R đưa ra một CRAN và hàng trăm gói thay thế để thực hiện một tác vụ, nhưng chúng ít được chuẩn hóa hơn. Do đó, API và cách sử dụng của nó rất khác nhau, khiến việc tìm hiểu và kết hợp trở nên khó khăn.
Ngoài ra, tác giả của các gói chuyên dụng cao trong R thường là các nhà khoa học và nhà thống kê chứ không phải lập trình viên. Điều này có nghĩa là kết quả chỉ đơn giản là một tập hợp các công cụ chuyên dụng được thiết kế cho một mục đích cụ thể, chẳng hạn như phân tích dữ liệu trình tự DNA hoặc thậm chí phân tích thống kê được xác định rộng rãi
Tuy nhiên, các gói của R ít trộn lẫn hơn so với Python. Hiện tại, một số nỗ lực đang được thực hiện để sắp xếp các bộ công cụ, chẳng hạn như cái gọn gàng, tập hợp các gói hoạt động tốt với nhau và sử dụng các tiêu chuẩn mã hóa tương tự. Khi nói đến Python, các gói của nó có thể tùy chỉnh và hiệu quả hơn, nhưng chúng thường ít chuyên biệt hơn đối với các tác vụ phân tích dữ liệu
Tuy nhiên, Python có một số công cụ vững chắc cho khoa học dữ liệu như scikit-learning, Keras [ML], TensorFlow, pandas, NumPy [thao tác dữ liệu], matplotlib, seaborn và plotly [trực quan hóa]. Mặt khác, R có dấu mũ [ML], gọn gàng [thao tác dữ liệu] và ggplot2 [tuyệt vời cho trực quan hóa]
Hơn nữa, R có Shiny để triển khai ứng dụng nhanh chóng, trong khi với Python, bạn sẽ phải nỗ lực hơn một chút. Python cũng có các công cụ tích hợp với cơ sở dữ liệu tốt hơn R, quan trọng nhất là Dash
Nói một cách đơn giản, Python sẽ là lựa chọn lý tưởng nếu bạn dự định xây dựng một ứng dụng chính thức, mặc dù cả hai lựa chọn đều tốt cho bằng chứng về khái niệm. R đi kèm với các gói chuyên dụng cho mục đích thống kê và Python gần như không mạnh bằng trong lĩnh vực cụ thể này. Ngoài ra, R rất giỏi trong việc thao tác dữ liệu từ hầu hết các kho lưu trữ dữ liệu phổ biến
Một khía cạnh khác đáng nói ở đây là khả năng bảo trì. Python cho phép bạn tạo, sử dụng, phá hủy và sao chép một loạt môi trường hoang dã và sống động, mỗi môi trường được cài đặt các gói khác nhau. Với R, đây là một thách thức, chỉ trở nên trầm trọng hơn do sự không tương thích của gói
Các chuyên gia thường sử dụng Jupyter Notebook, một công cụ phổ biến để viết kịch bản, khám phá nhanh và lặp lại phát triển mã giống như bản phác thảo. Nó hỗ trợ kernel của cả R và Python, nhưng điều đáng nói là bản thân công cụ này đã được viết và bắt nguồn từ hệ sinh thái Python
R là một ngôn ngữ thống kê. Nó được sử dụng để phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu. Kể từ khi khai thác dữ liệu và nghiên cứu dữ liệu trở nên phổ biến, R cũng đã trở nên phổ biến. Cùng với các kỹ thuật thống kê, R cũng cung cấp nhiều thư viện cho các kỹ thuật đồ họa. Nó có thể tạo các biểu đồ tĩnh, được sử dụng cho các biểu đồ chất lượng xuất bản. Biểu đồ động và tương tác cũng có sẵn. R có mạng lưu trữ gói [Mạng lưu trữ toàn diện CRAN- R] cho tất cả các gói mà nó hỗ trợ. Nó chứa hơn 10.000 gói. R là ngôn ngữ dòng lệnh, nhưng một số giao diện cung cấp GUI tương tác để giảm bớt tác vụ của nhà phát triển
Bắt đầu khóa học khoa học dữ liệu miễn phí của bạn
Hadoop, Khoa học dữ liệu, Thống kê và những thứ khác
Gói khoa học dữ liệu tất cả trong một[360+ khóa học, hơn 50 dự án]
Giá
Xem khóa học
360+ Khóa học trực tuyến. hơn 50 dự án. Hơn 1500 giờ. Giấy chứng nhận có thể kiểm chứng. Truy cập Trọn đời
4. 7 [84.090 xếp hạng]
Trăn là gì?
