R vs Python

R

过去二十年来，学者和统计学家开发了 R 语言。如今，R 拥有最丰富的数据分析生态系统之一。在 CRAN（开源存储库）中，大约有 12000 个可用包。对于我们想要做的任何分析，都可以找到一个库。丰富的库多样性使 R 成为统计分析的首选，尤其是在专业分析工作方面。

Python

Python 可以执行与 R 相同的大部分功能：数据整理、应用程序、工程、特征选择、网络抓取等。Python 是部署和实现大规模机器学习的工具。Python 代码易于维护，并且比 R 更强大。在过去的几年中，Python 没有足够的数据分析和机器学习库。但最近，Python 正在迎头赶上，并为机器学习或人工智能提供高级 API。大多数数据科学工作都可以通过五个 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，因为它包含全面的统计和图形方法列表。另一方面，Python 的功能与 R 类似，但数据科学家或数据分析师更喜欢它，因为它简单且性能高。R 是一种强大的脚本语言，具有高度的灵活性，拥有充满活力的社区和资源库，而 Python 是一种广泛使用的面向对象语言，易于学习和调试。

让我们开始根据速度、灵活性和受欢迎程度等一些因素来比较 R 和 Python。

易学性

R 用于数据的统计分析。R 有一个陡峭的学习曲线。对编程经验较少或没有经验的人一开始会觉得很难。一旦我们掌握了这门语言，R 就不那么难了。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，因此更好。

速度

由于低级编程语言，R 需要更长的代码来实现简单的过程。长代码需要很长的执行时间，这也是速度降低的原因。Python 是一种高级编程语言，是构建关键但快速的应用程序的首选。Python 代码非常简单，而且长度缩短，运行时间更少。

数据处理能力

由于大量包、使用公式的优势以及易于使用的测试，R 适合进行分析。它可以在不安装任何包的情况下用于基本的数据分析。Python 包是数据分析的一个问题，但已在最新版本中得到改进。Numpy 和 Pandas 包用于 Python 中的数据分析。它也适用于并行计算。从讨论中可以看出，在数据处理方面，两者都很好。

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，一些包提供了高级的图形功能。在选择数据分析软件时，可视化非常重要。Python 有一些惊人的可视化库，但它们很复杂，并且给出了清晰的输出。R 的高级图形功能使 R 比 Python 强大。

灵活性

当我们用灵活性因素比较 R 和 Python 时，我们发现这两种语言都很灵活。因为在 R 中，易于使用复杂的公式，并且 R 统计测试和模型也可用，我们可以轻松使用它们。当 Python 从头开始构建某些东西时，它很灵活。Python 也用于编写网站和其他应用程序的脚本。

受欢迎程度

从过去的几十年中，R 和 Python 都从同一水平开始。Python 比 R 更受欢迎。它在 2016 年排名第一，而 R 在列表中排名第 6 位。Python 的用户比 R 更爱国。从 R 切换到 Python 的百分比是 Python 切换到 R 的两倍。

从以上讨论中，我们得出结论，这两种语言在数据分析和数据科学领域展开了激烈的竞争。但由于其广泛的普及和编写代码的简单性，Python 从两者中脱颖而出，成为赢家。

R 和 Python 之间的区别