R vs Python: Μάχη των καλύτερων

Αυτό το ιστολόγιο σύγκρισης στο R vs Python θα σας προσφέρει μια ευκρινή γνώση για τις δύο πιο αγαπημένες γλώσσες για τους επιστήμονες δεδομένων και τους αναλυτές δεδομένων.

Με τη μαζική αύξηση της σημασίας του , και Επιστημονικά δεδομένα Στη βιομηχανία λογισμικού ή σε εταιρείες παροχής υπηρεσιών λογισμικού, δύο γλώσσες έχουν αναδειχθεί ως οι πιο ευνοϊκές για τους προγραμματιστές.Η σύγκριση στις R εναντίον Python θα σας προσφέρει μια ευκρινή γνώση για τοδύο πιο δημοφιλείς και αγαπημένες γλώσσες για τους επιστήμονες δεδομένων και τους αναλυτές δεδομένων.Αυτό R εναντίον Python Το blog θα σας δώσει μια πλήρη εικόνα για τις γλώσσες με την ακόλουθη σειρά:





Εισαγωγή στην R & Python

Το R θεωρείται η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για κάθε στατιστικολόγο καθώς διαθέτει έναν εκτενή κατάλογο στατιστικών και γραφικών μεθόδων. από την άλλη πλευρά, μπορεί να κάνει σχεδόν την ίδια δουλειά με Ρ αλλά προτιμάται από τους επιστήμονες δεδομένων ή τους αναλυτές δεδομένων λόγω της απλότητας και της υψηλής απόδοσής του. Το R είναι μια ισχυρή γλώσσα σεναρίων και εξαιρετικά ευέλικτη με μια ζωντανή κοινότητα και τράπεζα πόρων, ενώ η Python είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη, αντικειμενοστρεφής γλώσσα, η οποία είναι εύκολο να μάθει και να εντοπιστεί.



Ας προχωρήσουμε λοιπόν με τη σύγκριση στο R vs Python και ρίξτε μια ματιά στους παράγοντες σύγκρισης.

Παράγοντες σύγκρισης

Ρ εισήχθη για την ανάλυση δεδομένων ενώ αναπτύχθηκε ως γλώσσα γενικού σκοπού. Το πρώτο προτιμάται κυρίως για ανάλυση hoc και εξερεύνηση συνόλων δεδομένων, ενώ το δεύτερο είναι κατάλληλο για χειρισμό δεδομένων και επαναλαμβανόμενες εργασίες.

Ας δούμε το παράγοντες θα χρησιμοποιήσουμε για το σύγκριση επί R vs Python:



Παράγοντες σύγκρισης Ρ Πύθων
Ευκολία μάθησης
Ταχύτητα
Δυνατότητες διαχείρισης δεδομένων
Γραφικά & Οπτικοποίηση
Ευκαμψία
Δημοτικότητα
Σενάριο εργασίας
Υποστήριξη κοινότητας

Ευκολία μάθησης

Το R έχει μια απότομη καμπύλη μάθησης και άτομα με λιγότερο ή καθόλου εμπειρία στον προγραμματισμό το βρίσκει δύσκολος στην αρχή. Μόλις καταλάβετε τη γλώσσα, δεν είναι τόσο δύσκολο να καταλάβετε.

Η Python δίνει έμφαση στην παραγωγικότητα και την αναγνωσιμότητα του κώδικα που το καθιστούν ένα από τα απλούστερος προγραμματισμός Γλώσσες. Είναι προτιμότερο λόγω της ευκολίας μάθησης και της κατανόησής του.

Ταχύτητα

Το R είναι α χαμηλό επίπεδο γλώσσα προγραμματισμού λόγω της οποίας απαιτεί μεγαλύτερους κωδικούς για απλές διαδικασίες. Αυτός είναι ένας λόγος για το μειωμένη ταχύτητα .

Η Python είναι ένα υψηλό επίπεδο γλώσσα προγραμματισμού και ήταν η επιλογή για την κατασκευή κριτικής ακόμη γρήγορα εφαρμογές.

Δυνατότητες διαχείρισης δεδομένων

Το R είναι βολικό για ανάλυση λόγω του τεράστιος αριθμός πακέτων , εύκολα χρησιμοποιήσιμες δοκιμές και το πλεονέκτημα της χρήσης τύπων. Αλλά μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για βασική ανάλυση δεδομένων χωρίς την εγκατάσταση οποιουδήποτε πακέτου.

Τπακέτα Python για ανάλυση δεδομένων ήταν ένα ζήτημα αλλά αυτό έχει βελτιωθεί με τις πρόσφατες εκδόσεις. Τα Numpy και Pandas χρησιμοποιούνται για ανάλυση δεδομένων στο Python. Είναι επίσης κατάλληλο για παράλληλο υπολογισμό.

