数据分析中R和Python之间的“战争”!

发布时间: 2021-03-26

人们经常通过比较R和Python的功能而感到困惑,但是我们需要了解,仅凭功能无法定义任何语言的适用性。R和Python都有适合于数据科学和分析应用程序的特定功能。

在某些情况下,一种语言比另一种语言更受青睐,但这并不意味着另一种语言是无用的。

什么是R和Python

R是一种开源语言,它是1990年代中期作为S语言的一种变体而开发的。它是由Robert Gentleman和Ross Ihaka开发的。旨在简化程序设计经验。如今,它已被广泛用于研究,企业和学术界。

由于它在许多领域中的使用,它是最流行的统计编程语言之一。它使用起来非常简单,但是对于那些完全不熟悉编程的人来说可能会有些困难。但是,他们可以从Internet上可用的各种资源中了解更多信息。

Python由Guido Van Rossum于1990年代初创建。它着重于简化编码和提高适应性。那些希望更好地控制自己编写的代码以实现更快,更有效的数据分析的程序员正在广泛使用Python。它也用于其代码中的特殊统计技术,以使其运行更快。编程语言非常易于使用和学习。它也非常灵活,可以用来创建用户想要创建的内容。

它们与其他语言的不同之处

数据分析的工作非常重要,过程必须灵活。为此,该过程必须是非常互动的,以便保持高效。但是,该语言还必须非常灵活,交互式且易于使用。R是一种非常灵活的语言。尽管其他语言仅用于某些特定目的,而不能用于其他任何目的,但R实际上可以用于多种目的,尤其是在科学领域。

将R与其他统计编程语言区分开的另一件事是它的交互性。R具有非常强大的机制,可用于快速创建数据结构。与文本编程语言不同,R还是一种非常强大的图形介质。图形非常有用,特别是在统计和数据分析领域。R可用于轻松生成许多不同类型的图。

Python也是进行数据分析的绝佳选择。与Perl或Ruby之类的语言相比,它具有很大的适应性,因为可以使用模块进行自定义。它也有很多功能。它也是一种图形语言,允许它具有可视库,并有助于轻松地可视化图形和统计数据。它与其他语言的不同之处是它易于使用的语法。

有什么优势?

R和Python都有许多优点。这两种语言的最大优点之一就是它们的图形可视化系统。R支持许多专业级的可视化程序包,例如googleVis,ggvis和rCharts。可以对这些软件包进行自定义,以对统计数据进行完美的图形表示。Python还具有许多强大的可视化库,例如Pygal,Seaborn和Bokeh。

使R如此有用的是它的生态系统。这两种语言都有一个活跃的社区,总是很乐意为您提供帮助,并且为了适应新功能和新技术,这两种语言都在不断更新。这些语言是多用途工具,非常易于学习。

R和Python的用例

R和Python都有许多用于数据分析的用例。例如ForecastWatch.com从不同的天气预报站点收集数据,并根据其准确性对站点进行评分。这样可以提供更好的天气预报,并使天气预报员可以将其准确性与其他人进行比较。由于其灵活性,Python用于此服务的每个组件,这是由于它具有使用许多标准库的能力。

Python的另一个用例是,它用于为EZTrip.com和Gusto.com的社交网络提供支持。他们需要一个系统来帮助客户报告他们的旅程,同时改善他们的在线预订系统。尽管他们现有的预订系统运行良好,但无法有效处理多个请求。但是,自从使用Python以来,由于有了更好的数据分析和管理工具,它变得更快了。这进一步帮助他们根据用户的查询创建了更好的用户界面。

R也正在社交网站和众筹网站等许多地方使用。R的可视化功能也使其成为许多数据分析组织的最爱。目前,澳新银行(ANZ Bank)正在使用R来分析信贷风险。Facebook还使用R来分析大量状态更新。

许多数据科学家想知道哪种语言更适合用于数据分析,R或Python。这两种编程语言都非常流行,并且在各自的领域中都很强大。它们各有优缺点,因此人们必须决定选择哪一个才能从数据中获得最大的收益。但是,他们忘记了它们都可以轻松用于分析数据这一事实。

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