:
- Introduction à R & Python
- Facteurs de comparaison
- Facilité d'apprentissage
- La vitesse
- Capacités de traitement des données
- Graphiques et visualisation
- La flexibilité
- Indice de popularité
- Scénario d'emploi
- Communauté et support client
Introduction à R & Python
R est considéré comme le meilleur langage de programmation pour tout statisticien car il possède un vaste catalogue de méthodes statistiques et graphiques. d'autre part, peut faire à peu près le même travail que R mais il est préféré par les data scientists ou les analystes de données en raison de sa simplicité et de ses performances élevées. R est un langage de script puissant et très flexible avec une communauté dynamique et une banque de ressources, tandis que Python est un langage orienté objet largement utilisé, facile à apprendre et à déboguer.
Alors allons de l'avant avec la comparaison R vs Python et examinons les facteurs de comparaison.
Facteurs de comparaison
R a été introduit pour l'analyse des données alors que a été développé comme un langage à usage général. Le premier est principalement préféré pour l'analyse ponctuelle et l'exploration des ensembles de données, tandis que le second convient à la manipulation des données et aux tâches répétées.
Regardons le les facteurs nous utiliserons pour le Comparaison sur R vs Python:
| Facteurs de comparaison | R | Python |
| Facilité d'apprentissage | ||
| La vitesse | ||
| Capacités de traitement des données | ||
| Graphiques et visualisation | ||
| La flexibilité | ||
| Popularité | ||
| Scénario d'emploi | ||
| Soutien communautaire |
Facilité d'apprentissage
R a une courbe d'apprentissage abrupte et les personnes moins ou pas d'expérience dans la programmation le trouve difficile au début. Une fois que vous maîtrisez la langue, ce n'est pas si difficile à comprendre.
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Python met l'accent sur la productivité et la lisibilité du code, ce qui en fait l'un des programmation la plus simple langues. Il est préférable en raison de sa facilité d'apprentissage et de sa compréhensibilité.
La vitesse
R est un niveau faible langage de programmation en raison duquel il nécessite des codes plus longs pour des procédures simples. C'est une des raisons pour lesquelles vitesse réduite .
Python est un haut niveau langage de programmation et il a été le choix pour la construction critique encore vite applications.
Capacités de traitement des données
R est pratique pour l'analyse en raison du grand nombre de colis , des tests facilement utilisables et l'avantage d'utiliser des formules. Mais il peut également être utilisé pour l'analyse de données de base sans l'installation d'aucun package.
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TLes packages Python pour l'analyse des données étaient un problème mais cela s'est amélioré avec les versions récentes. Numpy et Pandas sont utilisés pour l'analyse des données en Python. Il convient également au calcul parallèle.
Graphiques et visualisation
Les données visualisées sont comprises efficacement et plus efficacement que les valeurs brutes. R se compose de nombreux packages offrant des fonctionnalités graphiques avancées .
Les visualisations sont importantes lors du choix d'un logiciel d'analyse de données et Python dispose de bibliothèques de visualisation étonnantes.Il a plus de bibliothèques mais ils sont complexes et donne une sortie ordonnée.
La flexibilité
Il est facile à utiliser les formules complexes de R ainsi que les tests et modèles statistiques sont facilement disponibles et facilement utilisés.
Python est un langage flexible quand il s'agit de construire quelque chose à partir de zéro. Il est également utilisé pour créer des scripts sur un site Web ou d'autres applications.
Popularité
Maintenant, si nous regardons la popularité des deux langues, elles ont commencé au même niveau il y a une décennie, mais Python a connu une énorme croissance en popularité et a été classé premier en 2016 par rapport à R qui se classait 6e dans la liste.
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Python les utilisateurs sont plus fidèle à leur langage par rapport aux utilisateurs de ce dernier car le pourcentage de passage de R à Python est deux fois plus important que Python à R.
Scénario d'emploi
Les éditeurs de logiciels ont été plus enclins à utiliser des technologies telles que , et Big Data ce qui explique la croissance de la demande de développeurs Python. Bien que les deux langues puissent être utilisées pour statistiques et analyse ,Python a un léger avantage sur l'autre en raison de sa simplicité et se classe plus haut dans les tendances de l'emploi.
Assistance client et communauté
Les logiciels commerciaux offrent généralement un support client payant, mais R et Python n'ont pas de support client, ce qui signifie que vous êtes seul si vous rencontrez des problèmes. Les deux langues ont cependant des communautés en ligne pour obtenir de l'aide. Python a un un plus grand soutien communautaire par rapport à R.
Maintenant, avec cela, nous sommes arrivés à la fin de la comparaison sur R vs Python. Les deux langages se livrent un combat tête à tête dans le monde de la science des données et de l'analyse des données. Mais Python émerge comme le vainqueur des deux en raison de son immense popularité et de sa simplicité dans l'écriture des codes.
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