Python là một ngôn ngữ đa mô hình được tạo bởi Guido van Rossum vào năm 1991. Nó có thể được sử dụng trong phát triển web, phát triển phần mềm, kịch bản hệ thống, v.v. Nó hoạt động trên các nền tảng khác nhau. Python được thiết kế để dễ đọc hơn; . Python tập trung vào cú pháp và ngữ pháp đơn giản, ít lộn xộn hơn. Ví dụ, trong python, khoảng trắng đánh dấu các vết lõm để giới hạn khối. Nó sử dụng kiểu gõ động và liên kết muộn, liên kết các phương thức và biến trong thời gian chạy. Với số lượng thư viện lớn, Python có thể được sử dụng cho nhiều mục đích. Nó đã được xếp hạng trong mười ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất
Kịch bản thực tế – Học máy đã mang đến cho chúng ta ô tô tự lái, tìm kiếm trên web hiệu quả và hiểu biết được cải thiện đáng kể về bộ gen của con người trong những năm qua. Nhưng câu hỏi là, làm thế nào điều này hoạt động?
Bạn có thể đã nhớ một số tình huống mà bạn cảm ơn công nghệ bạn đang sử dụng nhưng không thể liên hệ chính xác tại sao những điều đó lại xảy ra. Hầu như tất cả chúng ta ngày nay dành phần lớn thời gian trên các trang web thương mại điện tử hoặc duyệt qua Google
Nó thường xảy ra khi bạn mắc lỗi đánh máy, chẳng hạn như khi tìm kiếm trên Google và nó cho chúng tôi thông báo rằng “ý bạn là thế này……. ” Đây không gì khác ngoài các thuật toán Máy học của Google, một hệ thống phát hiện những tìm kiếm bạn đã thực hiện một vài lần trước đây sau khi thực hiện một tìm kiếm cụ thể
Hãy lấy thêm một kịch bản để làm cho nó rõ ràng hơn; . Mọi người tìm kiếm sản phẩm mà họ cần. nói ông. Paul đang tìm kiếm một bộ điện thoại di động Motorola, anh ấy tìm kiếm và tìm thấy điện thoại di động [của Motorola], nhưng trang web cũng gợi ý một số chi tiết sản phẩm có liên quan cùng với điện thoại di động, như tấm bảo vệ màn hình, tai nghe tương thích tốt nhất với bộ điện thoại cụ thể đó. . Đây lại là thuật toán học máy được Amazon sử dụng. Mục đích là để làm rõ các công ty đang làm việc trên công nghệ này để dễ dàng sử dụng ứng dụng với sự hài lòng của khách hàng bằng cách giảm độ phức tạp
So sánh trực tiếp giữa R và Python [Infographics]
Dưới đây là 11 điểm khác biệt hàng đầu giữa R và Python
Sự khác biệt chính giữa R và Python
Mặc dù R vs Python phổ biến với mục đích tương tự, tôi. e. phân tích dữ liệu và học máy, cả hai ngôn ngữ đều có các tính năng khác nhau. Hơn nữa, mỗi ngôn ngữ đều có những ưu điểm và nhược điểm khác nhau. Tuy nhiên, cả Lập trình R và Python đều là những lựa chọn phổ biến trên thị trường;
R được tạo ra bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman vào năm 1995, trong khi Guido Van Rossum tạo ra Python vào năm 1991. Ngoài ra, r tập trung vào ngôn ngữ mã hóa được xây dựng chỉ dành cho thống kê và phân tích dữ liệu, trong khi Python có tính linh hoạt với các gói để điều chỉnh dữ liệu
R là tuyệt vời khi nói đến hình ảnh phức tạp với khả năng tùy chỉnh dễ dàng, trong khi Python không tốt bằng hình ảnh sẵn sàng cho báo chí. Ngoài ra, r khó tích hợp với quy trình sản xuất. Chủ yếu là một công cụ đồ họa và phân tích thống kê, trong khi Python tích hợp dễ dàng trong quy trình sản xuất và có thể trở thành một phần thực tế của sản phẩm
R có mức phát hành ổn định [hiện tại] là 3. 5. 0 kể từ ngày 23 tháng 4 năm 2018, trong khi Python 3. 6. 5 [hiện tại] kể từ ngày 28 tháng 3 năm 2018. R có. r,. R,. Dữ liệu R,. rds và. phần mở rộng tên tệp rda trong khi Python có. py,. pyc,. người lớn,. pyo,. người lớn,. phần mở rộng tên tệp pyz
Chúng ta hãy xem xét một số khác biệt chính
- Tốc độ và hiệu suất. Mặc dù cả hai ngôn ngữ đều được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn. Nhưng xét về mặt hiệu năng, Python là một lựa chọn tốt hơn để xây dựng các ứng dụng nhanh nhưng quan trọng. R chậm hơn Python một chút nhưng vẫn đủ nhanh để xử lý các hoạt động dữ liệu lớn
