R 和 Python 之间的区别：你应该知道的一切

您在这里了解两种要求苛刻的编程语言“R 和 Python”之间的区别吗？ 好吧，阅读文章直到最后得到所有答案。

数据科学是当今一个很有前途的职业领域。 许多专业人士现在正在寻求该领域的在线证书课程，以获得就业技能。 在进入数据科学领域时，人们通常必须决定学习哪种编程语言——R 或 Python。 本文讨论了 R 与 Python，以及如何在两者之间做出正确的选择。

什么是R？

R 是罗斯拉卡和罗伯特先生们在 1993 年开发的一种开源编程语言。它包含统计和图形方法。 它的特殊功能包括机器学习算法、时间序列、线性回归、统计推断等。除此之外，大多数 R 库都是在 R 中开发的。 它还有一些用 C、C++ 和 FORTRAN 编写的库。

什么是 Python？

Python 是一种用于各种目的的高级编程语言。 它的代码和语法与英语非常相似。 所以它变得容易学习。 Python 既允许面向对象编程，也允许过程式编程。 python的应用包括数据整理、数据工程、机器学习、数据科学等等。 使用python，更容易访问代码并将其划分为模块。 Python 库包括 NumPy、Pandas、Sci-Py、Sci-kit learn 和 seaborn。 此外，python 最适合用于分析应用程序。

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R 和 Python：主要区别

1. R 主要用于任何统计分析。 另一方面，python 为处理数据科学提供了一个更一般的方向。
2. R 的核心目标是数据分析和统计，而 Python 的目标是部署和生产。
3. R 为您提供了使用可用库的更大灵活性，而 Python 提供了从头开始构建新模型的灵活性。
4. R 学习起来有点困难，而 Python 学习起来很容易和线性。
5. 它可以在本地运行，而 python 支持与不同应用程序的集成。
6. R 和 Python 可以处理大量数据库。
7. R 的库包括 Tidyverse、ggplot2、zoo、caret，而 Python 包含库包，如 pandas、sci-kit learning、TensorFlow 和 Caret。
8. R 用于 Rstudio，而 Python 用于 spyder 和 Ipython notebook IDE。

R 和 Python 开发人员的职业机会

R 开发人员可以是各种工作角色的一部分，例如数据科学家、数据架构师、R 程序员、数据可视化分析师、定量分析师等。在工作门户网站上提供各种职位空缺，例如 Indeed、LinkedIn、Naukri 等。一些大公司如Google、Facebook、Twitter等都采用了R语言来满足解析计算。

根据Payscale ，具有 R 编程技能的数据分析师的平均工资为 507,937 卢比/年。 根据经验和组织，它也有所不同。

谈到 Python 的职业选择，开发人员可以成为数据科学家、数据分析师、产品经理和机器学习工程师。 同样，一些受欢迎的公司，如 Facebook、埃森哲、塔塔咨询服务、亚马逊、cognizant 等，使用 Python 进行数据驱动的工作和决策。

据Indeed称，印度 Python 开发人员的平均基本工资为 3,89,927 卢比/年。 它因技能、经验和组织而异。

R和Python的使用

Python

当需要在程序代码中集成其他应用程序（例如数据库或 excel 应用程序）时，通常使用 Python。 以便在未来，数据分析工作可以安全方便地进行。 Python 是一种成熟的编程语言，最终成为实现生产算法的最佳工具。 Python 用户需要安装流行的数据分析包，例如 NumPy 和 Pandas。

R

就像 Python 一样，R 也用于数据分析，但有所不同。 因此，当需要单独的服务器和独立编程时，R 就会发挥作用。 R 适合初学者，因为用户只需编写几行代码即可进行统计分析。 R 成为一种出色的数据分析语言，因为它具有可用于分析目的的内置包、易于使用的测试和一些公式。 基本数据分析可以很容易地由 R 处理，因此无需为基本用途单独安装包。 大数据集需要使用数据。 表和 dplyr。

R 与 Python：选择哪一个？

正如我们所看到的，R 和 Python 都有自己的一套能力和功能，它们可以提供服务。 现在不是说哪一个比另一个好。 但决策来自于使用这两种语言背后的个人目的。 所以目的的简要分析如下：

1.经验

在为初学者工作时，Python 成为一种易于学习的语言。 语法很简单，它的语言类似于英语。 同时，R 对初学者来说可能有点挑战。 所以初学者可以从 python 开始，在学习 R 的同时慢慢发展他们的专业知识。

2. 解决问题

根据您要解决的问题，R 和 Python 都适用于不同的目的。 因此，R 非常适合用于数据探索和实验的统计计算和无与伦比的库。 相比之下，Python 更适合机器学习和大型应用程序，尤其是 Web 应用程序的数据分析。

3. 跨行业使用

由于 python 相对容易使用，它的应用广泛分布在行业、研究和工程工作流程中。 同时，R 被统计学家、数学家和大多数学术专业人士和学者使用，没有任何编程技能。

4. 可视化

在可视化方面，R 以图表和图形的形式很好地呈现数据。 相比之下，python 在可以一起使用不同应用程序的集成格式中效果更好。

结论

既然您已经清楚地了解了 python 和 R 的特殊特性和功能，那么可以说学习这两种语言同样重要。 然而，这两种技能都有不同的用途，涉及数据科学、机器学习等的专业人士不能错过这些技能。 所以今天就开始学习吧。

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