我是弱电知识君，专业的弱电知识分享者，点击右上方“关注”，每天为您分享弱电行业干货。
R 和 Python 的 12 个主要区别
以下是 R 和 Python 编程语言之间的差异。
1.介绍上的差异
Python 是一种用于科学计算和数据分析的通用语言。它主要用于将数据或代码分析到机器中以进行机器学习 (ML)。例如，程序员可以使用 Python 开发 ML 或移动应用程序。
另一方面，R 是一种编程语言和统计编程环境，包括统计计算和图形。统计学家创造了 R；因此，它的功能在很大程度上依赖于统计模型和专业分析。数据科学家主要使用它来执行统计分析。它的输出包括漂亮的数据可视化。例如，生物信息学家可以使用它来进行基因组学研究。
2.总体目标
Python 主要创建图形用户界面 (GUI) 应用程序、Web 应用程序、机器学习和数据分析。例如，用户可以使用 Python 的 Tkinter GUI 框架库来开发 GUI 应用程序。他们可以使用 Tkinter 创建小部件来显示文本和图像。Web 开发中使用了 Django、CherryPy 和 Grok 等 Python 框架。Python SciPy 包用于 Python 中的机器学习。
相比之下，R 有几个特性使其主要用于统计分析和表示。它具有允许计算的数组、列表、向量和矩阵。它还拥有ggplot2、lattice、highcharter和plotly等包，使用户能够创建数据可视化。此外，R 包含条形图、直方图、散点图和热图等工具，这些工具在数据表示中也很有用。
3.易用程度
Python 是一种标准的编程语言，由于语法简单，初学者可以快速学习和理解。它需要程序员编写更少的代码行并且易于阅读。Python 在其数据科学项目中使用更简化的方法。它有一个强大的库数组，使用户能够将库的操作输入到代码中，从而使其能够轻松地执行矩阵计算和优化。
R 不如 Python 流行，但仍被广泛认可。它不是初学者友好的，并且具有陡峭的学习曲线，因为它的语法难以阅读并且即使是简单的操作也需要程序员编写更多的代码行。R主要用于数据科学中的复杂数据分析。它的命令行脚本使用户能够存储复杂的分析方法，以便在以后需要时调用。
4.易学程度
个人学习编程的难易程度在很大程度上取决于背景和编程掌握程度。然而，人们一致认为 Python 具有更平滑的学习曲线，使学习更容易。它是一种省时的语言，需要更少的编码时间，因为它的语法类似于英语，这使程序员可以快速完成编码任务，从而有更多时间探索 Python。
另一方面，初学者报告发现由于其非标准化代码，学习和掌握 R 编程语言更具挑战性。非标准化代码使 R 对于这些新程序员来说显得笨拙和笨拙，因此可能需要延长学习时间。但是，对于具有统计背景的人来说，R 更容易学习。
5.语言的流行
根据 The Importance Of Being Earnest (TOIBE) 指数，Python 更受欢迎。它在 2022 年 10 月的报告中的评级为 17.08%，代表过去一年的需求增长了 5%。它的多功能性、易用性和庞大的社区促成了这种巨大的增长。Python 拥有更广泛的多样化用户群；他们包括开发人员和程序员。
Python 是生产领域的首选语言，因为它简单的语法允许程序员使用更少的代码行执行复杂的操作。它也被雇主列为最需要的技术技能之一，使其成为一种需求技能。
R 不如 Python 受欢迎。根据 TIOBE 2022 年 10 月的报告，它以 1.27% 的评分排名第 12 位最受欢迎的语言，比去年变化了 0.03%。这些百分比增长表明程序员和数据科学家对 Python 语言的需求增加。R 的用户群主要在学术界，包括数据科学家和执行数据分析的研发 (R&D)。
6. 与集成开发环境 (IDE) 一起使用
集成开发环境是一种软件工具，它为用户提供了一个用于编码、测试和调试功能的界面。IDE 包括源代码编辑器、构建自动化工具和调试器。源代码编辑器是辅助程序员编写代码的文本编辑器。
