Skillnad mellan R och Python

Både R och Python är de två mest populära open-source programmeringsspråk som är inriktade på datavetenskap. R är den senaste avancerade tekniken som används allmänt bland datavinnare och statistiker för att utveckla statistisk programvara och dataanalys. R är ett kraftfullt programmeringsspråk som snabbt blir de facto-standarden bland yrkesverksamma och har använts i alla tänkbara discipliner från vetenskap och medicin till teknik och affärer. Tekniken är emellertid inte utan dess rättvisa andel av nackdelarna. R är inte särskilt ett snabbt programmeringsspråk och den dåligt skrivna koden kan vara ganska långsam. Python är väl känt för att vara bra med stora dataset och flexibilitet men fortfarande fånga upp till antalet bra statistiska bibliotek tillgängliga i R. Men vilket av dessa språk är lätt att använda och bäst att lära?

Vad är "R"?

R är ett kraftfullt öppet programmeringsspråk med aspekter av både funktionella och objektorienterade (OO) programmeringsspråk. R är mer än bara ett datorprogram; Det är en statistisk programmeringsmiljö och språk för statistisk databehandling och grafik. Det började som ett forskningsprojekt av Ross Ihaka och Robert Gentleman i början av 1990-talet och 1995 hade programmet blivit öppet, vilket innebär att vem som helst kan ändra eller ändra koden helt utan kostnad. Den första versionen släpptes år 2000. Sedan dess har den använts i varje tänkbar disciplin från vetenskap till teknik. Tekniskt är det både ett språk i statistik samt datavetenskap och analysprogramvara med stor användbarhet vid dataanalys. Det rika biblioteket med R är det som gör det till det mest föredragna valet för statistisk analys.

Vad är Python?

Python är ännu ett objektivorienterat programmeringsspråk på hög nivå som används allmänt i vetenskaplig och numerisk databehandling. Den används på serverns sida på grund av dess multipla programmeringsparadigmer som innebär imperativ och objektorienterad funktionell programmering. Python låter dig arbeta snabbare och integrera dina system mer effektivt. Grunden för Python går tillbaka till slutet av 1980-talet. Det var ursprungligen konceptualiserat av Guido van Rossum 1989 och den första versionen av programmeringsspråket introducerades 1991, och senare namngavs "Python". Det har gått igenom flera uppdateringar sedan dess och är nu ett av de mest populära öppna källprogrammeringsspråk som används bland samhället. Det är också ett av de allmänt använda språken som används i datavetenskap, andra till R.

Skillnad mellan R och Python

1. Naturen av R och Python

 - Både R och Python är två mest populära öppna källprogrammeringsspråk som används för statistik och dataanalys och båda är gratis. Python är emellertid ett generellt mångspråkigt programmeringsspråk som ger en mer allmän inställning till datavetenskap. R, å andra sidan, är mer än bara ett datorprogram; Det är en statistisk programmeringsmiljö och språk för statistisk databehandling och grafik som tycks vara mycket bättre vid datavisualisering. Termen miljö i R karaktäriserar ett fullt planerat och sammanhängande system, snarare än en inkrementell ackumulering av specifika och oflexibla verktyg med annan dataanalysprogramvara såsom Python.

2. Funktionalitet

 - R är ett datorprogram och en statistisk programmeringsmiljö som gör att ett brett spektrum av analysmetoder kan användas och producerar grafik med presentationskvalitet. Den används främst för statistisk analys, som håller statistiker i åtanke. Den hanterar komplexa statistiska tillvägagångssätt lika enkelt som enklare. Det är till skillnad från de flesta program som kan hantera ett stort antal matematiska och statistiska uppgifter. Python kan göra ganska mycket allt som R gör. Det är känt för sin lättförståliga syntax som gör kodning och felsökning mycket enklare än med andra programmeringsspråk. 

3. Språkmiljö 

- IDE: er integrerar flera verktyg som är speciellt utformade för mjukvaruutveckling. En IDE, IDLE, kommer som en del av standard Python installationspaket sedan 1.5.2b1. Med tiden har andra IDE: er blivit uppåt vilka innehåller några av de mer populära biblioteken som inte tillhandahålls av IDLE. Några av de populära Python IDE-erna är Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev och mycket mer. Några av de populära R IDE: erna inkluderar RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS och mycket mer. Populära paket inkluderar Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table och så vidare.

4. Flexibilitet i R och Python

 - R är ett funktionellt men ändå avancerat programmeringsspråk och miljö för statistisk databehandling och grafik. Det är lätt att plocka upp och har ett stort antal paket som särskilt handlar om analys av data. Eftersom den är öppen källkod ger den större flexibilitet vilket i själva verket ger möjlighet att utvidga och modifiera den analytiska funktionaliteten till organisationens behov. Python kan användas för att utveckla både GUI-applikationer och webbapplikationer och eftersom det är ett allmänt språk kan det användas för att bygga bokstavligen någonting, med rätt verktyg och bibliotek. Det har dock inte så många bibliotek som R.

R vs Python: jämförelsediagram

Sammanfattning av R Vs. Pytonorm

Både R och Python är högkvalitativa öppen källkodsspråk och bland de mest populära inom datavetenskap och statistik. R är dock mer lämplig för traditionell statistisk analys medan Python ofta används för traditionella datavetenskapsprogram. R har en brant inlärningskurva och människor utan tidigare erfarenhet skulle få svårt att förstå språket i början. Python är relativt lätt att lära sig eftersom det fokuserar på enkelhet och eftersom det är ett allmänt programmerat språk, kan det användas för att bygga nästan vad som helst, med rätt verktyg och bibliotek. Python är välkänt för att vara bra med stora dataset och flexibilitet men fortfarande fånga upp till antalet goda statistiska bibliotek som finns i R.