Verschil tussen R versus Python
R vs Python is tegenwoordig een veelvoorkomend onderwerp voor datawetenschappers en data-analisten. R en Python zijn beide open source programmeertalen. Beide talen worden gebruikt in de gegevenswetenschap en hebben veel bibliotheken. Python is een programmeertaal voor algemene doeleinden, terwijl R wordt gebruikt voor statistische berekeningen en grafische afbeeldingen.
Laten we meer te weten komen over R vs Python.
R: -
R is een statistische taal. Het wordt gebruikt voor het ontwikkelen van statistische software en data-analyse. Sinds datamining en data-onderzoek populair zijn geworden, heeft R ook aan populariteit gewonnen. Naast statistische technieken biedt R ook een grote verscheidenheid aan bibliotheken voor grafische technieken. Het kan statische grafieken produceren die worden gebruikt voor grafieken van publicatiekwaliteit. Dynamische en interactieve grafieken zijn ook beschikbaar. R heeft een pakketarchiefnetwerk (CRAN-Comprehensive R Archive Network) voor alle pakketten die het ondersteunt. Het bevat meer dan 10.000 pakketten. R is een opdrachtregeltaal, maar er zijn verschillende interfaces die een interactieve GUI bieden om de taak van ontwikkelaars te vergemakkelijken.
Python:-
- Python is een taal met meerdere paradigma's die in 1991 door Guido van Rossum is gemaakt. Het kan worden gebruikt bij webontwikkeling, softwareontwikkeling, systeemscript, enz. Het werkt op verschillende platforms. Python is ontworpen voor betere leesbaarheid; vandaar heeft het enige gelijkenis met de Engelse taal. Python richt zich op eenvoudige, minder rommelige syntaxis en grammatica.
- Markeer in python witte ruimtes de inspringingen om het blok te beperken. Het maakt gebruik van dynamisch typen en late binding die de methoden en variabelen tijdens de runtime binden. Met een groot aantal bibliotheken kan Python voor veel doeleinden worden gebruikt. Het is gerangschikt in de top tien van de meest populaire programmeertalen.
Head to Head-vergelijking tussen R vs Python (Infographics)
Hieronder staan de top 11 verschillen tussen R vs Python. 
Belangrijkste verschillen tussen R versus Python
Hoewel R vs Python populair zijn voor hetzelfde doel, namelijk data-analyse en machine learning. Beide talen hebben verschillende functies. Elke taal biedt verschillende voor- en nadelen. Laten we eens kijken naar enkele belangrijke verschillen.
- Snelheid en prestaties: hoewel beide talen worden gebruikt voor big data-analyse. Maar qua prestaties is Python een betere optie voor het bouwen van kritische maar snelle applicaties. R is een beetje langzamer dan Python maar nog steeds snel genoeg om big data-bewerkingen aan te kunnen.
- Grafische weergave en visualisatie: gegevens kunnen gemakkelijk worden begrepen als ze kunnen worden gevisualiseerd. R biedt verschillende pakketten voor grafische interpretatie van gegevens. Ggplot2 geeft aangepaste grafieken. Python heeft ook bibliotheken voor visualisatie, maar het is een beetje complexer dan R. R heeft een behoorlijk gedrukte bibliotheek die helpt bij het bouwen van grafieken van publicatiekwaliteit.
- Diep leren: beide talen van r versus python zijn populair geworden met de stijgende populariteit van data science en machine learning. Hoewel python veel fijn afgestemde bibliotheken biedt, heeft R KerasR een interface van het diepe leerpakket van Python. Beide talen hebben nu dus een zeer goede verzameling pakketten voor diep leren. Maar python valt op in het geval van diep leren en AI.
- Statistische correctheid: aangezien R is ontwikkeld voor gegevensstatistieken, biedt het daarom betere ondersteuning en bibliotheken voor statistieken. Python wordt het best gebruikt voor applicatie-ontwikkeling en -implementatie. Maar R en zijn bibliotheken implementeren een breed scala aan statistische en grafische technieken voor gegevensanalyse.