它具有允许在编写代码时检查错误的功能和自动完成功能。构建自动化工具允许重复执行任务的自动化，例如将源代码编译成最终的二进制代码并将代码打包。调试器显示错误在原始代码中的位置。
IDE 功能使程序员能够组织他们的工作流程并解决问题。Python使用Spyder、Eclipse+Pydev、Atom等IDE，而R使用Rstudio、RKward、R commander等IDE。
7.库和包
库和包包含一组预编译代码，程序员可以使用这些代码来执行特定和定义的操作。库还包括文档、消息模板、类和配置数据。Python 库和包由一组相关代码模块组成，这些代码模块在不同程序中重复使用以执行指定任务。
Python Matplotib 库负责绘制数值数据，因此对数据分析很有价值。Pandas 库提供灵活的高级数据结构和工具，可用于数据分析、清理和操作。NumPy 库是一个支持多维数据和大矩阵的机器学习库。它具有用于计算的内置数学函数。
相比之下，R 具有用于数据可视化的 ggplot2 库、用于创建交互式 Web 应用程序的 Shiny 包以及用于基于域的 Web 爬网和 Web 抓取的 Rcrawler 包等库。R 将其包存储在存储库中，例如综合 R 存档网络 (CRAN)、官方存储库、Github 和用于特定主题存储库的 Bioconductor。
8.速度和性能
Python 是一种使用简单语法的高级语言。它是构建关键和快速应用程序时的首选，因为它使用的代码更少，执行时间更短。相反，R 是一种低级编程语言。它需要更长的代码，即使对于简单的流程也是如此。长代码需要更长的运行时间。因此，可以说 R 执行代码的速度比 Python 慢。
9. 数据收集
Python 更加通用，因为它允许用户使用所有数据格式，包括逗号分隔值 (CSV) 文件和Javascript 对象表示法 (JSON)文件。它支持将结构化查询语言 (SQL)表导入到其代码中。Python 请求库允许 Web 开发人员从 Web 中获取数据以快速创建数据集。
相反，R 的开发是为了让分析师能够从 Excel、文本文件和 CSV 文件中导入数据。与 Python 不同，R 包是为基本的网络抓取而设计的。R 中的数据框可以通过转换以 SPSS 或 Minitab 格式构建的文件来创建。
10. 数据探索与操作
数据探索涉及探索广泛的数据集以发现初始模式、特征和兴趣点。数据操作涉及将数据组织成结构化数据，以便计算机程序可以轻松解释它。Python 中的 Pandas 库用于数据操作和探索。它使用户能够快速过滤、排序和显示数据。Pandas 还具有允许合并和连接数据集以及索引和子集数据的功能，以促进数据操作。
相比之下，R 是专门为对大量数据集进行统计分析而构建的，因此为数据探索和操作提供了广泛的解决方案。R 中的 dplyr 包允许用户选择、过滤、变异、分组、汇总和连接数据。R 还使用户能够创建概率分布、使用不同的统计测试以及使用数据挖掘技术。
11.数据建模方法
Python 包含用于数据建模的标准库。例如，NumPy用于数值建模分析，SciPy用于进行科学计算和计算，scikit-learn用于机器学习算法。Tidyvserse 包使得在 R 中导入、操作、可视化和报告数据变得容易。但是，有时用户依赖外部包在 R 中执行特定的数据建模分析。
12.数据可视化
Python 不能使用户像 R 那样有吸引力地可视化他们的数据。程序员可以使用 Matplotlib 库生成基本图形和图表。同时，程序员还可以使用Seaborn库绘制出更具吸引力和信息量的统计图形来可视化数据。
另一方面，R 本质上是为了可视化统计分析结果而创建的。基本图形模块使用户能够创建基本图表和绘图，而 ggplot2 和 ggplot 工具允许用户绘制带有回归线的复杂散点图以可视化数据。