¿Qué lenguaje es mejor, Python o R?
Tanto Python como R cuentan con un gran soporte para los usuarios. Una encuesta de 2017 mostró que casi el 45% de los científicos de datos utilizan Python como su lenguaje de programación principal. Por otro lado, los científicos de datos en 11.2 usan lenguaje R.
Las diferencias entre los lenguajes Python y R son las siguientes:
Ventajas de Python:
1. Python contiene estructuras de datos más ricas que R para lograr más Precisión Para el acceso a los datos y el control de la memoria, la mayor parte de la investigación sobre aprendizaje profundo se realiza en Python.
Python es más rápido que r. Python puede procesar datos G directamente; Al analizar datos, R necesita convertir grandes datos en datos pequeños a través de la base de datos (a través de groupby) y luego entregárselos a R para su análisis. Por lo tanto, R no puede analizar directamente la lista de comportamiento, solo puede analizar los resultados estadísticos.
3. Otra ventaja de Python sobre R es la implementación de modelos en otras partes del software. Python es un lenguaje de propósito general y el proceso de escritura de aplicaciones en Python, incluidos los modelos basados en Python, es perfecto.
4.Python es un lenguaje relativamente equilibrado que se puede utilizar en varios aspectos. Ya sea llamando a otros lenguajes, conectando y leyendo fuentes de datos, sistemas operativos o expresiones regulares y procesamiento de textos, Python tiene claras ventajas, especialmente en programación de computadoras y rastreo web.
Ventajas del lenguaje r:
1. R es una herramienta de análisis de datos independiente más eficiente en el análisis estadístico. Para realizar una gran cantidad de investigaciones sobre modelos estadísticos en R, existe una gama más amplia de clases de modelos para elegir. Si tiene preguntas sobre el modelado, R es el más adecuado.
Otra habilidad de 2. r es la manera fácil de crear paneles usando Shiny. Python también tiene Dash como alternativa, pero no está lo suficientemente maduro.
Las funciones de 3.r fueron desarrolladas para estadísticos, por lo que tienen ventajas en campos específicos, como potentes funciones de visualización de datos. ggplot2 fue fundado por Hadley Wickham, científico jefe de R Studio, y ahora es uno de los paquetes de visualización de datos más populares en la historia de R.
Ggplot2 permite a los usuarios personalizar los componentes del trazado en un mayor nivel de abstracción. Personalmente, me gustan las diversas funciones y personalizaciones de ggplot2. Las más de 50 imágenes proporcionadas por ggplot2 son adecuadas para una variedad de industrias.