Starpība starp R un Python

Gan R, gan Python ir divas populārākās atvērtā koda programmēšanas valodas, kas orientētas uz datu zinātni. R ir jaunākā progresīvā tehnoloģija, ko plaši izmanto datu ieguvēji un statistiķi statistiskās programmatūras izstrādei un datu analīzei. R ir spēcīga programmēšanas valoda, kas profesionāļu vidū ātri kļūst par faktisko standartu un tiek izmantota visās iespējamās disciplīnās no zinātnes un medicīnas līdz inženierzinātnēm un biznesam. Tomēr tehnoloģijai nav arī taisnīgas negatīvās puses. R nav īpaši ātra programmēšanas valoda, un slikti uzrakstītais kods var būt diezgan lēns. Python ir plaši pazīstams kā lielisks ar lielām datu kopām un elastīgumu, taču joprojām sasniedz pieejamo labo statistikas bibliotēku skaitu R. Bet kuru no šīm valodām ir viegli lietot un kuru vislabāk iemācīties?

Kas ir “R”?

R ir jaudīga atvērtā koda programmēšanas valoda, kurā ir gan funkcionālās, gan objektorientētās (OO) programmēšanas valodas aspekti. R ir vairāk nekā tikai datorprogramma; tā ir statistiskās programmēšanas vide un valoda statistikas skaitļošanai un grafikai. Tas sākās kā Rosa Ihaka un Roberta Džentelmena pētniecības projekts deviņdesmito gadu sākumā, un līdz 1995. gadam programma bija kļuvusi par atvērtu avotu, kas nozīmē, ka ikviens var modificēt vai mainīt kodu absolūti bez maksas. Pirmā versija tika izlaista 2000. gadā. Kopš tā laika tā ir izmantota visās iespējamās disciplīnās, sākot no zinātnes līdz inženierzinātnei. Tehniski tā ir gan valoda statistikā, gan arī datorzinātne un analītikas programmatūra ar ievērojamu noderīgumu datu analīzē. Īpašībām bagātā R bibliotēka padara to par visvēlamāko statistiskās analīzes izvēli.

Kas ir Python?

Python ir vēl viena augsta līmeņa objektorientēta programmēšanas valoda, ko plaši izmanto zinātniskajā un skaitliskajā skaitļošanā. Tas tiek izmantots servera pusē, jo tam ir daudzkārtīgas programmēšanas paradigmas, kas ietver obligātu un objektorientētu funkcionālu programmēšanu. Python ļauj ātrāk strādāt un efektīvāk integrēt sistēmas. Python pamats meklējams 1980. gadu beigās. Sākotnēji to izstrādāja Guido van Rossum 1989. gadā, un pirmā programmēšanas valodas versija tika ieviesta 1991. gadā, un vēlāk tā nosaukums bija “Python”. Kopš tā laika tas ir izgājis vairākus atjauninājumus un tagad ir viena no populārākajām atvērtā pirmkoda programmēšanas valodām, ko izmanto kopienā. Tā ir arī viena no datu zinātnē plaši izmantotajām valodām, otrā - R.

Atšķirība starp R un Python

1. R un Python raksturs

 - Gan R, gan Python ir divas populārākās atvērtā koda programmēšanas valodas, ko izmanto statistikai un datu analīzei, un abas ir bezmaksas. Tomēr Python ir universāla daudzparadigmu programmēšanas valoda, kas nodrošina vispārīgāku pieeju datu zinātnei. R, no otras puses, ir vairāk nekā tikai datorprogramma; tā ir statistiskās programmēšanas vide un valoda statistikas skaitļošanai un grafikai, kas, šķiet, ir daudz labāka datu vizualizācijā. Termins vide R raksturo pilnīgi izplānotu un saskanīgu sistēmu, nevis specifisku un neelastīgu rīku uzkrāšanos ar citām datu analīzes programmām, piemēram, Python.

2. Funkcionalitāte

 - R ir datorprogramma un statistiskās programmēšanas vide, kas ļauj izmantot plašu analītisko metožu klāstu un rada prezentācijas kvalitātes grafiku. To galvenokārt izmanto statistiskai analīzei, paturot prātā statistiķus. Tas apstrādā sarežģītas statistikas pieejas tikpat viegli kā vienkāršākas. Atšķirībā no vairuma programmu var tikt galā ar ļoti daudziem matemātiskiem un statistiskiem uzdevumiem. Python var izdarīt diezgan daudz visu, ko R dara. Tas ir pazīstams ar viegli saprotamo sintakse, kas padara kodēšanu un atkļūdošanu daudz vieglāku nekā ar citām programmēšanas valodām. 

3. Valodas vide 

- IDE integrē vairākus rīkus, kas īpaši izstrādāti programmatūras izstrādei. Viens IDE, IDLE, ir standarta Python instalācijas paketes sastāvdaļa kopš 1.5.2b1. Laika gaitā ir izveidojušās citas IDE, kurās ir iekļautas dažas no populārākajām bibliotēkām, kuras nenodrošina IDLE. Dažas no populārajām Python IDE ir Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev un citas. Daži no populārajiem R IDE ietver RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS un citas. Pie populārām paketēm pieder Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table utt.

4. Elastīgums R un Python

 - R ir funkcionāla, taču sarežģīta programmēšanas valoda un vide statistikas skaitļošanai un grafikai. To ir viegli uzņemt, un tam ir milzīgs skaits pakešu, kas jo īpaši nodarbojas ar datu analīzi. Tā kā tas ir atvērtā koda, tas nodrošina lielāku elastību, kas faktiski sniedz iespēju paplašināt un modificēt analītisko funkcionalitāti atbilstoši jūsu organizācijas vajadzībām. Python var izmantot, lai izstrādātu gan GUI lietojumprogrammas, gan tīmekļa lietojumprogrammas, un tā kā tā ir vispārējas nozīmes valoda, to var izmantot, lai izveidotu burtiski jebko ar pareizajiem rīkiem un bibliotēkām. Tomēr tajā nav tik daudz bibliotēku kā R.

R pret Python: salīdzināšanas diagramma

Kopsavilkums par R Vs. Python

Gan R, gan Python ir augsta līmeņa atvērtā koda programmēšanas valodas un ir vienas no populārākajām datu zinātnē un statistikā. Tomēr R ir vairāk piemērots tradicionālajai statistiskajai analīzei, turpretim Python bieži tiek izmantots tradicionālām datu zinātnes lietojumprogrammām. R ir stāva mācīšanās līkne, un cilvēkiem, kuriem nav iepriekšējas pieredzes, būtu grūti sākumā saprast valodu. Python ir samērā viegli iemācīties, jo tas koncentrējas uz vienkāršību un, tā kā tā ir universāla programmēšanas valoda, to var izmantot, lai izveidotu gandrīz jebko, izmantojot pareizos rīkus un bibliotēkas. Python ir labi zināms, ka tas ir lielisks ar lielām datu kopām un elastīgumu, bet joprojām sasniedz labo statistikas bibliotēku skaitu, kas pieejams R.