R vs. Python: 11个主要区别

在数据科学和机器学习开发方面，有两种编程语言非常受欢迎- R和Python。

使用这两种语言都可以帮助数据科学团队轻松地探索、分析、可视化、学习和处理数据。然而，如果想选择使用哪种语言，必须了解这两种语言之间的关键区别。本文探讨并解释了这些区别。

R：概述

R 是一种用于统计计算和创建图表的编程语言。它首次发布于1995年。罗伯特·杰特尔曼（Robert Gentleman）和罗斯·乌纳卡（Ross Unaka）在新西兰奥克兰大学开发了它。R是S编程语言的实际实现。

尽管R是一种编程语言，但它还作为更多内容进行分发。它包括一个编程环境-R Studio。该环境可以帮助您创建可视化图表、管理数据和编写具有语法高亮和调试支持的R代码。

R是开源的，并可以在Windows、MacOS和Linux等所有主要操作系统上运行。为了演示R编程语言编写的示例程序的样子，以下是一个生成遵循正态分布的随机值集合的示例程序。

# 设置种子以便重现结果
set.seed(123)

# 生成10,000个遵循正态分布的随机数
random_numbers <- rnorm(10000)

Python：概述

Python 是世界上最流行的语言之一。它是一种通用的、多范式的编程语言，支持多种编程模型。它广泛用于、Web开发和编写自动化脚本。Python易于学习，并被大多数人作为第一语言来学习编程。

Python是由Guido van Rossum开发的，于1991年首次发布。尽管它的年龄很大，但它多年来一直在更新和现代化；尤其是Python 3的发布是从Python 2迈出的重要一步。

与R一样，Python是开源的，并且针对每个主要操作系统都有翻译器。此外，还有不同的基于浏览器的运行代码环境，如 Jupyter Notebook。Python是通用的，但也有用于数据科学和机器学习的包和库。

以下是一个使用NumPy包生成10,000个遵循正态分布的随机数的示例程序。

import numpy as np

# 设置种子以便重现结果
np.random.seed(123)

# 生成10,000个遵循正态分布的随机数
random_numbers = np.random.randn(10000)

面对面比较：R vs. Python

正如你所看到的，这两种语言相似，但存在一些基本的区别。在决定学习或使用哪种语言进行下一个项目时，以下是一些关键区别需要考虑。

目标

R是一种专门用于数据分析和创建可视化的编程语言。它的使用主要局限于统计学、数据分析和机器学习。

另一方面，Python是一种通用语言，旨在优雅和简单。因此，它广泛用于人工智能和Web开发领域。

用户

R的设计用于统计学家使用。因此，它提供了一个简单的界面和您在统计学中需要的函数。

Python被不同经验水平的开发人员广泛使用。由于它的多功能性，它不仅仅被单一职业所使用-而是被不同的职业所使用，例如软件工程师、分析师和科学家。

数据分析和可视化

Python的最受欢迎的应用之一是数据科学-涉及分析和可视化数据。然而，Python本身不支持这个应用程序，而是依赖于库和包，如Pandas和Matplotlib。

与Python不同，R专门用于数据科学。因此，R具有用于数据分析和绘制图形的功能。除了内置函数外，还有可以用于进一步分析的包。

性能

R简洁性和抽象性的代价是性能较低。它不太快。在编程中，慢意味着比其他语言运行慢几毫秒。因此，用户可能几乎察觉不到R的慢速。

与R一样，Python也提供高级抽象和简化，使其更灵活但更慢。为了提高Python程序的性能，例如NumPy和PyTorch这样的库使用C++或C进行底层操作，并提供Python绑定。这使得Python运行更快。

在机器学习中的使用

除了可视化和分析之外，R还可以用于使用回归、分类和聚类算法构建machine learning models。它拥有Caret、lattice、DataExplorer和Dalex等包。

Python是机器学习中最流行的语言。它拥有丰富的库生态系统，如Tensorflow、PyTorch和Jax。它也是最受支持的Machine Learning Infrastructure platforms之一。

学习曲线

R被设计成简单易学。然而，它的语法可能需要一些时间来适应，相对于Python来说稍微更困难，根据我的经验。

Python是最适合初学者的编程语言之一，旨在优雅简洁。相对于R，它的学习曲线较为平缓。

社区

R拥有庞大的社区-尽管规模较Python小。但它仍然非常重要，因为它拥有超过10,000个可供使用的包。它还拥有许多教育资源，可以学习R语言，因为该语言仍然非常受欢迎。

在这方面，Python非常出色。它可能是世界上最大的编程语言社区。它拥有几乎任何事情的开源包，包括机器学习和数据处理。有许多由社区创建的免费和付费教育资源，可供学习Python及其众多工具。

流行度

Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，与JavaScript和Java等语言竞争。由于其简单性和多功能性，它也是最受喜爱的语言之一。

R绝对不像Python那样受欢迎，但它仍然足够受欢迎，不会成为一门被无人使用的晦涩编程语言。相反，它被大型科技公司使用，并且有很多职位要求熟练掌握R。

灵活性/多功能性

R主要用于统计计算。因此，它不用于除此之外的任何用例。

另一方面，Python非常灵活。它被广泛用于不同的目的，数据科学只是其中之一。

集成开发环境（IDE）

Python只作为解释器分发。IDE由用户决定。两个最受欢迎的IDE是VsCode和PyCharm-在this post中进行了比较。此外，您还可以使用Jupyter Notebooks在单元格中交互地运行Python。

用于R的主要IDE是适用于MacOS、Windows和Linux的R Studio。

常见应用

作为一种统计语言，R通常用于机器学习、统计和分析以及数据可视化。

而Python作为一种通用语言，具有广泛的用途，包括机器学习、Web开发、数据分析和数值计算。

使用该语言的热门公司

无论是R还是Python，都有许多大型科技公司在使用。其中包括了Google、Meta、Accenture和Microsoft在使用R。而Python的用户则包括了Tesla、Google、Meta和Spotify。

最后的话

Python和R是强大的语言，将来很可能会继续被使用。学习其中任何一种都是一个好的投资，因为它会让你具备在这个日益数据驱动的世界中整理数据和得出洞见的能力。

接下来，查看一下data analytics courses以促进你的职业发展。

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