Forskjellen mellom R og Python

Både R og Python er de to mest populære open source programmeringsspråkene rettet mot datavitenskap. R er den nyeste banebrytende teknologien som er mye brukt blant data minearbejdere og statistikere for å utvikle statistisk programvare og dataanalyse. R er et kraftig programmeringsspråk som raskt blir de facto-standarden blant fagfolk og har blitt brukt i alle tenkelige disipliner fra vitenskap og medisin til ingeniørfag og næringsliv. Teknologien er imidlertid ikke uten en god andel av ulemper. R er ikke spesielt et raskt programmeringsspråk, og den dårlig skrevet koden kan være ganske treg. Python er velkjent for å være flott med store datasett og fleksibilitet, men likevel oppfanger antall gode statistiske biblioteker tilgjengelig i R. Men hvilket språk er det enkleste å bruke og best å lære?

Hva er "R"?

R er et kraftig programmeringsspråk med åpen kildekode med aspekter av både funksjonelle og objektorienterte (OO) programmeringsspråk. R er mer enn bare et dataprogram; Det er et statistisk programmeringsmiljø og språk for statistisk databehandling og grafikk. Det begynte som et forskningsprosjekt av Ross Ihaka og Robert Gentleman tidlig på 1990-tallet, og i 1995 var programmet blitt åpent, noe som betyr at noen kunne endre eller endre koden helt gratis. Den første versjonen ble utgitt i 2000. Siden da har den blitt brukt i enhver tenkelig disiplin fra vitenskap til engineering. Teknisk er det både et språk i statistikk samt datavitenskap og analytics programvare med betydelig nytte i dataanalyse. Det funksjonelle biblioteket R er det som gjør det til det mest foretrukne valget for statistisk analyse.

Hva er Python?

Python er enda et høyt objektorientert programmeringsspråk som er mye brukt i vitenskapelig og numerisk databehandling. Det brukes på server siden på grunn av sine flere programmeringsparadigmer som involverer imperativ og objektorientert funksjonell programmering. Python gjør at du kan jobbe raskere og integrere systemene dine mer effektivt. Grunnlaget for Python går tilbake til slutten av 1980-tallet. Det ble opprinnelig konseptualisert av Guido van Rossum i 1989, og den første versjonen av programmeringsspråket ble introdusert i 1991, og senere kalt "Python". Det har gått gjennom flere oppdateringer siden da, og er nå et av de mest populære open-source programmeringsspråkene som brukes blant samfunnet. Det er også et av de mye brukte språkene som brukes i datavitenskap, andre til R.

Forskjellen mellom R og Python

1. Naturen til R og Python

 - Både R og Python er to mest populære open source programmeringsspråk som brukes til statistikk og dataanalyse, og begge er gratis. Python er imidlertid et allsidig multi-paradigm programmeringsspråk som gir en mer generell tilnærming til datavitenskap. R, derimot, er mer enn bare et dataprogram; Det er et statistisk programmeringsmiljø og språk for statistisk databehandling og grafikk som ser ut til å være mye bedre i datavisualisering. Begrepet miljø i R karakteriserer et fullt planlagt og sammenhengende system, i stedet for en inkrementell akkumulering av spesifikke og ufleksible verktøy med annen dataanalyseprogramvare som Python.

2. funksjonalitet

 - R er et dataprogram og statistisk programmeringsmiljø som gjør at et bredt spekter av analysemetoder kan brukes og produserer grafikk av presentasjonskvalitet. Den brukes hovedsakelig til statistisk analyse for å holde statistikere i tankene. Den håndterer komplekse statistiske tilnærminger like enkelt som enklere. Det er ulikt de fleste programmene som kan håndtere et stort utvalg av matematiske og statistiske oppgaver. Python kan gjøre ganske mye alt som R gjør. Det er kjent for sin enkle å forstå syntaks som gjør koding og feilsøking mye enklere enn med andre programmeringsspråk. 

3. Språkmiljø 

- IDEer integrerer flere verktøy som er spesielt utviklet for programvareutvikling. En IDE, IDLE, kommer som en del av standard Python installasjonspakke siden 1.5.2b1. Over tid har andre IDEer sprang opp som inneholder noen av de mer populære bibliotekene som ikke er levert av IDLE. Noen av de populære Python IDEene er Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev og mer. Noen av de populære R IDEene inkluderer RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS, og mer. Populære pakker inkluderer Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table og så videre.

4. Fleksibilitet i R og Python

 - R er et funksjonelt, men avansert programmeringsspråk og miljø for statistisk databehandling og grafikk. Det er lett å plukke opp og har et stort antall pakker som spesielt omhandler analyse av data. Som det er åpen kilde, gir det mer fleksibilitet som faktisk gir muligheten til å utvide og endre den analytiske funksjonaliteten til organisasjonens behov. Python kan brukes til å utvikle både GUI-applikasjoner og webapplikasjoner, og fordi det er et generelt språk, kan det brukes til å bygge bokstavelig talt noe, med de riktige verktøyene og bibliotekene. Det har imidlertid ikke så mange biblioteker som R.

R vs Python: Sammenligningstabel

Sammendrag av R Vs. Python

Både R og Python er åpen programmeringsspråket på høyt nivå og blant de mest populære innen datavitenskap og statistikk. Imidlertid er R mer egnet for tradisjonell statistisk analyse, mens Python ofte brukes til tradisjonelle datavitenskapsprogrammer. R har en bratt læringskurve, og folk uten tidligere erfaring vil finne det vanskelig å forstå språket i begynnelsen. Python er relativt lett å lære fordi det fokuserer på enkelhet, og som et generell programmeringsspråk, kan det brukes til å bygge nesten alt, med de riktige verktøyene og bibliotekene. Python er velkjent for å være flott med store datasett og fleksibilitet, men likevel oppfanger antall gode statistiske biblioteker som er tilgjengelige i R.