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R vs Python是许多数据科学专业学生提出的最常见又重要的问题之一。 今天，我将介绍R和Python之间的主要区别。

我们知道R和Python都是开源编程语言。 这两种语言都有一个庞大的社区。 这两种语言都在不断发展。

这就是这些语言在其目录中添加新库和工具的原因。 使用R的主要目的是用于统计分析，另一方面，Python提供了更通用的数据科学方法。

两种语言都是用于数据科学的最新编程语言。 就其语法而言，Python是最简单的编程语言之一。

这就是为什么任何编程语言的初学者都可以在不付出额外努力的情况下学习R的原因。 另一方面，R由难以学习的统计学家建立。 有一些原因可以帮助我们找出为什么我们不应该同时使用R和Python。

R

R是由学者和统计学家开发的最古老的编程语言之一。 R于1995年问世。现在R为数据分析提供了最丰富的生态系统。

R编程语言充满了库。 R也有几个存储库。实际上，CRAN大约有12000个软件包。 丰富的图书馆使其成为统计分析和分析工作的首选。 R的主要特点是：

• 由几乎可以想到的任何统计应用程序的程序包组成。 CRAN当前托管超过1万个软件包。

• 配备了出色的可视化库，例如ggplot2。

• 能够进行独立分析

Python

另一方面，Python可以执行与R编程语言相同的任务。 python的主要功能是数据整理，工程设计，Web抓取等。 Python还拥有有助于大规模实施机器学习的工具。

Python是最简单的语言之一，比R更强大。如今，Python拥有最先进的API。 该API在机器学习和AI中非常有帮助。

大多数数据科学家仅使用五个Python库，即Numpy，Pandas，Scipy，Scikit-learn和Seaborn。 在R上使用Python非常方便。Python编程语言的主要功能:

• 面向对象的语言

• 一般用途

• 有很多扩展和难以置信的社区支持

• 简单易懂和学习

• 诸如pandas，numpy和scikit-learn之类的软件包使Python成为进行机器学习活动的绝佳选择

R或Python的用法

Python由Guido van Rossum于1991年开发。Python是世界上最流行的编程语言。 它拥有最强大的数学，统计，人工智能和机器学习库。 但是python对于计量经济学和通信以及业务分析仍然没有用。

另一方面，R由学者和科学家开发。 它是专门为机器学习和数据科学设计的。 R具有功能最强大的通信库，这些库在数据科学中非常有帮助。 此外，R配备了许多软件包，可用于执行数据挖掘和时间序列分析。

为什么不要都使用？

许多人认为他们可以同时使用两种编程语言。 但是我们应该防止同时使用它们。大多数人只使用其中一种编程语言，但是他们总是希望获得对立语言的能力。

例如，如果您同时使用两种语言，可能会遇到一些问题。 如果您使用R，并且想要执行一些面向对象的功能，则不能在R上使用它。

另一方面，Python不适合统计分布。 因为它们的功能不匹配，所以它们不应同时使用两种语言。

R的功能更多，Python的更面向对象。

R更具功能性，它为数据科学家提供了多种功能，即Im，预测等。 R的大部分工作由R中的函数完成。另一方面，Python使用类在python中执行任何任务。

R具有更多内置的数据分析功能，Python依赖于软件包。

R提供了用于汇总统计信息的内置数据分析，R中的汇总内置函数支持该功能。但是，另一方面，我们必须在Python中导入statsmodel包才能使用此功能。 此外，R中还有一个内置的构造函数，即dataframe。 另一方面，我们必须将其导入Python。

Python还通过其scikit学习包帮助进行线性回归，随机森林。 如上所述，它还提供了用于机器学习和AI的API。 另一方面，R具有最大的封装多样性。

R通常具有更多的统计支持

R被创建为一种统计语言，它显示。 Python和其他软件包中的statsmodels为统计方法提供了不错的覆盖范围，但是R生态系统要大得多。

在Python中执行非统计性任务通常更为直接

借助Beautifulsoup和request之类的库，Python中的Web抓取要比R容易得多。这适用于其他我们不太了解的任务，例如保存数据库，部署Web服务器或运行复杂的自拍照。

两者中的数据分析工作流之间有很多相似之处

R和Python是两者之间最清晰的灵感源（熊猫是从Dataframe R数据帧启发而来，rvest软件包是由Sundersaute启发而来），并且这两个生态系统正在变得越来越强大。 你可能会注意到，两种语言中许多常见任务的语法和方法都相同。

让我们总结R vs Python

现在，您已经对R与Python进行了详细的比较。 这两种语言都有自己的优势和劣势。 您可以将二者之一用于数据分析和数据科学。

这两种语言在语法和方法上都具有相似性。 您可以选择其中任何一个，没有哪个会让您失望的。 现在您可能会逐渐了解这些语言的基本优势，可能更有信心根据自己的需求选择最佳的之一。