- Đồ họa và Trực quan hóa. Dữ liệu có thể được hiểu dễ dàng nếu nó có thể được trực quan hóa. R cung cấp các gói khác nhau để giải thích dữ liệu bằng đồ họa. Ggplot2 cung cấp các biểu đồ tùy chỉnh. Python cũng có các thư viện để trực quan hóa, nhưng nó phức tạp hơn R một chút. R có một thư viện được in đẹp giúp xây dựng các biểu đồ chất lượng xuất bản
- Học kĩ càng. Cả hai ngôn ngữ r và python đều trở nên phổ biến với sự phổ biến ngày càng tăng của khoa học dữ liệu và máy học. Trong khi python cung cấp rất nhiều thư viện tinh chỉnh, R có KerasR, một giao diện của gói học sâu của Python. Do đó, cả hai ngôn ngữ hiện có một bộ gói rất tốt để học sâu. Nhưng python nổi bật trong trường hợp học sâu và AI
- Thống kê chính xác. Vì R được phát triển để thống kê dữ liệu nên nó cung cấp các thư viện hỗ trợ và thư viện tốt hơn. Python được sử dụng tốt nhất để phát triển và triển khai ứng dụng. Nhưng R và các thư viện của nó triển khai nhiều kỹ thuật thống kê và đồ họa để phân tích dữ liệu
- Dữ liệu phi cấu trúc. 80% dữ liệu của thế giới không có cấu trúc. Dữ liệu được tạo từ phương tiện truyền thông xã hội hầu hết không có cấu trúc. Python cung cấp các gói như NLTK, scikit-image, PyPI để phân tích dữ liệu phi cấu trúc. R cũng cung cấp các thư viện để phân tích dữ liệu phi cấu trúc nhưng khả năng hỗ trợ không tốt bằng Python. Tuy nhiên, cả hai ngôn ngữ đều có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu phi cấu trúc
- Sự đóng góp cho cộng đồng. Cả R vs Python đều có cộng đồng hỗ trợ tốt. Cả hai ngôn ngữ đều có danh sách gửi thư của người dùng, nhóm StackOverflow, tài liệu do người dùng đóng góp và mã. Vì vậy, đây là sự ràng buộc giữa cả hai ngôn ngữ. Nhưng cả hai ngôn ngữ đều không có hỗ trợ dịch vụ khách hàng. Điều này có nghĩa là người dùng chỉ có cộng đồng trực tuyến và tài liệu của nhà phát triển để được trợ giúp
Bảng so sánh giữa R và Python
Hãy để chúng tôi thảo luận về sự khác biệt lớn nhất giữa R và Python
Mã R PythonR cần được bảo trì nhiều hơn. Mã Python mạnh mẽ hơn và dễ bảo trì hơn. R thiên về ngôn ngữ thống kê và cũng được sử dụng cho các kỹ thuật đồ họa. Python được sử dụng làm ngôn ngữ đa năng để phát triển và triển khai. R được sử dụng tốt hơn để trực quan hóa dữ liệu. Python tốt hơn cho việc học sâu. R có hàng trăm gói hoặc cách để hoàn thành cùng một nhiệm vụ. Nó có nhiều gói cho một nhiệm vụ. Python được thiết kế dựa trên triết lý “nên có một và tốt nhất là chỉ có một cách rõ ràng để làm điều đó”. Do đó, nó có vài gói chính để hoàn thành nhiệm vụ. R rất dễ bắt đầu với. Nó có các thư viện và sơ đồ đơn giản hơn. Học thư viện python có thể hơi phức tạp. R chỉ hỗ trợ lập trình thủ tục cho một số chức năng và lập trình hướng đối tượng cho các chức năng khác. Python là một ngôn ngữ đa mô hình. Điều đó có nghĩa là python hỗ trợ nhiều mô hình như lập trình hướng đối tượng, có cấu trúc, chức năng, hướng khía cạnh. R là một ngôn ngữ thông dịch dòng lệnh. Python phấn đấu cho cú pháp đơn giản. Nó có một sự tương đồng với ngôn ngữ tiếng Anh. R được phát triển để phân tích dữ liệu; . Các gói thống kê Python kém hiệu quả hơn. R chậm hơn python nhưng không nhiều. Python nhanh hơn. R giúp dễ dàng sử dụng các phép tính toán học và kiểm tra thống kê phức tạp. Python rất tốt để xây dựng một cái gì đó mới từ đầu. Nó cũng được sử dụng để phát triển ứng dụng. R ít phổ biến hơn, nhưng vẫn có nhiều người dùng. Python phổ biến hơn RPhần kết luận
Cả hai ngôn ngữ r và python đều có ưu và nhược điểm; . Python dường như phổ biến hơn một chút đối với các nhà khoa học dữ liệu, nhưng R cũng không hoàn toàn thất bại. R được phát triển để phân tích thống kê và rất giỏi trong việc đó. Trong khi Python là ngôn ngữ có mục đích chung để phát triển ứng dụng. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp nhiều loại thư viện và gói; . Do đó, nó hoàn toàn phụ thuộc vào yêu cầu của người dùng mà chọn cái nào
Bài viết được đề xuất
Đây là hướng dẫn về R vs Python. Ở đây chúng tôi cũng thảo luận về những khác biệt chính với đồ họa thông tin và bảng so sánh. Bạn cũng có thể xem qua các bài viết được đề xuất khác của chúng tôi để tìm hiểu thêm –