Ero R n ja Pythonin välillä

Sekä R että Python ovat kaksi suosituinta avoimen lähdekoodin ohjelmointikieltä, joka on suunnattu datatieteeseen. R on uusin huipputeknologia, jota käytetään laajalti tiedon kaivojien ja tilastotieteilijöiden keskuudessa tilastollisten ohjelmistojen ja tietoanalyysien kehittämiseen. R on tehokas ohjelmointikieli, josta on nopeasti tulossa tosiasiallinen standardi ammattilaisten keskuudessa ja jota on käytetty kaikissa mahdollisissa tieteen ja lääketieteen aloilla tekniikan ja liiketoiminnan aloilla. Teknologia ei kuitenkaan ole ilman kohtuullista osuuttaan ala-puolista. R ei ole erityisen nopea ohjelmointikieli ja huonosti kirjoitettu koodi voi olla melko hidas. Python on tunnettu siitä, että se on hieno suurilla tietojoukkoilla ja joustavuudella, mutta saavuttaa silti hyvien tilastollisten kirjastojen määrän, joka on saatavilla R. Mutta mikä näistä kielistä on helppokäyttöinen ja parasta oppia?

Mikä on “R”?

R on tehokas avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli, joka sisältää sekä toiminnallisia että olio-ohjelmointikieliä (OO). R on enemmän kuin pelkkä tietokoneohjelma; se on tilastollinen ohjelmointiympäristö ja kieli tilastolliselle laskennalle ja grafiikalle. Se alkoi Ross Ihakan ja Robert Gentlemanin tutkimushankkeena 1990-luvun alkupuolella, ja vuoteen 1995 mennessä ohjelmasta oli tullut avoimen lähteen tarkoitus, että kuka tahansa voi muuttaa tai muuttaa koodia täysin ilmaiseksi. Ensimmäinen versio julkaistiin vuonna 2000. Siitä lähtien sitä on käytetty kaikissa mahdollisissa tieteenaloissa tekniikasta asti. Teknisesti se on sekä tilastojen kieli että tietotekniikan ja analytiikan ohjelmistot, joilla on huomattava hyöty tietojen analysoinnissa. R: n monipuolinen kirjasto tekee siitä suosituimman valinnan tilastolliselle analyysille.

Mikä on Python?

Python on jälleen yksi korkean tason olio-ohjelmointikieli, jota käytetään laajasti tieteellisessä ja numeerisessa laskennassa. Sitä käytetään palvelinpuolella, koska sillä on useita ohjelmointiparadiodeja, joihin sisältyy pakollinen ja oliokeskeinen toiminnallinen ohjelmointi. Python antaa sinun työskennellä nopeammin ja integroida järjestelmiäsi tehokkaammin. Pythonin perusta juontaa juurensa 1980-luvun lopulle. Guido van Rossum käsitteli sen alun perin vuonna 1989, ja ohjelmointikielen ensimmäinen versio otettiin käyttöön vuonna 1991, ja myöhemmin nimeltään “Python”. Siitä lähtien se on käynyt läpi useita päivityksiä ja on nyt yksi yhteisössä suosituimmista avoimen lähdekoodin ohjelmointikieleistä. Se on myös yksi tietojenkäsittelyssä käytetyistä kielistä, toiseksi R.

Ero R: n ja Pythonin välillä

1. R: n ja Pythonin luonne

 - Sekä R että Python ovat kaksi suosituinta avoimen lähdekoodin ohjelmointikieltä, jota käytetään tilastotietoihin ja tietojen analysointiin, ja molemmat ovat ilmaisia. Python on kuitenkin yleiskäyttöinen moniparadioottinen ohjelmointikieli, joka tarjoaa yleisemmän lähestymistavan tietojen tieteeseen. R, toisaalta, on enemmän kuin pelkkä tietokoneohjelma; se on tilastollinen ohjelmointiympäristö ja kieli tilastolliselle laskennalle ja grafiikalle, joka näyttää olevan paljon parempi tiedon visualisoinnissa. Termi ympäristö R: ssä kuvaa täysin suunniteltua ja johdonmukaista järjestelmää sen sijaan, että tiettyjen ja joustamattomien työkalujen kertyminen kasvaisi muiden tietoanalyysiohjelmistojen, kuten Python, kanssa..

