Разница между R и Python

R и Python - два самых популярных языка программирования с открытым исходным кодом, ориентированные на науку о данных. R - это новейшая передовая технология, широко используемая среди майнеров и статистиков для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. R - мощный язык программирования, который быстро становится стандартом де-факто среди профессионалов и используется во всех мыслимых дисциплинах от науки и медицины до инженерии и бизнеса. Тем не менее, эта технология не лишена существенных недостатков. R не особенно быстрый язык программирования, и плохо написанный код может быть довольно медленным. Python хорошо известен своими большими наборами данных и гибкостью, но он все еще догоняет количество хороших статистических библиотек, доступных в R. Но какой из этих языков прост в использовании и лучше всего изучается?

Что такое «R»?

R - это мощный язык программирования с открытым исходным кодом, имеющий аспекты как функционального, так и объектно-ориентированного (ОО) языков программирования. R - это больше, чем просто компьютерная программа; это среда и язык статистического программирования для статистических вычислений и графики. Она началась как исследовательский проект Росса Ихаки и Роберта Джентльмена в начале 1990-х годов, и к 1995 году программа стала открытой, то есть любой мог изменить или изменить код абсолютно бесплатно. Первая версия была выпущена в 2000 году. С тех пор она используется во всех мыслимых дисциплинах от науки до техники. Технически, это как язык статистики, так и программное обеспечение для информатики и аналитики со значительной полезностью в анализе данных. Многофункциональная библиотека R делает ее наиболее предпочтительным выбором для статистического анализа..

Что такое Python?

Python - это еще один высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, широко используемый в научных и цифровых вычислениях. Он используется на стороне сервера из-за множества парадигм программирования, которые включают императивное и объектно-ориентированное функциональное программирование. Python позволяет вам работать быстрее и более эффективно интегрировать ваши системы. Основание Python восходит к концу 1980-х годов. Первоначально он был концептуализирован Гвидо ван Россумом в 1989 году, а первая версия языка программирования была представлена ​​в 1991 году, а затем получила название «Python». С тех пор он прошел несколько обновлений и сейчас является одним из самых популярных языков программирования с открытым исходным кодом, используемых в сообществе. Это также один из широко используемых языков, используемых в науке о данных, второй после R.

Разница между R и Python

1. Природа R и Python

 - И R, и Python - два самых популярных языка программирования с открытым исходным кодом, используемые для статистики и анализа данных, и оба они бесплатны. Тем не менее, Python является универсальным языком программирования с множеством парадигм, который обеспечивает более общий подход к науке о данных. R, с другой стороны, больше, чем просто компьютерная программа; это среда и язык статистического программирования для статистических вычислений и графики, которые, кажется, намного лучше в визуализации данных. Термин среда в R характеризует полностью спланированную и согласованную систему, а не постепенное накопление специальных и негибких инструментов с другим программным обеспечением для анализа данных, таким как Python..

2. функциональность

 - R - это компьютерная программа и среда статистического программирования, которая позволяет использовать широкий спектр аналитических методов и создает графику с качеством представления. Он в основном используется для статистического анализа, имея в виду статистиков. Он обрабатывает сложные статистические подходы так же легко, как и более простые. В отличие от большинства программ, которые могут решать огромное количество математических и статистических задач. Python может делать почти все, что делает R. Он известен своим простым для понимания синтаксисом, который делает кодирование и отладку намного проще, чем с другими языками программирования.. 

3. Языковая среда 

- IDE объединяют несколько инструментов, специально разработанных для разработки программного обеспечения. Одна IDE, IDLE, входит в стандартный пакет установки Python начиная с 1.5.2b1. Со временем возникли другие IDE, которые включают некоторые из наиболее популярных библиотек, не предоставляемых IDLE. Некоторые из популярных Python IDE - это Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev и другие. Некоторые из популярных R IDE включают RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS и другие. Популярные пакеты включают Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table и т. Д..

4. Гибкость в R и Python

 - R - функциональный, но сложный язык программирования и среда для статистических вычислений и графики. Это легко подобрать и имеет огромное количество пакетов, особенно связанных с анализом данных. Поскольку это открытый исходный код, он обеспечивает большую гибкость, что фактически дает возможность расширять и изменять аналитические функции в соответствии с потребностями вашей организации. Python может использоваться для разработки как приложений с графическим интерфейсом, так и веб-приложений, и, поскольку это язык общего назначения, он может использоваться для создания буквально всего, с нужными инструментами и библиотеками. Тем не менее, он не так много библиотек, как R.

R против Python: Сравнительная таблица

Резюме R Vs. питон

И R, и Python являются языками программирования с открытым исходным кодом высокого уровня и являются одними из самых популярных в науке о данных и статистике. Тем не менее, R больше подходит для традиционного статистического анализа, тогда как Python часто используется для традиционных приложений для обработки данных. У R крутая кривая обучения, и людям без какого-либо предварительного опыта было бы трудно понять язык в начале. Python относительно прост в изучении, потому что он ориентирован на простоту, и, поскольку он является языком программирования общего назначения, его можно использовать для создания практически всего, с использованием подходящих инструментов и библиотек. Python хорошо известен тем, что он великолепен с большими наборами данных и гибкостью, но все еще догоняет количество хороших статистических библиотек, доступных в R.