R ja Pythoni erinevus
R vs Python on tänapäeval andmeteadlaste ja andmeanalüütikute jaoks tavaline aruteluteema. R ja Python on mõlemad avatud lähtekoodiga programmeerimiskeeled. Mõlemat keelt kasutatakse andmeteaduses ja neil on palju raamatukogusid. Python on üldotstarbeline programmeerimiskeel, samas kui R kasutatakse statistiliste andmete ja graafika jaoks.
Uurime lähemalt R vs Pythoni kohta.
R: -
R on statistiline keel. Seda kasutatakse statistilise tarkvara ja andmete analüüsi arendamiseks. Pärast seda, kui andmete kaevandamine ja andmete uurimine on populaarseks saanud, on R ka populaarsust kogunud. Statistiliste võtete kõrval pakub R ka mitmesuguseid graafiliste tehnikate raamatukogusid. See võib toota staatilisi graafikuid, mida kasutatakse trükiste kvaliteedi graafikute jaoks. Saadaval on ka dünaamilised ja interaktiivsed graafikud. R-l on kõigi toetatavate pakettide arhiivivõrk (CRAN-terviklik R-arhiivivõrk). See sisaldab enam kui 10 000 pakki. R on käsuridade keel, kuid on mitmeid liideseid, mis pakuvad interaktiivset GUI-d arendaja ülesannete hõlbustamiseks.
Python: -
- Python on mitme paradigmaga keel, mille lõi Guido van Rossum 1991. aastal. Seda saab kasutada veebiarenduses, tarkvaraarenduses, süsteemi skriptimisel jne. See töötab erinevatel platvormidel. Python oli mõeldud paremaks loetavuseks; seetõttu on sellel teatav sarnasus inglise keelega. Python keskendub lihtsale, vähem segasele süntaksile ja grammatikale.
- Püütoni tühikudes tähistage taandeid, et blokeerida. See kasutab dünaamilist tüpiseerimist ja hilise sidumist, mis seovad meetodid ja muutujad käitustasemel. Suure hulga raamatukogude abil saab Pythoni kasutada mitmel otstarbel. See on reastatud kümne populaarseima programmeerimiskeele hulgas.
R-Pythoni võrdlus ühest otsast teise (infograafika)
Allpool on toodud 11 peamist erinevust R vs Pythoni vahel. 
Peamised erinevused R ja Pythoni vahel
Kuigi R vs Python on populaarsed sarnasel eesmärgil, st andmete analüüsimiseks ja masinõppimiseks. Mõlemal keelel on erinevad omadused. Igal keelel on erinevad eelised ja puudused. Vaatame mõnda peamist erinevust.
- Kiirus ja jõudlus: kuigi suurandmete analüüsimisel kasutatakse mõlemat keelt. Kuid jõudluse tark Python on parem võimalus kriitiliste, kuid kiirete rakenduste loomiseks. R on Pythonist pisut aeglasem, kuid siiski piisavalt kiire suurte andmesidetoimingute jaoks.
- Graafika ja visualiseerimine: Andmeid saab hõlpsasti mõista, kui neid saab visualiseerida. R pakub mitmesuguseid pakette andmete graafiliseks tõlgendamiseks. Ggplot2 annab kohandatud graafikud. Pythonil on ka visualiseerimiseks mõeldud raamatukogud, kuid see on natuke keeruline kui R. R.-l on ilusti trükitud raamatukogu, mis aitab koostada trükikvaliteediga graafikuid.
- Sügav õppimine: mõlemad r vs python keeled on saanud oma populaarsuse koos andmete teaduse ja masinõppe kasvava populaarsusega. Kui python pakub palju viimistletud raamatukogusid, sai R KerasR-i kasutajaliidese Pythoni sügava õppe paketi kaudu. Seega on mõlemas keeles nüüd väga hea pakettkollektsioon süvaõppe jaoks. Kuid python paistab silma sügava õppimise ja AI korral.
- Statistiline korrektsus: Kuna R on välja töötatud andmestatistika jaoks, pakub see statistika jaoks paremat tuge ja raamatukogusid. Python on kõige parem kasutada rakenduste arendamiseks ja juurutamiseks. Kuid R ja selle raamatukogud rakendavad andmete analüüsimiseks mitmesuguseid statistilisi ja graafilisi tehnikaid.