2. toiminnallisuus

 - R on tietokoneohjelma ja tilastollinen ohjelmointiympäristö, joka mahdollistaa laajan valikoiman analyyttisten menetelmien käytön ja tuottaa esityslaadun grafiikan. Sitä käytetään pääasiassa tilastollisiin analyyseihin pitäen tilastotieteilijät mielessä. Se käsittelee monimutkaisia ​​tilastollisia lähestymistapoja yhtä helposti kuin yksinkertaisia. Se on toisin kuin useimmat ohjelmat, jotka pystyvät käsittelemään valtavasti erilaisia ​​matemaattisia ja tilastollisia tehtäviä. Python pystyy tekemään melkein kaikki asiat, joita R tekee. Se tunnetaan helposti ymmärrettävästä syntaksista, joka tekee koodauksesta ja virheenkorjauksesta paljon helpompaa kuin muilla ohjelmointikieleillä. 

3. Kieliympäristö 

- IDE: t integroivat useita työkaluja, jotka on erityisesti suunniteltu ohjelmistojen kehittämiseen. Yksi IDE, IDLE, on osa vakiona olevaa Python-asennuspakettia 1.5.2b1: stä lähtien. Ajan myötä on syntynyt muita IDE: itä, jotka sisältävät joitain suosituimmista kirjastoista, joita IDLE ei tarjoa. Jotkut suosituista Python IDE -sovelluksista ovat Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev ja muut. Joitakin suosittuja R IDE -laitteita ovat RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS ja muut. Suosittuihin paketteihin kuuluvat Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table ja niin edelleen.

4. Joustavuus R: ssä ja Pythonissa

 - R on toiminnallinen mutta hienostunut ohjelmointikieli ja -ympäristö tilastolliselle laskennalle ja grafiikalle. Se on helppo noutaa, ja siinä on valtava määrä paketteja, jotka käsittelevät erityisesti tietojen analysointia. Koska se on avoimen lähdekoodin muoto, se tarjoaa enemmän joustavuutta, joka itse asiassa antaa mahdollisuuden laajentaa ja muokata analyyttistä toimintoa organisaation tarpeisiin. Pythonia voidaan käyttää sekä GUI-sovellusten että web-sovellusten kehittämiseen ja koska se on yleiskäyttöinen kieli, sitä voidaan käyttää rakentamaan kirjaimellisesti mitä tahansa, oikeilla työkaluilla ja kirjastoilla. Sitä ei kuitenkaan ole niin monta kirjastoa kuin R.

R vs. Python: Vertailukaavio

Yhteenveto R Vs. pytonkäärme

Sekä R että Python ovat korkean tason avoimen lähdekoodin ohjelmointikielet ja tietotekniikan ja tilastojen suosituimpia. R sopii kuitenkin paremmin perinteiseen tilastolliseen analyysiin, kun taas Pythonia käytetään usein perinteisiin datatieteisiin sovelluksiin. R: llä on jyrkkä oppimiskäyrä, ja ihmisillä, joilla ei ole aikaisempaa kokemusta, olisi vaikea ymmärtää kieltä alussa. Python on suhteellisen helppo oppia, koska se keskittyy yksinkertaisuuteen ja koska se on yleiskäyttöinen ohjelmointikieli, sitä voidaan käyttää rakentamaan melkein mitä tahansa, oikeilla työkaluilla ja kirjastoilla. Python on tunnettu siitä, että se on hieno suurilla tietojoukkoilla ja joustavuudella, mutta saavuttaa silti R: n käytettävissä olevien hyvien tilastollisten kirjastojen määrän.