중요성의 엄청난 성장과 함께 , 과 데이터 과학 소프트웨어 산업이나 소프트웨어 서비스 회사에서는 두 가지 언어가 개발자에게 가장 유리한 언어로 부상했습니다.비교 R 대 Python 에 대한 선명한 지식을 제공합니다데이터 과학자와 데이터 분석가에게 가장 인기 있고 선호하는 두 가지 언어입니다.이 R 대 Python 블로그는 다음 순서로 언어에 대한 완전한 통찰력을 제공합니다.
R 및 Python 소개
R은 광범위한 통계 및 그래픽 방법 카탈로그를 보유하고 있기 때문에 모든 통계 학자에게 최고의 프로그래밍 언어로 간주됩니다. 반면에, 거의 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 아르 자형 그러나 단순성과 고성능으로 인해 데이터 과학자 또는 데이터 분석가가 선호합니다. R은 강력한 스크립팅 언어이며 활발한 커뮤니티 및 리소스 뱅크를 통해 매우 유연하지만 Python은 배우고 디버그하기 쉬운 널리 사용되는 객체 지향 언어입니다.
이제 R과 Python에 대한 비교를 진행하고 비교 요소를 살펴 보겠습니다.
비교 요인
아르 자형 데이터 분석을 위해 도입 된 반면 범용 언어로 개발되었습니다. 전자는 주로 hoc 분석 및 데이터 세트 탐색에 선호되는 반면 후자는 데이터 조작 및 반복 작업에 적합합니다.
살펴 보겠습니다 요인 우리는 비교 의 위에 R 대 Python :
메서드 오버로딩과 메서드 재정의의 차이점
| 비교 요인 | 아르 자형 | 파이썬 |
| 학습 용이성 | ||
| 속도 | ||
| 데이터 처리 기능 | ||
| 그래픽 및 시각화 | ||
| 적응성 | ||
| 인기 | ||
| 직업 시나리오 | ||
| 커뮤니티 지원 |
학습 용이성
R은 가파른 학습 곡선을 가지고 있으며 경험이 적거나 없음 프로그래밍에서 그것을 찾습니다 어려운 처음에. 일단 언어를 이해하면 이해하기 어렵지 않습니다.
Python은 생산성과 코드 가독성을 강조하여 가장 간단한 프로그래밍 언어. 배우기 쉽고 이해하기 쉽기 때문에 바람직합니다.
속도
R은 낮은 수준의 간단한 절차를 위해 더 긴 코드가 필요한 프로그래밍 언어. 이것은 감소 된 속도 .
파이썬은 높은 레벨 프로그래밍 언어이며 중요한 아직 구축하기위한 선택이었습니다. 빠른 응용 프로그램.
데이터 처리 기능
R은 분석에 편리합니다. 엄청난 수의 패키지 , 쉽게 사용할 수있는 테스트 및 공식 사용의 이점. 그러나 패키지를 설치하지 않고도 기본 데이터 분석에 사용할 수도 있습니다.
티데이터 분석을위한 Python 패키지 문제였다 그러나 이것은 최신 버전에서 개선되었습니다. Numpy와 Pandas는 Python에서 데이터 분석에 사용됩니다. 병렬 계산에도 적합합니다.
그래픽 및 시각화
시각화 된 데이터는 원시 값보다 효율적이고 효과적으로 이해됩니다. R은 수많은 고급 그래픽 기능을 제공하는 패키지 .
데이터 분석 소프트웨어를 선택하는 동안 시각화는 중요하며 Python에는 놀라운 시각화 라이브러리가 있습니다.더 많은 라이브러리가 있지만 그들은 복잡하다 깔끔한 출력을 제공합니다.
적응성
그것은 사용하기 쉬운 R의 복잡한 공식과 통계 테스트 및 모델도 쉽게 사용할 수 있고 쉽게 사용할 수 있습니다.
파이썬은 유연한 언어 무언가를 처음부터 만들 때. 또한 웹 사이트 또는 기타 응용 프로그램을 스크립팅하는 데 사용됩니다.
인기
이제 두 언어의 인기를 살펴보면 10 년 전 같은 수준에서 시작되었지만 파이썬은 엄청난 성장을 목격했습니다 목록에서 6 위를 차지한 R에 비해 2016 년에 1 위를 차지했습니다.
파이썬 사용자는 더 충성스러운 후자의 사용자와 비교할 때 R에서 Python으로 전환하는 비율이 Python에서 R로 전환되는 비율이 두 배나 더 큽니다.
직업 시나리오
소프트웨어 회사는 다음과 같은 기술을 선호했습니다. , 과 빅 데이터 이는 Python 개발자에 대한 수요 증가를 설명합니다. 그러나 두 언어 모두 통계 및 분석 ,Python은 단순성으로 인해 다른 것에 비해 약간 우위를 가지고 있으며 작업 경향에서 더 높은 순위를 차지합니다.
고객 지원 및 커뮤니티
상용 소프트웨어는 일반적으로 유료 고객 지원을 제공하지만 R 및 Python에는 고객 서비스 지원이 없으므로 문제가 발생하면 혼자서 할 수 있습니다. 두 언어 모두 도움을받을 수있는 온라인 커뮤니티가 있습니다. 파이썬 있다 더 큰 커뮤니티 지원 R에 비해.
이제 이것으로 R과 Python에 대한 비교가 끝났습니다. 두 언어 모두 데이터 과학 및 데이터 분석의 세계에서 정면으로 맞서고 있습니다. 그러나 Python은 엄청난 인기와 코드 작성의 단순성 때문에 두 가지 중에서 승자로 부상했습니다.
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