Wraz z ogromnym wzrostem znaczenia domen , i Data Science W branży oprogramowania lub firmach świadczących usługi oprogramowania dwa języki stały się najbardziej korzystne dla programistów.Porównanie dalej R vs Python dostarczy Ci wyraźnej wiedzy na tematdwa najpopularniejsze i ulubione języki naukowców i analityków danych.To R vs Python blog zapewni Ci pełny wgląd w języki w następującej kolejności:
- Wprowadzenie do R & Python
- Czynniki porównawcze
- Łatwość nauki
- Prędkość
- Możliwości przetwarzania danych
- Grafika i wizualizacja
- Elastyczność
- Wskaźnik popularności
- Scenariusz pracy
- Wsparcie społeczności i klienta
Wprowadzenie do R & Python
R jest uważany za najlepszy język programowania dla każdego statystyki, ponieważ posiada obszerny katalog metod statystycznych i graficznych. z drugiej strony może wykonywać prawie taką samą pracę jak R ale jest preferowany przez analityków danych lub analityków danych ze względu na jego prostotę i wysoką wydajność. R to potężny język skryptowy i bardzo elastyczny z tętniącą życiem społecznością i bankiem zasobów, podczas gdy Python jest szeroko używanym, obiektowym językiem, który jest łatwy do nauczenia i debugowania.
Przejdźmy więc dalej, porównując język R i Python i przyjrzyjmy się czynnikom porównawczym.
Czynniki porównawcze
R został wprowadzony do analizy danych, podczas gdy został opracowany jako język ogólnego przeznaczenia. Pierwsza z nich jest preferowana głównie do analizy hoc i eksploracji zbiorów danych, podczas gdy druga jest odpowiednia do manipulacji danymi i powtarzalnych zadań.
Spójrzmy na czynniki będziemy używać do porównanie na R kontra Python:
| Czynniki porównawcze | R | Pyton |
| Łatwość nauki | ||
| Prędkość | ||
| Możliwości przetwarzania danych | ||
| Grafika i wizualizacja | ||
| Elastyczność | ||
| Popularność | ||
| Scenariusz pracy | ||
| Społeczność |
Łatwość nauki
R ma stromą krzywą uczenia się, a ludzie z mniej lub bez doświadczenia w programowaniu znajduje to trudny na początku. Kiedy już opanujesz język, nie będzie trudno go zrozumieć.
czytaj i pisz plik excel w java
Python kładzie nacisk na produktywność i czytelność kodu, co czyni go jednym z najprostsze programowanie Języki. Jest preferowany ze względu na łatwość uczenia się i zrozumiałość.
Prędkość
R jest niski poziom język programowania, przez co do prostych procedur wymaga dłuższych kodów. To jest jeden z powodów zmniejszona prędkość .
Python to wysoki poziom język programowania i był to jeszcze wybór do budowania krytycznego szybki Aplikacje.
Możliwości przetwarzania danych
R jest wygodny do analizy ze względu na rozszerzenie ogromna liczba paczek , łatwe w użyciu testy i zalety korzystania z formuł. Ale może być również używany do podstawowej analizy danych bez instalowania żadnego pakietu.
pobierz długość tablicy w javascript
TPakiety Pythona do analizy danych były problemem ale poprawiło się to w ostatnich wersjach. Numpy i Pandy są używane do analizy danych w Pythonie. Nadaje się również do obliczeń równoległych.
Grafika i wizualizacja
Wizualizowane dane są rozumiane wydajniej i skuteczniej niż surowe wartości. R składa się z wielu pakiety zapewniające zaawansowane możliwości graficzne .
Wizualizacje są ważne przy wyborze oprogramowania do analizy danych, a Python ma kilka niesamowitych bibliotek wizualizacji.Ma więcej bibliotek, ale są złożone i daje uporządkowany wydruk.
Elastyczność
To jest łatwy w użyciu złożone wzory w R, a także testy i modele statystyczne są łatwo dostępne i łatwe w użyciu.
Python to elastyczny język jeśli chodzi o budowanie czegoś od podstaw. Służy również do tworzenia skryptów witryny internetowej lub innych aplikacji.
Popularność
Jeśli spojrzymy na popularność obu języków, zaczęły się one na tym samym poziomie dziesięć lat temu, ale Python był świadkiem ogromnego wzrostu popularności i zajął pierwsze miejsce w 2016 r. w porównaniu do R, który zajął 6. miejsce na liście.
goto c ++ przykład
Pyton użytkownicy są bardziej lojalny do ich języka w porównaniu z użytkownikami tego drugiego, ponieważ procent przejścia z R na Python jest dwukrotnie większy niż z Pythona na R.
Scenariusz pracy
Firmy programistyczne są bardziej skłonne do technologii takich jak , i Big data co wyjaśnia wzrost popytu na programistów Pythona. Chociaż oba języki mogą być używane dla statystyki i analizy ,Python ma niewielką przewagę nad innymi dzięki swojej prostocie i plasuje się wyżej w trendach w pracy.
Obsługa klienta i społeczność
Oprogramowanie komercyjne zwykle oferuje płatną obsługę klienta, ale R i Python nie mają wsparcia obsługi klienta, co oznacza, że jeśli napotkasz jakiekolwiek problemy, jesteś sam. Jednak oba języki mają społeczności internetowe, które pomagają. Pyton ma większe wsparcie społeczności w porównaniu do R.
Teraz, dzięki temu, doszliśmy do końca porównania R vs Python. Oba języki pozwalają na walkę między sobą w świecie nauki o danych i analityki danych. Ale Python wyłania się jako zwycięzca z tych dwóch ze względu na swoją ogromną popularność i prostotę w pisaniu kodów.
Teraz, gdy zrozumiałeś porównanie między R & Python, zapoznaj się z & autorstwa Edureka, zaufanej firmy zajmującej się edukacją online, z siecią ponad 250 000 zadowolonych uczniów rozsianych po całym świecie.
Szkolenie certyfikacyjne Python pomoże Ci zdobyć wiedzę w zakresie analizy ilościowej, eksploracji danych i prezentacji danych, aby spojrzeć poza liczby, przekształcając swoją karierę w rolę Data Scientist.
Analiza danych ze szkoleniem R pomoże Ci zdobyć wiedzę w zakresie programowania R, manipulacji danymi, eksploracyjnej analizy danych, wizualizacji danych, eksploracji danych, regresji, analizy nastrojów i korzystania z R Studio w prawdziwym życiustudia przypadków dotyczące handlu detalicznego, mediów społecznościowych.