Vergleich und Unterschiede - R vs. Python (2024)

Im Laufe der Jahre hat uns das maschinelle Lernen selbstfahrende Autos, eine effektive Websuche und ein erheblich verbessertes Verständnis des menschlichen Genoms ermöglicht. Aber die Frage ist, wie das funktioniert?

Vielleicht haben Sie sich an einige Situationen erinnert, in denen Sie sich für die verwendete Technologie bedankt haben, aber nicht genau nachvollziehen konnten, warum diese Dinge geschehen. Fast alle von uns verbringen heutzutage die meiste Zeit auf E-Commerce-Websites oder beim Surfen durch Google.

Es kam schon oft vor, dass man sich bei der Suche in Google vertippt hat und uns die Nachricht “Haben Sie das ernst gemeint…? Dies ist nichts anderes als die Algorithmen des maschinellen Lernens von Google, ein System, das erkennt, was Sie vor ein paar Jahren nach einer bestimmten Suche gesucht haben.

Lassen Sie uns ein weiteres Szenario nehmen, um es klarer zu machen: Amazon ist eine weltweit bekannte E-Commerce-Plattform. Die Menschen suchen nach Produkten, die sie brauchen. Angenommen, Herr Paul sucht nach einem Motorola-Mobilfunkgerät, er führt eine Suche durch und findet das Handy (von Motorola), aber die Website schlägt auch einige relevante Produktdetails zusammen mit dem Handy vor, wie z.B. Bildschirmschutz, Kopfhörer, die am besten mit diesem bestimmten Handy kompatibel sind. Dies ist wiederum der von Amazon verwendete Algorithmus für maschinelles Lernen. Die Absicht ist es, diese Firmen, die an dieser Technologie arbeiten, durch die Reduzierung der Komplexität zu verdeutlichen, um die Anwendung mit der Kundenzufriedenheit zu erleichtern.

Was ist Python?

Python ist eine Multi-Paradigmen-Sprache, die 1991 von Guido van Rossum geschaffen wurde. Sie kann in der Web-Entwicklung, Software-Entwicklung, System-Scripting usw. verwendet werden. Es funktioniert auf verschiedenen Plattformen. Python wurde für eine bessere Lesbarkeit entworfen, daher hat es eine gewisse Ähnlichkeit mit der englischen Sprache. Python konzentriert sich auf eine einfache, weniger unübersichtliche Syntax und Grammatik. In Python markieren Leerzeichen die Einrückungen, um den Block zu begrenzen. Es verwendet dynamische Typisierung und späte Bindung, die die Methoden und Variablen zur Laufzeit binden. Mit einer großen Anzahl von Bibliotheken kann Python für viele Zwecke verwendet werden. Es wurde in die Top Ten der beliebtesten Programmiersprachen aufgenommen.

Was ist R?

R ist eine statistische Sprache. Sie wird für die Entwicklung statistischer Software und Datenanalyse verwendet. Seitdem Data Mining und das Studium von Daten populär geworden sind, hat R auch seine Popularität gewonnen. Neben den statistischen Techniken bietet R auch eine Vielzahl von Bibliotheken für grafische Techniken. Es kann statische Diagramme erstellen, die für Diagramme in Publikationsqualität verwendet werden. Auch dynamische und interaktive Diagramme sind verfügbar. R verfügt über ein Paketarchiv-Netzwerk (CRAN- Comprehensive R Archive Network) für alle von ihm unterstützten Pakete. Es enthält mehr als 10.000 Pakete. R ist eine Kommandozeilensprache, aber es gibt mehrere Schnittstellen, die eine interaktive GUI bieten, um die Arbeit der Entwickler zu erleichtern.

Unterschiede zwischen R und Python

Obwohl R vs. Python für ähnliche Zwecke, d.h. Datenanalyse und maschinelles Lernen, beliebt ist, haben beide Sprachen unterschiedliche Eigenschaften. Jede Sprache bietet unterschiedliche Vor- und Nachteile. R-Programmierung und Python sind beliebte Alternativen auf dem Markt.

Wichtigsten Unterschiede zwischen R-Programmierung & Python

R wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman im Jahr 1995 entwickelt, während Python von Guido Van Rossum im Jahr 1991 entwickelt wurde. R konzentriert sich auf eine Kodiersprache, die ausschließlich für Statistik und Datenanalyse entwickelt wurde, während Python mit seinen Paketen flexibel auf die Daten zugeschnitten ist.

