La diferencia entre el lenguaje r y Python
Las diferencias entre el lenguaje r y python: diferente complejidad de la estructura de datos, diferentes escenarios aplicables, diferentes capacidades de procesamiento de datos, diferentes entornos de desarrollo y diferentes tareas.
1. La complejidad de las estructuras de datos es diferente
Las estructuras de datos en lenguaje R son muy simples e incluyen principalmente vectores unidimensionales, matrices multidimensionales y matrices bidimensionales. listas de datos no estructurados, marco de datos estructurados. Python contiene estructuras de datos más ricas que permiten un acceso a datos más preciso y un control de la memoria, matrices multidimensionales.
2. Diferentes escenarios de aplicación
R es adecuado para tareas de análisis de datos que requieren cálculos independientes o escenarios de aplicación de servidor único. Como lenguaje adhesivo, Python se utiliza mejor en tareas de análisis de datos que requieren integración con aplicaciones web o cuando es necesario insertar código estadístico en una base de datos de producción.
3. Diferentes capacidades de procesamiento de datos
Con el soporte de una gran cantidad de paquetes de software y bibliotecas, ya sea un programador profesional o un programador no profesional, ya sea que esté realizando pruebas estadísticas o creación de máquinas. Los modelos de aprendizaje se pueden realizar con facilidad utilizando el lenguaje R. Inicialmente, Python no era particularmente bueno en el análisis de datos, pero con la introducción de NumPy, Pandas y otras extensiones, gradualmente se ha afianzado en el mundo del análisis de datos.
4. Diferentes entornos de desarrollo
Para R, es necesario utilizar R Studio. Para Python, hay muchos IDE de Python para elegir, siendo Spyder e IPython Notebook los más populares.
5. Diferentes tareas
Cuando se trata de análisis estadístico exploratorio, R gana. Como lenguaje de programación completo y potente, Python es una poderosa herramienta para implementar algoritmos para uso en producción.