Forskellen mellem R og Python

Både R og Python er de to mest populære open source-programmeringssprog orienteret mod datavidenskab. R er den nyeste avancerede teknologi, der i vid udstrækning er brugt blandt minearbejdere og statistikere til udvikling af statistisk software og dataanalyse. R er et magtfuldt programmeringssprog, der hurtigt bliver de facto-standarden blandt fagfolk og er blevet brugt i enhver tænkelig disciplin fra videnskab og medicin til teknik og forretning. Teknologien er dog ikke uden den retmæssige andel af ulemperne. R er ikke særlig et hurtigt programmeringssprog, og den dårligt skrevne kode kan være temmelig langsom. Python er kendt for at være fantastisk med store datasæt og fleksibilitet, men stadig indhente antallet af gode statistiske biblioteker, der er tilgængelige i R. Men hvilket af disse sprog er let at bruge og bedst at lære?

Hvad er “R”?

R er et stærkt open source-programmeringssprog med aspekter af både funktionelt og objektorienteret (OO) programmeringssprog. R er mere end bare et computerprogram; det er et statistisk programmeringsmiljø og sprog til statistisk computing og grafik. Det begyndte som et forskningsprojekt af Ross Ihaka og Robert Gentleman i de tidlige 1990'ere, og i 1995 var programmet blevet åbent, hvilket betyder, at enhver kunne ændre eller ændre koden helt uden omkostninger. Den første version blev udgivet i 2000. Siden da er den blevet brugt i enhver tænkelig disciplin fra videnskab til teknik. Teknisk set er det både et sprog i statistik såvel som computervidenskab og analysesoftware med betydelig nytte ved dataanalyse. Det funktionsrige bibliotek med R er det, der gør det til det mest foretrukne valg til statistisk analyse.

Hvad er Python?

Python er endnu et objektorienteret programmeringssprog på højt niveau, der i vid udstrækning bruges i videnskabelig og numerisk computing. Det bruges på serversiden på grund af dets mange programmeringsparadigmer, som involverer imperativ og objektorienteret funktionel programmering. Python giver dig mulighed for at arbejde hurtigere og integrere dine systemer mere effektivt. Grundlæggelsen af ​​Python går tilbage til slutningen af ​​1980'erne. Det blev oprindeligt konceptualiseret af Guido van Rossum i 1989, og den første version af programmeringssproget blev introduceret i 1991 og senere navngivet "Python". Den har gennemgået flere opdateringer siden da og er nu et af de mest populære open source-programmeringssprog, der er brugt blandt samfundet. Det er også et af de vidt anvendte sprog, der bruges i datavidenskab, andet end R.

Forskellen mellem R og Python

1. R og Pythons art

 - Både R og Python er to mest populære open source-programmeringssprog, der bruges til statistik og dataanalyse, og begge er gratis. Imidlertid er Python et programmeringssprog til generelle formål multi-paradigme, der giver en mere generel tilgang til datavidenskab. R er på den anden side mere end bare et computerprogram; det er et statistisk programmeringsmiljø og sprog til statistisk computing og grafik, der synes at være meget bedre til datavisualisering. Udtrykket miljø i R karakteriserer et fuldt planlagt og sammenhængende system snarere end en inkrementel ophobning af specifikke og ufleksible værktøjer med anden dataanalysesoftware såsom Python.

2. Funktionalitet

 - R er et computerprogram og statistisk programmeringsmiljø, der gør det muligt at bruge en lang række analysemetoder og fremstiller grafik af præsentationskvalitet. Det bruges hovedsageligt til statistisk analyse, der holder statistikere i tankerne. Det håndterer komplekse statistiske tilgange så let som enklere. Det er i modsætning til de fleste af de programmer, der kan håndtere en lang række matematiske og statistiske opgaver. Python kan stort set gøre alt, hvad R gør. Det er kendt for sin letforståelige syntaks, der gør kodning og fejlsøgning meget lettere end med andre programmeringssprog. 

3. Sprogmiljø 

- IDE'er integrerer flere værktøjer specifikt designet til softwareudvikling. Én IDE, IDLE, leveres som en del af den standard Python-installationspakke siden 1.5.2b1. Med tiden er der opstået andre IDE'er, der indeholder nogle af nogle af de mere populære biblioteker, der ikke leveres af IDLE. Nogle af de populære Python IDE'er er Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev og mere. Nogle af de populære R IDE'er inkluderer RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS og mere. Populære pakker inkluderer Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table og så videre.

4. Fleksibilitet i R og Python

 - R er et funktionelt men sofistikeret programmeringssprog og miljø til statistisk computing og grafik. Det er let at hente og har et stort antal pakker, der især vedrører analyse af data. Da det er open source, giver det mere fleksibilitet, som faktisk giver mulighed for at udvide og ændre den analytiske funktionalitet til din organisations behov. Python kan bruges til at udvikle både GUI-applikationer og webapplikationer, og fordi det er et sprog til generelle formål, kan det bruges til at opbygge bogstaveligt talt hvad som helst med de rigtige værktøjer og biblioteker. Dog har det ikke så mange biblioteker som R.

R vs. Python: Sammenligningstabel

Oversigt over R Vs. Python

Både R og Python er programmeringssprog på højt niveau på højt niveau og blandt de mest populære inden for datalogi og statistik. Imidlertid er R mere egnet til traditionel statistisk analyse, medens Python ofte bruges til traditionelle datavidenskabelige applikationer. R har en stejl indlæringskurve, og mennesker uden nogen forudgående erfaring ville have svært ved at forstå sproget i starten. Python er relativt let at lære, fordi den fokuserer på enkelhed, og da det er et programmeringssprog til generelle formål, kan det bruges til at opbygge næsten alt, med de rigtige værktøjer og biblioteker. Python er kendt for at være stor med store datasæt og fleksibilitet, men stadig indhente antallet af gode statistiske biblioteker, der er tilgængelige i R.