Różnica między R i Python

Zarówno R, jak i Python są dwoma najpopularniejszymi językami programowania typu open source zorientowanymi na naukę danych. R to najnowocześniejsza technologia szeroko stosowana wśród eksploratorów danych i statystyk do opracowywania oprogramowania statystycznego i analizy danych. R to potężny język programowania, który szybko staje się de facto standardem wśród profesjonalistów i jest używany w każdej możliwej dyscyplinie, od nauki i medycyny po inżynierię i biznes. Jednak technologia nie jest pozbawiona uczciwej części wad. R nie jest szczególnie szybkim językiem programowania, a źle napisany kod może być dość powolny. Python jest dobrze znany z tego, że świetnie radzi sobie z dużymi zestawami danych i elastycznością, ale wciąż dogania liczbę dobrych bibliotek statystycznych dostępnych w języku R. Ale który z tych języków jest łatwy w użyciu i najlepiej się go uczyć?

Co to jest „R”?

R to potężny język programowania typu open source z aspektami języków programowania funkcjonalnego i obiektowego (OO). R to więcej niż program komputerowy; jest to środowisko programowania statystycznego i język dla obliczeń statystycznych i grafiki. Zaczęło się jako projekt badawczy Rossa Ihaki i Roberta Gentlemana na początku lat 90., a do 1995 r. Program stał się otwarty, co oznacza, że ​​każdy może modyfikować lub modyfikować kod całkowicie bezpłatnie. Pierwsza wersja została wydana w 2000 roku. Od tego czasu jest stosowana we wszystkich możliwych dyscyplinach, od nauki po inżynierię. Z technicznego punktu widzenia jest to zarówno język statystyczny, jak i oprogramowanie informatyczne i analityczne o znacznej przydatności w analizie danych. Bogata w funkcje biblioteka R sprawia, że ​​jest to najbardziej preferowany wybór do analizy statystycznej.

Co to jest Python?

Python to kolejny obiektowy język programowania wysokiego poziomu, szeroko stosowany w obliczeniach naukowych i numerycznych. Jest używany po stronie serwera ze względu na wiele paradygmatów programowania, które obejmują imperatywne i obiektowe programowanie funkcjonalne. Python umożliwia szybszą pracę i bardziej efektywną integrację systemów. Założenie Pythona sięga późnych lat osiemdziesiątych. Został pierwotnie opracowany przez Guido van Rossuma w 1989 roku, a pierwsza wersja języka programowania została wprowadzona w 1991 roku, a później nazwana „Python”. Od tego czasu przeszedł kilka aktualizacji i jest obecnie jednym z najpopularniejszych języków programowania open source używanym przez społeczność. Jest to również jeden z najczęściej używanych języków używanych w informatyce, drugi po R..

Różnica między R i Python

1. Natura R i Python

 - Zarówno R, jak i Python są dwoma najpopularniejszymi językami programowania typu open source używanymi do statystyki i analizy danych i oba są bezpłatne. Jednak Python jest uniwersalnym językiem programowania z wieloma paradygmatami, który zapewnia bardziej ogólne podejście do nauki o danych. R natomiast jest czymś więcej niż programem komputerowym; jest to środowisko programowania statystycznego i język obliczeń statystycznych i grafiki, który wydaje się znacznie lepszy w wizualizacji danych. Termin środowisko w R charakteryzuje w pełni zaplanowany i spójny system, a nie przyrostową akumulację określonych i nieelastycznych narzędzi za pomocą innego oprogramowania do analizy danych, takiego jak Python.

2. Funkcjonalność

 - R jest programem komputerowym i środowiskiem programowania statystycznego, które pozwala na stosowanie szerokiego zakresu metod analitycznych i zapewnia grafikę o jakości prezentacji. Służy głównie do analizy statystycznej, mając na uwadze statystyki. Obsługuje złożone podejścia statystyczne równie łatwo, jak prostsze. W przeciwieństwie do większości programów, które radzą sobie z ogromną różnorodnością zadań matematycznych i statystycznych. Python może robić prawie wszystkie rzeczy, które robi R. Jest znany z łatwej do zrozumienia składni, która znacznie ułatwia kodowanie i debugowanie niż w przypadku innych języków programowania. 

3. Środowisko językowe 

- IDE integrują kilka narzędzi zaprojektowanych specjalnie do tworzenia oprogramowania. Jeden IDE, IDLE, jest częścią standardowego pakietu instalacyjnego Pythona od wersji 1.5.2b1. Z biegiem czasu pojawiły się inne IDE, które zawierają niektóre z bardziej popularnych bibliotek nie dostarczanych przez IDLE. Niektóre z popularnych IDE Pythona to Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev i inne. Niektóre z popularnych R IDE obejmują RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS i wiele innych. Popularne pakiety to Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table i tak dalej.

4. Elastyczność w R i Python

 - R to funkcjonalny, ale wyrafinowany język programowania i środowisko dla obliczeń statystycznych i grafiki. Jest łatwy do odebrania i ma ogromną liczbę pakietów, szczególnie zajmujących się analizą danych. Ponieważ jest to oprogramowanie typu open source, zapewnia większą elastyczność, co w rzeczywistości zapewnia możliwość rozszerzenia i modyfikacji funkcji analitycznych do potrzeb organizacji. Pythona można używać zarówno do tworzenia aplikacji GUI, jak i aplikacji internetowych, a ponieważ jest to język ogólnego przeznaczenia, można go używać do tworzenia dosłownie wszystkiego, z odpowiednimi narzędziami i bibliotekami. Jednak nie ma tylu bibliotek jak R..

R vs. Python: Tabela porównawcza

Podsumowanie R vs. Pyton

Zarówno R, jak i Python są wysokopoziomowymi językami programowania typu open source i należą do najpopularniejszych w dziedzinie danych i statystyki. Jednak R jest bardziej odpowiedni do tradycyjnej analizy statystycznej, podczas gdy Python jest często używany w tradycyjnych aplikacjach do analizy danych. R ma dużą krzywą uczenia się i osobom bez wcześniejszego doświadczenia trudno byłoby zrozumieć język na początku. Python jest stosunkowo łatwy do nauczenia, ponieważ koncentruje się na prostocie, a ponieważ jest to język programowania ogólnego przeznaczenia, można go używać do tworzenia prawie wszystkiego, przy użyciu odpowiednich narzędzi i bibliotek. Python jest dobrze znany z tego, że świetnie radzi sobie z dużymi zestawami danych i elastycznością, ale wciąż dogania liczbę dobrych bibliotek statystycznych dostępnych w języku R.