- Struktureerimata andmed: 80% maailma andmetest on struktureerimata. Sotsiaalmeediast saadud andmed on enamasti struktureerimata. Python pakub struktureerimata andmete analüüsimiseks selliseid pakette nagu NLTK, scikit-image ja PyPI. R pakub ka raamatukogusid struktureerimata andmete analüüsimiseks, kuid tugi pole Pythonil nii hea. Kuid struktureerimata andmete analüüsimiseks saab kasutada mõlemat keelt.
- Kogukonna tugi: Nii R vs Pythonil on hea kogukonna tugi. Mõlemal keelel on kasutajate meililisti, StackOverflow rühmad, kasutaja sisestatud dokumendid ja koodid. Nii et siin on side mõlema keele vahel. Kuid mõlemal keelel pole klienditeenindust. Mis tähendab, et kasutajatel on lihtsalt veebikogukonnad ja arendaja dokumendid abi saamiseks.
R vs Pythoni võrdlustabel
Arutleme R ja Pythoni peamiste erinevuste üle.
| R | Python |
| R-koodid vajavad rohkem hooldust. | Pythoni koodid on kindlamad ja neid on lihtsam hooldada. |
| R on rohkem statistiline keel ja seda kasutatakse ka graafiliste võtete jaoks. | Pythoni kasutatakse arendamiseks ja juurutamiseks üldotstarbelise keelena. |
| R-d kasutatakse paremini andmete visualiseerimiseks. | Python on parem sügavaks õppimiseks. |
| R-l on sadu pakette või viise sama ülesande täitmiseks. Sellel on ühe ülesande jaoks mitu paketti. | Python on loodud filosoofia põhjal, mille kohaselt "selleks peaks olema üks ja eelistatavalt ainult üks ilmne viis". Seega on sellel ülesande täitmiseks vähe peamisi pakette. |
| R-ga on lihtne alustada. Sellel on lihtsamad raamatukogud ja graafikud. | Pythoni raamatukogude õppimine võib olla natuke keeruline. |
| R toetab ainult mõne funktsiooni protseduurilist programmeerimist ja teiste funktsioonide objektorienteeritud programmeerimist. | Python on mitme paradigmaga keel. See tähendab, et python toetab mitmeid paradigmasid, näiteks objektorienteeritud, struktureeritud, funktsionaalset, aspektidele orienteeritud programmeerimist. |
| R on käsureal tõlgendatav keel. | Python püüdleb lihtsa süntaksi poole. Sellel on sarnasus inglise keelega. |
| R on välja töötatud andmete analüüsiks, seetõttu on sellel võimsamad statistikapaketid. | Pythoni statistilised paketid on vähem võimsad. |
| R on pythonist aeglasem, kuid mitte palju. | Python on kiirem. |
| R teeb keerukate matemaatiliste arvutuste ja statistiliste testide kasutamise lihtsaks. | Python sobib nullist millegi uue ehitamiseks. Seda kasutatakse ka rakenduste arendamisel. |
| R on vähem populaarne, kuid sellegipoolest on sellel palju kasutajaid. | Python on populaarsem kui R |
Järeldus:
Mõlemal r vs python keeles on oma plussid ja miinused, see on nende kahe vahel kõva võitlus. Python näib olevat andmeteadlaste seas pisut populaarsem, kuid ka R pole täielik läbikukkumine. R on välja töötatud statistiliseks analüüsiks ja on selles väga hea. Arvestades, et Python on rakenduste arendamiseks mõeldud üldotstarbeline keel. Mõlemad keeled pakuvad laias valikus raamatukogusid ja pakette, mõnel juhul on saadaval ka raamatukogudevaheline tugi. Seega sõltub see täielikult kasutaja nõudmistest, millist valida.
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks R vs Python. Siin käsitleme ka R vs Pythoni peamisi erinevusi infograafikaga ja võrdlustabelit. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Sissejuhatus Pythoni
- PowerShell vs Python
- SQL Server vs PostgreSQL
- Pythoni alternatiivid