Com o enorme crescimento da importância de , e Ciência de Dados na indústria de software ou nas empresas de serviços de software, duas linguagens surgiram como as mais favoráveis para os desenvolvedores.A comparação em R vs Python irá fornecer-lhe um conhecimento nítido sobre oduas linguagens mais populares e favoritas para cientistas e analistas de dados.este R vs Python blog fornecerá uma visão completa dos idiomas na seguinte sequência:
- Introdução a R & Python
- Fatores de comparação
- Facilidade de Aprendizagem
- Rapidez
- Capacidades de manipulação de dados
- Gráficos e Visualização
- Flexibilidade
- Índice de popularidade
- Cenário de Trabalho
- Comunidade e Suporte ao Cliente
Introdução a R & Python
R é considerada a melhor linguagem de programação para qualquer estatístico, pois possui um extenso catálogo de métodos estatísticos e gráficos. por outro lado, pode fazer praticamente o mesmo trabalho que R mas é preferido pelos cientistas ou analistas de dados por causa de sua simplicidade e alto desempenho. R é uma linguagem de script poderosa e altamente flexível, com uma comunidade vibrante e banco de recursos, enquanto Python é uma linguagem orientada a objetos amplamente usada, fácil de aprender e depurar.
Então, vamos prosseguir com a comparação em R vs Python e dar uma olhada nos fatores de comparação.
Fatores de comparação
R foi introduzido para análise de dados, enquanto foi desenvolvido como uma linguagem de propósito geral. O primeiro é mais preferido para análise hoc e exploração de conjuntos de dados, enquanto o último é adequado para manipulação de dados e tarefas repetidas.
Vamos dar uma olhada no fatores estaremos usando para o comparação em R vs Python:
| Fatores de comparação | R | Pitão |
| Facilidade de Aprendizagem | ||
| Rapidez | ||
| Capacidades de tratamento de dados | ||
| Gráficos e Visualização | ||
| Flexibilidade | ||
| Popularidade | ||
| Cenário de Trabalho | ||
| Suporte da comunidade |
Facilidade de Aprendizagem
R tem uma curva de aprendizado íngreme e pessoas com menos ou nenhuma experiência na programação encontra difícil no início. Depois de dominar a linguagem, não é tão difícil entender.
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Python enfatiza a produtividade e a legibilidade do código, o que o torna um dos programação mais simples línguas. É preferível devido à sua facilidade de aprendizado e compreensão.
Rapidez
R é um nível baixo linguagem de programação devido à qual requer códigos mais longos para procedimentos simples. Esta é uma das razões para o velocidade reduzida .
Python é um alto nível linguagem de programação e tem sido a escolha para a construção crítica ainda velozes formulários.
Capacidades de manipulação de dados
R é conveniente para análise devido ao grande número de pacotes , testes facilmente utilizáveis e a vantagem de usar fórmulas. Mas também pode ser usado para análise de dados básicos sem a instalação de nenhum pacote.
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Tpacotes Python para análise de dados foram um problema mas isso melhorou com as versões recentes. Numpy e Pandas são usados para análise de dados em Python. Também é adequado para computação paralela.
Gráficos e Visualização
Os dados visualizados são entendidos de forma mais eficiente e eficaz do que os valores brutos. R consiste em numerosos pacotes que fornecem recursos gráficos avançados .
As visualizações são importantes ao escolher um software de análise de dados e Python tem algumas bibliotecas de visualização incríveis.Tem mais bibliotecas, mas eles são complexos e dá uma saída organizada.
Flexibilidade
Isto é fácil de usar fórmulas complexas em R e também os testes e modelos estatísticos estão prontamente disponíveis e são facilmente usados.
Python é um linguagem flexível quando se trata de construir algo do zero. Ele também é usado para criar scripts de um site ou outros aplicativos.
Popularidade
Agora, se olharmos para a popularidade de ambas as línguas, elas começaram do mesmo nível há uma década, mas Python testemunhou um grande crescimento em popularidade e ficou em primeiro lugar em 2016, em comparação com R, que ficou em 6º lugar na lista.
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Pitão usuários são mais leal à sua linguagem em comparação com os usuários do último, pois a porcentagem de troca de R para Python é duas vezes maior que de Python para R.
Cenário de Trabalho
As empresas de software estão mais inclinadas a tecnologias como , e Big data o que explica o crescimento da demanda por desenvolvedores Python. Embora ambos os idiomas possam ser usados para estatística e análise ,Python tem uma ligeira vantagem sobre o outro devido à sua simplicidade e classificação mais alta nas tendências de empregos.
Suporte ao cliente e comunidade
Os softwares comerciais geralmente oferecem suporte ao cliente pago, mas R e Python não têm suporte de atendimento ao cliente, o que significa que você estará por conta própria se enfrentar qualquer problema. Ambas as línguas têm comunidades online para ajuda. Pitão tem um maior apoio da comunidade em comparação com R.
Agora, com isso, chegamos ao final da comparação em R vs Python. Ambas as linguagens dão uma batalha cara a cara no mundo da ciência de dados e da análise de dados. Mas o Python emergiu como o vencedor dos dois devido à sua imensa popularidade e simplicidade na escrita de códigos.
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