Γραφικά & Οπτικοποίηση

Τα οπτικοποιημένα δεδομένα κατανοούνται αποτελεσματικά και πιο αποτελεσματικά από τις πρώτες τιμές. Το R αποτελείται από πολλά πακέτα που παρέχουν προηγμένες γραφικές δυνατότητες .

Οι οπτικοποιήσεις είναι σημαντικές κατά την επιλογή λογισμικού ανάλυσης δεδομένων και η Python έχει μερικές καταπληκτικές βιβλιοθήκες οπτικοποίησης.Έχει περισσότερο αριθμό βιβλιοθηκών αλλά είναι περίπλοκα και δίνει μια καθαρή έξοδο.

Ευκαμψία

είναι εύχρηστος σύνθετοι τύποι στο R και επίσης οι στατιστικές δοκιμές και τα μοντέλα είναι άμεσα διαθέσιμα και χρησιμοποιούνται εύκολα.

Η Python είναι ένα ευέλικτη γλώσσα όταν πρόκειται για την κατασκευή κάτι από το μηδέν. Χρησιμοποιείται επίσης για τη δημιουργία σεναρίων σε έναν ιστότοπο ή άλλες εφαρμογές.

Δημοτικότητα

Τώρα αν κοιτάξουμε τη δημοτικότητα και των δύο γλωσσών, ξεκίνησαν από το ίδιο επίπεδο πριν από μια δεκαετία, αλλά Η Python γνώρισε τεράστια ανάπτυξη στη δημοτικότητα και κατέλαβε την πρώτη θέση το 2016 σε σύγκριση με τον R που κατέλαβε την 6η θέση στη λίστα.

Πύθων οι χρήστες είναι πιο πιστός στη γλώσσα τους σε σύγκριση με τους χρήστες του τελευταίου, καθώς το ποσοστό μετάβασης από R σε Python είναι διπλάσιο από το Python σε R.

Σενάριο εργασίας

Οι εταιρείες λογισμικού τείνουν περισσότερο προς τεχνολογίες όπως , και Μεγάλα δεδομένα που εξηγεί την αύξηση της ζήτησης για προγραμματιστές της Python. Παρόλο που μπορούν να χρησιμοποιηθούν και οι δύο γλώσσες στατιστικές και ανάλυση ,Η Python έχει ένα ελαφρύ πλεονέκτημα από την άλλη λόγω της απλότητας και κατατάσσεται υψηλότερα στις τάσεις εργασίας.

Υποστήριξη πελατών & κοινότητα

Τα εμπορικά λογισμικά προσφέρουν συνήθως πληρωμένη υποστήριξη πελατών, αλλά η R και η Python δεν έχουν υποστήριξη εξυπηρέτησης πελατών, πράγμα που σημαίνει ότι είστε μόνοι σας εάν αντιμετωπίζετε οποιοδήποτε πρόβλημα. Και οι δύο γλώσσες έχουν διαδικτυακές κοινότητες για βοήθεια. Πύθων έχει ένα μεγαλύτερη κοινοτική υποστήριξη σε σύγκριση με τον R.

Τώρα με αυτό έχουμε φτάσει στο τέλος της σύγκρισης για το R vs Python. Και οι δύο γλώσσες δίνουν μια μάχη με κεφάλι στον κόσμο της επιστήμης δεδομένων και της ανάλυσης δεδομένων. Αλλά ο Python αναδύεται ως ο νικητής από τους δύο λόγω της τεράστιας δημοτικότητάς του και της απλότητάς του στη σύνταξη κωδικών.

java μετατροπή από διπλό σε int

Τώρα που έχετε κατανοήσει τη σύγκριση μεταξύ R & Python, δείτε το & από την Edureka, μια αξιόπιστη διαδικτυακή εταιρεία εκμάθησης με δίκτυο περισσότερων από 250.000 ικανοποιημένων μαθητών σε όλο τον κόσμο.

Η εκπαίδευση πιστοποίησης Python θα σας βοηθήσει να αποκτήσετε εξειδίκευση στην Ποσοτική Ανάλυση, την εξόρυξη δεδομένων και την παρουσίαση δεδομένων για να δείτε πέρα ​​από τους αριθμούς μετατρέποντας την καριέρα σας σε ρόλο Επιστήμονας Δεδομένων.

Η Ανάλυση δεδομένων με εκπαίδευση R θα σας βοηθήσει να αποκτήσετε εξειδίκευση στον Προγραμματισμό Ε, στη Διαχείριση Δεδομένων, στην Εξερευνητική Ανάλυση Δεδομένων, στην Οπτικοποίηση Δεδομένων, στην Εξόρυξη Δεδομένων, στην Παλινδρόμηση, στην Ανάλυση Συναισθημάτων και στη χρήση του R Studio για πραγματική ζωήπεριπτωσιολογικές μελέτες σε Retail, Social Media.