Unterschied zwischen R und Python

Sowohl R als auch Python sind die beiden beliebtesten Open-Source-Programmiersprachen, die sich an Data Science orientieren,. R ist die neueste innovative Technologie, die bei Data Minernern und Statistikern häufig verwendet wird, um statistische Software- und Datenanalysen zu entwickeln. R ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die schnell zum De -facto -Standard unter Fachleuten wird und in jeder denkbaren Disziplin von Wissenschaft und Medizin zu Ingenieurwesen und Geschäft verwendet wird. Die Technologie ist jedoch nicht ohne einen angemessenen Anteil an Nachteilen. R ist nicht besonders eine schnelle Programmiersprache und der schlecht geschriebene Code kann ziemlich langsam sein. Python ist bekannt dafür, mit großen Datensätzen und Flexibilität großartig zu sein, aber dennoch die Anzahl der in R verfügbaren guten statistischen Bibliotheken einzuholen. Aber welche dieser Sprachen ist einfach zu bedienen und am besten zu lernen?

Was ist "R"?

R ist eine leistungsstarke Open-Source-Programmiersprache mit Aspekten sowohl funktionaler als auch objektorientierter Programmiersprachen (OO). R ist mehr als nur ein Computerprogramm; Es handelt sich um eine statistische Programmierumgebung und Sprache für statistisches Computer und Grafiken. Es begann als Forschungsprojekt von Ross Ihaka und Robert Gentleman in den frühen neunziger Jahren und bis 1995 war das Programm offen geworden. Die erste Version wurde im Jahr 2000 veröffentlicht. Seitdem wurde es in jeder denkbaren Disziplin von der Wissenschaft zu Ingenieurwesen verwendet. Technisch gesehen handelt es sich sowohl um eine Sprache in Statistiken als auch eine Software für Informatik und Analyse mit signifikanter Nützlichkeit bei der Datenanalyse. Die feature -Rich Library von R ist das, was es zur am meisten bevorzugten Wahl für die statistische Analyse macht.

Was ist Python??

Python ist eine weitere hochrangige objektorientierte Programmiersprache, die im wissenschaftlichen und numerischen Computer weit verbreitet ist. Es wird auf der Serverseite aufgrund seines mehreren Programmierparadigmen verwendet. Mit Python können Sie schneller arbeiten und Ihre Systeme effektiver integrieren. Die Gründung von Python kehrt auf die späten 1980er Jahre zurück. Es wurde ursprünglich von Guido van Rossum im Jahr 1989 konzipiert und die erste Version der Programmiersprache wurde 1991 eingeführt und später "Python" bezeichnet. Seitdem hat es mehrere Updates durchlaufen und ist jetzt eine der beliebtesten Open-Source-Programmiersprachen, die in der Community verwendet werden. Es ist auch eine der weit verbreiteten Sprachen, die in der Data Science verwendet werden, an zweiter Stelle zu r.

Unterschied zwischen R und Python

1. Natur von R und Python

 - Sowohl R als auch Python sind zwei beliebteste Open-Source-Programmiersprachen, die für Statistiken und Datenanalysen verwendet werden, und beide sind kostenlos. Python ist jedoch eine allgemeine Multi-Paradigm-Programmiersprache, die einen allgemeineren Ansatz für die Datenwissenschaft bietet. R hingegen ist mehr als nur ein Computerprogramm; Es handelt sich um eine statistische Programmierumgebung und Sprache für statistische Computer und Grafiken, die bei der Datenvisualisierung viel besser zu sein scheint.  Die Begriff Umgebung in R charakterisiert ein vollständig geplantes und kohärentes System und nicht eine inkrementelle Akkumulation spezifischer und unflexibler Tools mit anderen Datenanalyse -Software wie Python.

2. Funktionalität

 - R ist ein Computerprogramm und eine statistische Programmierumgebung, mit der eine breite Palette von analytischen Methoden verwendet werden können und die Grafik in Präsentation in Präsentation in der Qualität erzeugt. Es wird hauptsächlich für die statistische Analyse verwendet, um Statistiker im Auge zu behalten. Es behandelt komplexe statistische Ansätze so leicht wie einfachere. Es ist anders als die meisten Programme, die sich mit einer Vielzahl von mathematischen und statistischen Aufgaben befassen können. Python kann so ziemlich alles tun, was R tut. Es ist bekannt für seine leicht verständliche Syntax, die das Codieren und Debuggen erheblich erleichtert als bei anderen Programmiersprachen. 

3. Sprachumgebung 

- IDES integrieren mehrere Tools, die speziell für die Softwareentwicklung entwickelt wurden. Eine IDE, Leerlauf, ist seit 1 Teil des Standardpython -Installationspakets.5.2B1. Im Laufe der Zeit sind andere IDEs entstanden, die einige der beliebtesten Bibliotheken enthalten. Einige der beliebten Python -Ides sind Spyder, Atom, Pycharm, Ipython Notebook, Eclipse + Pydev und mehr. Einige der beliebten R -IDEs sind Rstudio, RKward, R Commander, EMACS + ESS und More. Zu den beliebten Paketen gehören Stringr, Zoo, DPylr, Daten.Tisch und so weiter.

4. Flexibilität in R und Python

 - R ist eine funktionale, aber ausgefeilte Programmiersprache und -umgebung für statistisches Computer und Grafiken. Es ist einfach, abzuholen und hat eine große Anzahl von Paketen, insbesondere mit der Analyse von Daten. Da es sich um Open-Source-. Python kann verwendet werden, um sowohl GUI-Anwendungen als auch Webanwendungen zu entwickeln. Da es sich um eine allgemeine Sprache handelt, kann es verwendet werden, um buchstäblich alles mit den richtigen Tools und Bibliotheken zu erstellen. Es hat jedoch nicht so viele Bibliotheken wie r.

R vs. Python: Vergleichstabelle

Zusammenfassung von R VS. Python

Sowohl R als auch Python sind hochrangige Open-Source-Programmiersprachen und zu den beliebtesten in Datenwissenschaften und Statistiken. R ist jedoch besser für die traditionelle statistische Analyse geeignet, während Python häufig für traditionelle Datenwissenschaftsanwendungen verwendet wird.  R hat eine steile Lernkurve und Menschen ohne vorherige Erfahrung würden es schwierig finden, die Sprache am Anfang zu erfassen. Python ist relativ leicht zu lernen, da es sich auf die Einfachheit konzentriert und da es sich um eine allgemeine Programmiersprache handelt, kann es verwendet werden, um fast alles zu erstellen, mit den richtigen Tools und Bibliotheken. Python ist bekannt dafür, mit großen Datensätzen und Flexibilität großartig zu sein, aber dennoch die Anzahl der in R verfügbaren guten statistischen Bibliotheken einzuholen.