Odată cu creșterea masivă a importanței , și Știința datelor în industria software sau companiile de servicii software, două limbi au apărut ca fiind cele mai favorabile pentru dezvoltatori.Comparația pe R vs Python vă va oferi o cunoaștere clară despredouă dintre cele mai populare și preferate limbi pentru oamenii de știință și analiștii de date.Acest R vs Python blogul vă va oferi o perspectivă completă asupra limbilor în următoarea succesiune:
- Introducere în R & Python
- Factori de comparație
- Ușurința de a învăța
- Viteză
- Capacități de gestionare a datelor
- Grafică și vizualizare
- Flexibilitate
- Indice de popularitate
- Scenariul locului de muncă
- Comunitate și asistență pentru clienți
Introducere în R & Python
R este considerat a fi cel mai bun limbaj de programare pentru orice statistician, deoarece are un catalog extins de metode statistice și grafice. pe de altă parte, poate face aproape același lucru ca și R dar este preferat de oamenii de știință sau analiștii de date datorită simplității și performanței sale ridicate. R este un limbaj de scriptare puternic și extrem de flexibil, cu o comunitate vibrantă și o bancă de resurse, în timp ce Python este un limbaj utilizat pe scară largă, orientat obiect, care este ușor de învățat și de depanat.
Deci, să mergem mai departe cu comparația pe R vs Python și să aruncăm o privire asupra factorilor de comparație.
Factori de comparație
R a fost introdus pentru analiza datelor întrucât a fost dezvoltat ca limbaj cu scop general. Primul este preferat în cea mai mare parte pentru analiza hoc și explorarea seturilor de date, în timp ce cel din urmă este potrivit pentru manipularea datelor și sarcini repetate.
Să ne uităm la factori vom folosi pentru comparaţie pe R vs Python:
| Factori de comparație | R | Piton |
| Ușurința de a învăța | ||
| Viteză | ||
| Capacități de gestionare a datelor | ||
| Grafică și vizualizare | ||
| Flexibilitate | ||
| Popularitate | ||
| Scenariul locului de muncă | ||
| Asistență comunitară |
Ușurința de a învăța
R are o curbă de învățare abruptă și persoanele cu mai puțină sau deloc experiență în programare o găsește dificil la început. Odată ce ați înțeles limba, nu este atât de greu de înțeles.
Python pune accent pe productivitate și lizibilitatea codului, ceea ce îl face să fie unul dintre cea mai simplă programare limbi. Este de preferat datorită ușurinței sale de învățare și de înțelegere.
Viteză
cum să arunci dublu la int java
R este a nivel scăzut limbaj de programare datorită căruia necesită coduri mai lungi pentru proceduri simple. Acesta este un motiv pentru viteză redusă .
Python este un nivel inalt limbaj de programare și a fost alegerea pentru construirea critică încă rapid aplicații.
Capacități de gestionare a datelor
R este convenabil pentru analiză datorită număr imens de pachete , teste ușor de utilizat și avantajul utilizării formulelor. Dar poate fi folosit și pentru analiza de bază a datelor fără instalarea vreunui pachet.
TPachetele Python pentru analiza datelor au fost o problemă dar acest lucru sa îmbunătățit odată cu versiunile recente. Numpy și Pandas sunt utilizate pentru analiza datelor în Python. Este, de asemenea, potrivit pentru calcul paralel.
Grafică și vizualizare
Datele vizualizate sunt înțelese eficient și mai eficient decât valorile brute. R este format din numeroase pachete care oferă capacități grafice avansate .
Vizualizările sunt importante în timp ce alegeți software-ul de analiză a datelor, iar Python are câteva biblioteci de vizualizare uimitoare.Are mai multe biblioteci, dar sunt complexe și oferă o ieșire ordonată.
Flexibilitate
Este ușor de folosit formulele complexe în R și testele statistice și modelele sunt ușor disponibile și ușor de utilizat.
Python este un limbaj flexibil când vine vorba de a construi ceva de la zero. Este, de asemenea, utilizat pentru scriptarea unui site web sau a altor aplicații.
Popularitate
Acum, dacă ne uităm la popularitatea ambelor limbi, acestea au început de la același nivel acum un deceniu, dar Python a asistat la o creștere imensă în popularitate și a fost clasat pe primul loc în 2016 în comparație cu R care s-a clasat pe locul 6 în listă.
Piton utilizatorii sunt mai loiali în limba lor în comparație cu utilizatorii acestuia din urmă, procentul de trecere de la R la Python este de două ori mai mare decât Python la R.
Scenariul locului de muncă
Companiile de software au fost mai înclinate spre tehnologii precum , și Date mare ceea ce explică creșterea cererii pentru dezvoltatorii Python. Deși, ambele limbi pot fi utilizate pentru statistici și analize ,Python are o ușoară margine față de celălalt datorită simplității sale și ocupă un loc mai înalt în ceea ce privește tendințele postului.
Asistență pentru clienți și comunitate
Softurile comerciale oferă, de obicei, asistență pentru clienți plătită, dar R și Python nu au asistență pentru clienți, ceea ce înseamnă că sunteți singur dacă aveți probleme. Ambele limbi au comunități online pentru ajutor. Piton are o sprijin comunitar mai mare în comparație cu R.
Acum, cu acest lucru am ajuns la sfârșitul comparației pe R vs Python. Ambele limbi dau o luptă cap la cap în lumea științei datelor și a analizei datelor. Dar Python iese ca câștigător dintre cele două datorită popularității sale imense și simplității în scrierea codurilor.
Acum că ați înțeles comparația dintre R & Python, verificați & de Edureka, o companie de învățare online de încredere, cu o rețea de peste 250.000 de elevi mulțumiți răspândiți pe tot globul.
tutorial mysql pentru începători cu exemple
Trainingul de certificare Python vă va ajuta să câștigați expertiză în analiza cantitativă, extragerea datelor și prezentarea datelor pentru a vedea dincolo de cifre, transformându-vă cariera în rolul de Data Scientist.
Analiza datelor cu instruire R vă va ajuta să câștigați expertiză în programarea R, manipularea datelor, analiza datelor exploratorii, vizualizarea datelor, extragerea datelor, regresia, analiza sentimentelor și utilizarea R Studio pentru viața realăstudii de caz cu amănuntul, social media.