Diferença entre R vs Python
R vs Python é um tópico comum de debate para cientistas e analistas de dados atualmente. R e Python são linguagens de programação de código aberto. Ambas as linguagens são usadas na ciência de dados e têm muitas bibliotecas. Python é uma linguagem de programação de uso geral, enquanto R é usado para computação e gráficos estatísticos.
Vamos descobrir mais sobre R vs Python.
R: -
R é uma linguagem estatística. É usado para desenvolver software estatístico e análise de dados. Desde que a mineração e o estudo de dados se tornaram populares, o R também ganhou popularidade. Juntamente com as técnicas estatísticas, o R também fornece uma grande variedade de bibliotecas para técnicas gráficas. Pode produzir gráficos estáticos que são usados para gráficos de qualidade de publicação. Gráficos dinâmicos e interativos também estão disponíveis. O R possui uma rede de arquivamento de pacotes (CRAN- Comprehensive R Archive Network) para todos os pacotes que ele suporta. Ele contém mais de 10.000 pacotes. R é uma linguagem de linha de comando, mas existem várias interfaces que fornecem GUI interativa para facilitar a tarefa do desenvolvedor.
Pitão:-
- Python é uma linguagem multiparadigma criada por Guido van Rossum em 1991. Pode ser usada em desenvolvimento web, desenvolvimento de software, script de sistema etc. Ele funciona em diferentes plataformas. Python foi projetado para melhor legibilidade; portanto, tem alguma semelhança com o idioma inglês. O Python se concentra na sintaxe e gramática simples e menos confusa.
- Em python, espaços em branco marcam os recuos para limitar o bloco. Ele usa digitação dinâmica e ligação tardia, que vinculam os métodos e variáveis no tempo de execução. Com um grande número de bibliotecas, o Python pode ser usado para muitos propósitos. Ele foi classificado entre as dez principais linguagens de programação mais populares.
Comparação cara a cara entre R vs Python (Infográficos)
Abaixo estão as 11 principais diferenças entre R e Python. 
Principais diferenças entre R e Python
Embora R vs Python sejam populares para fins semelhantes, ou seja, análise de dados e aprendizado de máquina. Ambos os idiomas têm características diferentes. Cada idioma oferece diferentes vantagens e desvantagens. Vamos dar uma olhada em algumas diferenças importantes.
- Velocidade e desempenho: embora os dois idiomas sejam usados para análise de big data. Mas o Python, em termos de desempenho, é uma opção melhor para criar aplicativos críticos e rápidos. R é um pouco mais lento que Python, mas ainda rápido o suficiente para lidar com operações de big data.
- Gráficos e visualização: os dados podem ser facilmente compreendidos se puderem ser visualizados. R fornece vários pacotes para interpretação gráfica de dados. Ggplot2 fornece gráficos personalizados. O Python também possui bibliotecas para visualização, mas é um pouco complexo que o R. R possui uma biblioteca bem impressa que ajuda na construção de gráficos com qualidade de publicação.
- Aprendizado profundo: as linguagens r vs python obtiveram sua popularidade com a crescente popularidade da ciência de dados e do aprendizado de máquina. Embora o python ofereça muitas bibliotecas afinadas, R conseguiu ao KerasR uma interface do pacote de aprendizado profundo do Python. Portanto, os dois idiomas agora têm uma coleção muito boa de pacotes para aprendizado profundo. Mas o python se destaca no caso de aprendizado profundo e IA.
- Correção estatística: como o R é desenvolvido para estatísticas de dados, fornece melhor suporte e bibliotecas para estatísticas. O Python é melhor usado para desenvolvimento e implantação de aplicativos. Mas R e suas bibliotecas implementam uma ampla variedade de técnicas estatísticas e gráficas para análise de dados.
- Dados não estruturados: 80% dos dados do mundo não são estruturados. Os dados gerados a partir das mídias sociais não são estruturados. O Python oferece pacotes como NLTK, scikit-image e PyPI para analisar dados não estruturados. O R também oferece bibliotecas para analisar dados não estruturados, mas o suporte não é tão bom quanto o Python. No entanto, os dois idiomas podem ser usados para análise de dados não estruturados.
- Suporte da comunidade: o R vs o Python tem um bom suporte da comunidade. Ambos os idiomas têm uma lista de endereçamento do usuário, grupos StackOverflow, documentos contribuídos pelo usuário e códigos. Então, aqui está um empate entre os dois idiomas. Mas os dois idiomas não têm suporte ao atendimento ao cliente. O que significa que os usuários têm apenas comunidades online e documentos do desenvolvedor para obter ajuda.
Tabela de comparação R vs Python
Vamos discutir as principais diferenças entre R e Python.
| R | Pitão |
| Os códigos R precisam de mais manutenção. | Os códigos Python são mais robustos e fáceis de manter. |
| R é mais uma linguagem estatística e, também usada para técnicas gráficas. | Python é usado como uma linguagem de propósito geral para desenvolvimento e implantação. |
| R é melhor usado para visualização de dados. | Python é melhor para aprendizado profundo. |
| O R possui centenas de pacotes ou maneiras de realizar a mesma tarefa. Possui vários pacotes para uma tarefa. | Python é projetado com base na filosofia de que "deve haver uma e, de preferência, apenas uma maneira óbvia de fazê-lo". Portanto, ele tem poucos pacotes principais para realizar a tarefa. |
| É fácil começar com R. Possui bibliotecas e parcelas mais simples. | Aprender bibliotecas python pode ser um pouco complexo. |
| R suporta apenas programação procedural para algumas funções e programação orientada a objetos para outras funções. | Python é uma linguagem de múltiplos paradigmas. Isso significa que o python suporta múltiplos paradigmas, como programação orientada a objetos, estruturada, funcional e orientada a aspectos. |
| R é uma linguagem interpretada da linha de comando. | O Python busca uma sintaxe simples. Tem uma semelhança com o idioma inglês. |
| R é desenvolvido para análise de dados, portanto, possui pacotes estatísticos mais poderosos. | Os pacotes estatísticos do Python são menos poderosos. |
| R é mais lento que python, mas não muito. | Python é mais rápido. |
| R facilita o uso de cálculos matemáticos complicados e testes estatísticos. | Python é bom para criar algo novo a partir do zero. É usado também para desenvolvimentos de aplicativos. |
| R é menos popular, mas ainda assim, tem muitos usuários. | Python é mais popular que R |
Conclusão:
Ambas as linguagens r vs python têm seus prós e contras, é uma luta dura entre as duas. Python parece ser um pouco mais popular entre os cientistas de dados, mas R também não é uma falha completa. R é desenvolvido para análise estatística e é muito bom nisso. Enquanto o Python é uma linguagem de uso geral para o desenvolvimento de aplicativos. Os dois idiomas oferecem uma ampla variedade de bibliotecas e pacotes; o suporte entre bibliotecas também está disponível em alguns casos. Portanto, depende totalmente dos requisitos do usuário, qual deles escolher.
Artigos recomendados
Este foi um guia para R vs Python. Aqui também discutimos as diferenças de chave R vs Python com infográficos e tabela de comparação. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- Introdução ao Python
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Alternativas em Python