Diferencia entre R y Python
R vs Python es un tema de debate común para los científicos de datos y analistas de datos en estos días. R y Python son lenguajes de programación de código abierto. Ambos lenguajes se usan en ciencia de datos y tienen muchas bibliotecas. Python es un lenguaje de programación de propósito general, mientras que R se usa para computación estadística y gráficos.
Descubramos más sobre R vs Python.
R: -
R es un lenguaje estadístico. Se utiliza para desarrollar software estadístico y análisis de datos. Desde que la minería de datos y el estudio de datos se han vuelto populares, R también ha ganado popularidad. Junto con las técnicas estadísticas, R también proporciona una amplia variedad de bibliotecas para técnicas gráficas. Puede producir gráficos estáticos que se utilizan para gráficos de calidad de publicación. Los gráficos dinámicos e interactivos también están disponibles. R tiene una red de archivo de paquetes (CRAN- Red global de archivos R) para todos los paquetes que admite. Contiene más de 10, 000 paquetes. R es un lenguaje de línea de comandos, pero hay varias interfaces que proporcionan una GUI interactiva para facilitar la tarea de los desarrolladores.
Pitón:-
- Python es un lenguaje multi-paradigmático creado por Guido van Rossum en 1991. Se puede usar en desarrollo web, desarrollo de software, scripting de sistemas, etc. Funciona en diferentes plataformas. Python fue diseñado para una mejor legibilidad; por lo tanto, tiene cierta similitud con el idioma inglés. Python se enfoca en sintaxis y gramática simples y menos desordenadas.
- En python, los espacios en blanco marcan las hendiduras para limitar el bloque. Utiliza la tipificación dinámica y el enlace tardío que vincula los métodos y las variables en el tiempo de ejecución. Con una gran cantidad de bibliotecas, Python se puede usar para muchos propósitos. Ha sido clasificado en los diez lenguajes de programación más populares.
Comparación cabeza a cabeza entre R vs Python (Infografía)
A continuación se muestran las principales 11 diferencias entre R y Python. 
Diferencias clave entre R y Python
Aunque R vs Python son populares para un propósito similar, es decir, análisis de datos y aprendizaje automático. Ambos idiomas tienen características diferentes. Cada idioma ofrece diferentes ventajas y desventajas. Echemos un vistazo a algunas diferencias clave.
- Velocidad y rendimiento: aunque ambos idiomas se utilizan para el análisis de big data. Pero Python en cuanto al rendimiento es una mejor opción para crear aplicaciones críticas pero rápidas. R es un poco más lento que Python pero aún lo suficientemente rápido como para manejar operaciones de big data.
- Gráficos y visualización: los datos se pueden entender fácilmente si se pueden visualizar. R proporciona varios paquetes para la interpretación gráfica de datos. Ggplot2 ofrece gráficos personalizados. Python también tiene bibliotecas para visualización, pero es un poco complejo que R. R tiene una biblioteca muy impresa que ayuda a construir gráficos con calidad de publicación.
- Aprendizaje profundo: Ambos lenguajes r vs python han ganado popularidad con la creciente popularidad de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Mientras que Python ofrece muchas bibliotecas finamente ajustadas, R le dio a KerasR una interfaz del paquete de aprendizaje profundo de Python. Por lo tanto, ambos idiomas ahora tienen una muy buena colección de paquetes para el aprendizaje profundo. Pero Python se destaca en caso de aprendizaje profundo y IA.
- Corrección estadística: dado que R está desarrollado para estadísticas de datos, por lo tanto, proporciona un mejor soporte y bibliotecas para estadísticas. Python se utiliza mejor para el desarrollo y la implementación de aplicaciones. Pero R y sus bibliotecas implementan una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas para el análisis de datos.
- Datos no estructurados: el 80% de los datos del mundo no están estructurados. Los datos generados por las redes sociales son en su mayoría no estructurados. Python ofrece paquetes como NLTK, scikit-image, PyPI para analizar datos no estructurados. R también ofrece bibliotecas para analizar datos no estructurados, pero el soporte no es tan bueno como Python. Sin embargo, ambos idiomas se pueden usar para el análisis de datos no estructurados.
- Soporte comunitario: Tanto R vs Python tiene un buen soporte comunitario. Ambos idiomas tienen una lista de correo del usuario, grupos de StackOverflow, documentos aportados por el usuario y códigos. Así que aquí hay un empate entre ambos idiomas. Pero ambos idiomas no tienen soporte de servicio al cliente. Lo que significa que los usuarios solo tienen comunidades en línea y documentos de desarrollador para obtener ayuda.
Tabla de comparación de R vs Python
Discutamos las principales diferencias entre R y Python.
| R | Pitón |
| Los códigos R necesitan más mantenimiento. | Los códigos de Python son más robustos y más fáciles de mantener. |
| R es más un lenguaje estadístico y también se usa para técnicas gráficas. | Python se usa como un lenguaje de propósito general para el desarrollo y la implementación. |
| R se usa mejor para la visualización de datos. | Python es mejor para el aprendizaje profundo. |
| R tiene cientos de paquetes o formas de realizar la misma tarea. Tiene múltiples paquetes para una tarea. | Python está diseñado sobre la filosofía de que "debería haber una y, de preferencia, solo una forma obvia de hacerlo". Por lo tanto, tiene pocos paquetes principales para realizar la tarea. |
| R es fácil comenzar con. Tiene bibliotecas y parcelas más simples. | Aprender las bibliotecas de Python puede ser un poco complejo. |
| R solo admite programación de procedimientos para algunas funciones y programación orientada a objetos para otras funciones. | Python es un lenguaje multi-paradigmático. Significa que Python admite múltiples paradigmas, como la programación orientada a objetos, estructurada, funcional y orientada a aspectos. |
| R es un lenguaje interpretado por línea de comando. | Python se esfuerza por una sintaxis simple. Tiene una similitud con el idioma inglés. |
| R está desarrollado para el análisis de datos, por lo tanto, tiene paquetes estadísticos más potentes. | Los paquetes estadísticos de Python son menos potentes. |
| R es más lento que Python pero no mucho. | Python es más rápido. |
| R facilita el uso de complicados cálculos matemáticos y pruebas estadísticas. | Python es bueno para construir algo nuevo desde cero. También se usa para desarrollos de aplicaciones. |
| R es menos popular pero aún así tiene muchos usuarios. | Python es más popular que R |
Conclusión:
Ambos lenguajes r vs python tienen sus pros y sus contras, es una pelea difícil entre los dos. Python parece ser un poco más popular entre los científicos de datos, pero R tampoco es un fracaso completo. R está desarrollado para el análisis estadístico y es muy bueno en eso. Mientras que Python es un lenguaje de propósito general para el desarrollo de aplicaciones. Ambos idiomas proporcionan una amplia gama de bibliotecas y paquetes, el soporte de bibliotecas cruzadas también está disponible en algunos casos. Por lo tanto, depende totalmente de los requisitos del usuario cuál elegir.
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