Différence entre R vs Python
R vs Python est un sujet de débat commun pour les scientifiques et les analystes de données de nos jours. R et Python sont tous deux des langages de programmation open source. Les deux langages sont utilisés en science des données et disposent de nombreuses bibliothèques. Python est un langage de programmation à usage général tandis que R est utilisé pour le calcul statistique et les graphiques.
Découvrons-en plus sur R vs Python.
R: -
R est un langage statistique. Il est utilisé pour développer des logiciels statistiques et l'analyse de données. Depuis que l'exploration de données et l'étude des données sont devenues populaires, R a également gagné en popularité. En plus des techniques statistiques, R fournit également une grande variété de bibliothèques pour les techniques graphiques. Il peut produire des graphiques statiques qui sont utilisés pour des graphiques de qualité de publication. Des graphiques dynamiques et interactifs sont également disponibles. R dispose d'un réseau d'archivage de packages (CRAN-Comprehensive R Archive Network) pour tous les packages qu'il prend en charge. Il contient plus de 10 000 packages. R est un langage de ligne de commande mais il existe plusieurs interfaces qui fournissent une interface graphique interactive pour faciliter la tâche des développeurs.
Python:-
- Python est un langage multi-paradigme créé par Guido van Rossum en 1991. Il peut être utilisé dans le développement Web, le développement de logiciels, les scripts système, etc. Il fonctionne sur différentes plates-formes. Python a été conçu pour une meilleure lisibilité; il présente donc une certaine similitude avec la langue anglaise. Python se concentre sur une syntaxe et une grammaire simples et moins encombrées.
- En python, les espaces blancs marquent les indentations pour limiter le bloc. Il utilise un typage dynamique et une liaison tardive qui lient les méthodes et les variables au moment de l'exécution. Avec un grand nombre de bibliothèques, Python peut être utilisé à de nombreuses fins. Il a été classé dans les dix premiers langages de programmation les plus populaires.
Comparaison face à face entre R vs Python (Infographie)
Vous trouverez ci-dessous les 11 principales différences entre R et Python. 
Différences clés entre R et Python
Bien que R vs Python soient populaires à des fins similaires, à savoir l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Les deux langues ont des fonctionnalités différentes. Chaque langue présente différents avantages et inconvénients. Voyons quelques différences clés.
- Vitesse et performances: bien que les deux langues soient utilisées pour l'analyse des mégadonnées. Mais Python en termes de performances est une meilleure option pour créer des applications critiques mais rapides. R est un peu plus lent que Python mais reste assez rapide pour gérer les opérations de Big Data.
- Graphisme et visualisation: les données peuvent être facilement comprises si elles peuvent être visualisées. R fournit différents packages pour l'interprétation graphique des données. Ggplot2 donne des graphiques personnalisés. Python possède également des bibliothèques pour la visualisation, mais c'est un peu complexe que R. R possède une bibliothèque assez imprimée qui aide à construire des graphiques de qualité publication.
- Deep Learning: Les deux langages r vs python ont acquis leur popularité avec la popularité croissante de la science des données et de l'apprentissage automatique. Alors que python propose de nombreuses bibliothèques finement ajustées, R a obtenu à KerasR une interface du package d'apprentissage en profondeur de Python. Ainsi, les deux langues ont maintenant une très bonne collection de packages pour l'apprentissage en profondeur. Mais python se démarque en cas d'apprentissage en profondeur et d'IA.
- Exactitude statistique: puisque R est développé pour les statistiques de données, il offre donc un meilleur support et des bibliothèques pour les statistiques. Python est mieux utilisé pour le développement et le déploiement d'applications. Mais R et ses bibliothèques mettent en œuvre une grande variété de techniques statistiques et graphiques pour l'analyse des données.
- Données non structurées: 80% des données mondiales sont non structurées. Les données générées à partir des médias sociaux sont pour la plupart non structurées. Python propose des packages comme NLTK, scikit-image, PyPI pour analyser les données non structurées. R propose également des bibliothèques pour analyser les données non structurées, mais le support n'est pas aussi bon que Python. Pourtant, les deux langues peuvent être utilisées pour l'analyse de données non structurées.
- Support communautaire: R vs Python a un bon support communautaire. Les deux langues ont une liste de diffusion d'utilisateurs, des groupes StackOverflow, des documents fournis par les utilisateurs et des codes. Voici donc un lien entre les deux langues. Mais les deux langues n'ont pas de service client. Ce qui signifie que les utilisateurs n'ont que des communautés en ligne et des documents de développeur pour obtenir de l'aide.
Tableau de comparaison R vs Python
Laissez-nous discuter des différences les plus importantes entre R vs Python.
| R | Python |
| Les codes R nécessitent plus d'entretien. | Les codes Python sont plus robustes et plus faciles à maintenir. |
| R est plus un langage statistique et également utilisé pour les techniques graphiques. | Python est utilisé comme langage à usage général pour le développement et le déploiement. |
| R est mieux utilisé pour la visualisation des données. | Python est meilleur pour l'apprentissage en profondeur. |
| R dispose de centaines de packages ou de moyens pour accomplir la même tâche. Il a plusieurs packages pour une tâche. | Python est conçu sur la philosophie qu '«il devrait y avoir une et de préférence une seule façon évidente de le faire». Par conséquent, il a peu de packages principaux pour accomplir la tâche. |
| R est facile à démarrer. Il a des bibliothèques et des tracés plus simples. | L'apprentissage des bibliothèques python peut être un peu complexe. |
| R prend en charge uniquement la programmation procédurale pour certaines fonctions et la programmation orientée objet pour d'autres fonctions. | Python est un langage multi-paradigmes. Cela signifie que python prend en charge plusieurs paradigmes comme la programmation orientée objet, structurée, fonctionnelle et orientée aspect. |
| R est un langage interprété en ligne de commande. | Python aspire à une syntaxe simple. Il a une similitude avec la langue anglaise. |
| R est développé pour l'analyse des données, il a donc des progiciels statistiques plus puissants. | Les packages statistiques de Python sont moins puissants. |
| R est plus lent que python mais pas beaucoup. | Python est plus rapide. |
| R facilite l'utilisation de calculs mathématiques et de tests statistiques compliqués. | Python est bon pour construire quelque chose de nouveau à partir de zéro. Il est également utilisé pour les développements d'applications. |
| R est moins populaire, mais il a de nombreux utilisateurs. | Python est plus populaire que R |
Conclusion:
Les deux langages r vs python ont leurs avantages et leurs inconvénients, c'est un combat difficile entre les deux. Python semble être un peu plus populaire parmi les scientifiques des données, mais R n'est pas non plus un échec complet. R est développé pour l'analyse statistique et est très bon dans ce domaine. Tandis que Python est un langage à usage général pour le développement d'applications. Les deux langues fournissent une large gamme de bibliothèques et de packages, la prise en charge inter-bibliothèques est également disponible dans certains cas. Par conséquent, cela dépend totalement des exigences de l'utilisateur que choisir.
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