- Ongestructureerde gegevens: 80% van 's werelds gegevens zijn ongestructureerd. Gegevens gegenereerd via sociale media zijn meestal ongestructureerd. Python biedt pakketten zoals NLTK, scikit-image, PyPI om ongestructureerde gegevens te analyseren. R biedt ook bibliotheken voor het analyseren van ongestructureerde gegevens, maar de ondersteuning is niet zo goed als Python. Beide talen kunnen echter worden gebruikt voor ongestructureerde gegevensanalyse.
- Community-ondersteuning: Beide R vs Python heeft goede community-ondersteuning. Beide talen hebben een gebruikersmailinglijst, StackOverflow-groepen, door gebruikers bijgedragen documenten en codes. Dus hier is een gelijkspel tussen beide talen. Maar beide talen hebben geen klantenserviceondersteuning. Dit betekent dat gebruikers alleen online communities en documenten van ontwikkelaars hebben voor hulp.
Vergelijkingstabel R vs Python
Laten we de grootste verschillen tussen R versus Python bespreken.
| R | Python |
| R-codes hebben meer onderhoud nodig. | Python-codes zijn robuuster en gemakkelijker te onderhouden. |
| R is meer een statistische taal en wordt ook gebruikt voor grafische technieken. | Python wordt gebruikt als een algemene taal voor ontwikkeling en implementatie. |
| R wordt beter gebruikt voor datavisualisatie. | Python is beter voor diep leren. |
| R heeft honderden pakketten of manieren om dezelfde taak te volbrengen. Het heeft meerdere pakketten voor één taak. | Python is ontworpen vanuit de filosofie dat "er één en bij voorkeur slechts één voor de hand liggende manier is om het te doen". Daarom heeft het enkele hoofdpakketten om de taak te volbrengen. |
| R is eenvoudig om mee te beginnen. Het heeft eenvoudiger bibliotheken en plots. | Het leren van python-bibliotheken kan een beetje ingewikkeld zijn. |
| R ondersteunt alleen procedureel programmeren voor sommige functies en objectgeoriënteerd programmeren voor andere functies. | Python is een taal met meerdere paradigma's. Het betekent dat python meerdere paradigma's ondersteunt, zoals objectgeoriënteerd, gestructureerd, functioneel, aspectgericht programmeren. |
| R is een door de opdrachtregel geïnterpreteerde taal. | Python streeft naar eenvoudige syntaxis. Het heeft een gelijkenis met de Engelse taal. |
| R is ontwikkeld voor gegevensanalyse en heeft daarom krachtigere statistische pakketten. | De statistische pakketten van Python zijn minder krachtig. |
| R is langzamer dan python maar niet veel. | Python is sneller. |
| R maakt het gemakkelijk om ingewikkelde wiskundige berekeningen en statistische tests te gebruiken. | Python is goed om iets nieuws te bouwen. Het wordt ook gebruikt voor applicatie-ontwikkelingen. |
| R is minder populair maar heeft toch veel gebruikers. | Python is populairder dan R |
Conclusie:
Beide r vs python talen hebben hun voor- en nadelen, het is een zware strijd tussen de twee. Python lijkt wat populairder te zijn onder datawetenschappers, maar R is ook geen complete mislukking. R is ontwikkeld voor statistische analyse en is daar heel goed in. Terwijl Python een algemene taal is voor applicatieontwikkeling. Beide talen bieden een breed scala aan bibliotheken en pakketten, ondersteuning voor meerdere bibliotheken is in sommige gevallen ook beschikbaar. Daarom hangt het volledig af van de eisen van de gebruiker welke te kiezen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor R vs Python geweest. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen R en Python met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Inleiding tot Python
- PowerShell versus Python
- SQL Server versus PostgreSQL
- Alternatieven voor Python