R ist großartig, wenn es um komplexe Visualisierungen mit einfacher Anpassung geht, während Python nicht so gut für druckfertige Visualisierungen geeignet ist. R lässt sich nur schwer in den Produktionsablauf integrieren. Meistens handelt es sich dabei um ein statistisches Analyse- und Grafikwerkzeug, während Python sich leicht in einen Produktionsworkflow integrieren lässt und zu einem echten Teil des Produkts werden kann.

R hat eine stabile Version (aktuell) von 3.5.0 vom 23. April 2018, wohingegen Python 3.6.5 (aktuell) vom 28. März 2018 verfügbar ist. R hat die Dateinamenerweiterungen .r, .R, .R Data, .rds und .rda, während Python die Dateinamenerweiterungen .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz hat.

Geschwindigkeit und Leistung: Obwohl beide Sprachen für große Datenanalysen verwendet werden. Aber leistungsmäßig ist Python eine bessere Option für die Erstellung kritischer und dennoch schneller Anwendungen. R ist etwas langsamer als Python, aber immer noch schnell genug, um große Datenoperationen zu verarbeiten.

Grafik und Visualisierung

Daten können leicht verstanden werden, wenn sie visualisiert werden können. R bietet verschiedene Pakete für die grafische Interpretation von Daten. Ggplot2 bietet angepasste Grafiken. Python hat auch Bibliotheken für die Visualisierung, aber es ist etwas komplexer als R. R hat eine hübsch gedruckte Bibliothek, die beim Erstellen von Graphen in Publikationsqualität hilft.

Deep Learning

Beide Sprachen R vs. Python haben ihre Popularität mit der steigenden Popularität der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens erhalten. Während Python eine Menge fein abgestimmter Bibliotheken bietet, hat R mit KerasR eine Schnittstelle zu Python’s Deep Learning-Paket erhalten. Somit verfügen beide Sprachen nun über eine sehr gute Sammlung von Paketen für tiefes Lernen. Aber Python sticht im Falle von tiefem Lernen und KI hervor.

Statistische Korrektheit

Da R für die Datenstatistik entwickelt wurde, bietet es bessere Unterstützung und Bibliotheken für die Statistik. Python wird am besten für die Anwendungsentwicklung und -bereitstellung verwendet. Aber R und seine Bibliotheken implementieren eine Vielzahl von statistischen und grafischen Techniken zur Datenanalyse.

Unstrukturierte Daten

80% der Daten weltweit sind unstrukturiert. Daten, die aus sozialen Medien generiert werden, sind meist unstrukturiert. Python bietet Pakete wie NLTK, scikit-image, PyPI zur Analyse unstrukturierter Daten. R bietet auch Bibliotheken zur Analyse unstrukturierter Daten an, aber die Unterstützung ist nicht so gut wie bei Python. Dennoch können beide Sprachen für die Analyse unstrukturierter Daten verwendet werden.

Unterstützung durch die Community

Beide R vs. Python haben eine gute Unterstützung durch die Gemeinschaft. Beide Sprachen haben eine Benutzer-Mailingliste, StackOverflow-Gruppen, von Benutzern beigesteuerte Dokumente und Codes. Hier ist also eine Verbindung zwischen beiden Sprachen. Aber beide Sprachen haben keinen Kundendienst-Support. Das bedeutet, dass den Benutzern nur Online-Communities und Dokumente der Entwickler zur Verfügung stehen.

Hier eine Übersicht über die Unterschiede zwischen R und Python tabellarisch dargestellt:

Fazit

Beide R und. Python haben ihre Vor- und Nachteile, es ist ein harter Kampf zwischen den beiden. Python scheint bei Datenwissenschaftlern etwas beliebter zu sein, aber auch R ist kein völliger Fehlschlag. R wurde für die statistische Analyse entwickelt und ist darin sehr gut. Python hingegen ist eine Allzwecksprache für die Anwendungsentwicklung. Beide Sprachen bieten eine breite Palette von Bibliotheken und Paketen, in einigen Fällen ist auch eine bibliotheksübergreifende Unterstützung verfügbar. Daher hängt es völlig von den Anforderungen des Benutzers ab, welche der beiden Sprachen gewählt wird. Sie können auch gemeinsam verwendet werden in einem mixed Scenario!Falls Sie noch immer verunsichert sind, welche Programmiersprache am besten zu Ihnen passt, laden Sie sich unsere Infografik runter oder kontaktieren Sie uns direkt.