R v / s Python

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在过去的二十年中，学者和统计学家发展了R。 R现在拥有最丰富的数据分析生态系统之一。在CRAN(开放源代码存储库)中，大约有12000个软件包可用。无论我们要进行什么分析，都可以找到一个库。库的丰富多样性使R成为统计分析尤其是专业分析工作的首选。

Python

Python可以执行许多与R相同的功能：数据整理，应用程序，工程，功能选择Web抓取等。 Python是用于部署和实施大规模机器学习的工具。 Python代码比R更易于维护和增强。在过去的几年中， Python没有足够的数据分析和机器学习库。但是最近， Python正在追赶并提供用于机器学习或人工智能的高级API。大多数数据科学工作可以使用五个Python库完成：Pandas，Numpy，Scikit-learn，Scipy和Seaborn。

R被认为是任何统计学家的最佳编程语言，因为它包含了统计和图形方法的完整列表。另一方面， Python的函数类似于R，但是数据科学家或数据分析人员更喜欢它，因为它具有简单性和高性能。 R是一种功能强大的脚本语言，在充满活力的社区和资源库中具有很高的灵活性，而Python是一种广泛使用的面向对象的语言，易于学习和调试。

让我们开始基于速度，灵活性和受欢迎程度等因素对R和Python进行比较。

易于学习

R用于数据的统计分析。 R具有陡峭的学习曲线。编程经验很少或没有编程经验的人会在一开始就感到困难。一旦掌握了语言，R就不是那么难。另一方面， Python强调生产力和代码可读性，这使其成为最简单的编程语言之一。由于易于学习和理解，因此效果更好。

速度

由于编程语言的底层，R需要更长的代码来简化过程。较长的代码需要执行大量时间，这是速度降低的原因。 Python是一种高级编程语言，是构建关键而又快速的应用程序的首选。 Python代码太简单了，并且长度减少了，因此运行时间更少。

数据处理能力

由于包含大量软件包，使用公式的优势以及易于使用的测试，R便于分析。无需安装任何软件包即可将其用于基本数据分析。 Python软件包是数据分析的一个问题，但最近的版本已对其进行了改进。 Numpy和Pandas软件包用于Python的数据分析。它也适用于并行计算。从讨论中可以明显看出，在数据处理方面，两者都是好的。

图形和可视化

我们可以更有效地理解可视化数据而不是原始数据。在R中，几个软件包提供了高级图形功能。选择数据分析软件时，可视化很重要。 Python有一些令人惊叹的可视化库，但是它们很复杂并且提供清晰的输出。 R的高级图形功能使R比Python更强大。

灵活性

当我们将R和Python的灵活性因素进行比较时，我们发现两种语言都是灵活的。因为在R中，使用复杂的公式很容易，并且R统计测试和模型也可用，我们可以轻松地使用它们。从头开始构建某些东西时， Python很灵活。 Python还用于编写网站和其他应用程序的脚本。

人气度

在过去的几十年中，R和Python处于同一水平。相比于排名名单上的6^第iR- Python变得越来越流行比R.它排名第一，2016年。 Python的用户更爱国而不是R。从R切换到Python的百分比是Python到R的两倍。

从以上讨论中，我们得出结论，两种语言在数据分析和数据科学领域都展开了正面交锋。但是，由于Python的广泛流行和编写代码的简便性， Python成为了赢家。

R和Python之间的区别