Різниця між R і Python

І R, і Python - дві найпопулярніші мови програмування з відкритим кодом, орієнтовані на наукову інформацію. R - це найновіша передова технологія, яка широко використовується серед шахтарів та статистиків для розробки статистичного програмного забезпечення та аналізу даних. R - потужна мова програмування, яка швидко стає де-факто стандартом серед професіоналів і застосовується у будь-яких мислимих дисциплінах - від науки та медицини до техніки та бізнесу. Однак технологія не позбавлена ​​справедливої ​​частки недоліків. R не особливо швидка мова програмування, і погано написаний код може бути досить повільним. Python добре відомий тим, що він чудовий з великими наборами даних та гнучкістю, але все-таки досягає кількості хороших статистичних бібліотек, доступних у Р. Але яка з цих мов проста у використанні та найкраще вивчити?

Що таке "R"?

R - потужна мова програмування з відкритим кодом з аспектами як функціональних, так і об'єктно-орієнтованих (OO) мов програмування. R - це більше, ніж просто комп'ютерна програма; це середовище статистичного програмування та мова для статистичних обчислень та графіки. Він розпочався як дослідницький проект Росса Іхака та Роберта Джентльмена на початку 1990-х, а до 1995 року програма стала відкритим джерелом, тобто кожен міг змінити чи змінити код абсолютно безкоштовно. Перша версія була випущена в 2000 році. Відтоді вона застосовується в усіх мислимих дисциплінах від науки до техніки. Технічно це мова як у статистиці, так і в програмі інформатики та аналітики, що має значну корисність в аналізі даних. Багатофункціональна бібліотека R - це те, що робить його найбільш кращим вибором для статистичного аналізу.

Що таке Пітон?

Python - ще одна об'єктно-орієнтована мова програмування на високому рівні, широко використовується в наукових та числових обчисленнях. Він використовується на стороні сервера через його декілька парадигм програмування, що передбачає імперативне та об'єктно-орієнтоване функціональне програмування. Python дозволяє швидше працювати та ефективніше інтегрувати ваші системи. Фундація Python сягає кінця 1980-х. Спочатку вона була концептуалізована Гідо ван Россумом у 1989 році, а перша версія мови програмування була представлена ​​в 1991 році, а пізніше була названа "Python". З тих пір він пройшов кілька оновлень і зараз є однією з найпопулярніших мов програмування з відкритим кодом, що використовується серед спільноти. Це також одна з широко використовуваних мов, яка використовується в науці даних, друга - R.

Різниця між R і Python

1. Природа Р і Пітона

 - І R, і Python - це дві найпопулярніші мови програмування з відкритим кодом, які використовуються для статистики та аналізу даних, і обидва є безкоштовними. Однак Python - це багатогранна парадигмальна програма програмування, яка забезпечує більш загальний підхід до наукових даних. R, з іншого боку, є більш ніж просто комп'ютерною програмою; Це вірогідне статистичне програмування та мова для статистичних обчислень та графіки, які здаються значно кращими при візуалізації даних. Термін середовище в R характеризує повністю заплановану і цілісну систему, а не поступове накопичення конкретних і негнучких інструментів за допомогою іншого програмного забезпечення для аналізу даних, такого як Python.

2. Функціональність

 - R - це комп'ютерна програма та середовище статистичного програмування, яка дозволяє використовувати широкий спектр аналітичних методів та створює графіку якості презентації. В основному використовується для статистичного аналізу, маючи на увазі статистиків. Він обробляє складні статистичні підходи так само просто, як і простіші. На відміну від більшості програм, які можуть вирішувати величезну кількість різноманітних математичних та статистичних завдань. Python може зробити майже все, що робить R. Він відомий своїм легким для розуміння синтаксисом, який робить кодування та налагодження набагато простішими, ніж з іншими мовами програмування. 

3. Мовне середовище 

- IDE інтегрують кілька інструментів, спеціально розроблених для розробки програмного забезпечення. Один IDE, IDLE, є частиною стандартного пакета встановлення Python з 1.5.2b1. З часом з'явилися інші IDE, які містять деякі найпопулярніші бібліотеки, які не надаються IDLE. Деякі з популярних ідентифікаторів Python - це Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev тощо. Деякі з популярних R IDE включають RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS та багато іншого. Популярні пакети включають Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table тощо.

4. Гнучкість у R та Python

 - R - це функціональна, але складна мова програмування та середовище для статистичних обчислень та графіки. Підібрати його легко і має величезну кількість пакетів, зокрема, що стосуються аналізу даних. Оскільки він є відкритим кодом, він забезпечує більшу гнучкість, що фактично забезпечує можливість розширення та модифікації аналітичних функцій для потреб вашої організації. Python може використовуватися для розробки як програм GUI, так і веб-додатків, і оскільки це загальномовна мова, його можна використовувати для побудови буквально будь-чого, з потрібними інструментами та бібліотеками. Однак у ньому не так багато бібліотек, як R.

R проти Python: Порівняльна діаграма

Короткий огляд R Vs. Пітон

І R, і Python - це мови програмування з відкритим кодом високого рівня і є однією з найпопулярніших у науці даних та статистиці. Однак R більше підходить для традиційного статистичного аналізу, тоді як Python часто використовується для традиційних застосувань для наукових даних. R має круту криву навчання, і людям без попереднього досвіду було б важко зрозуміти мову на початку. Python відносно простий у вивченні, оскільки він зосереджений на простоті, а оскільки це програма програмування загального призначення, його можна використовувати для побудови майже будь-чого, за допомогою правильних інструментів та бібліотек. Python добре відомий тим, що він чудовий з великими наборами даних та гнучкістю, але все-таки досягає кількості хороших статистичних бібліотек, доступних в R.