Nii R kui ka Python on kaks kõige populaarsemat andmeteadusele orienteeritud avatud lähtekoodiga programmeerimiskeelt. R on uusim tipptasemel tehnoloogia, mida kasutatakse laialdaselt andmekaevandajate ja statistikute seas statistilise tarkvara ja andmete analüüsi väljatöötamiseks. R on võimas programmeerimiskeel, mis on spetsialistide seas kiiresti muutumas de facto standardiks ja mida on kasutatud kõigil mõeldavatel erialadel alates teadusest ja meditsiinist kuni inseneriteaduste ja ettevõtteni. Kuid tehnoloogial pole ka oma varjukülgi õiglast osa. R ei ole eriti kiire programmeerimiskeel ja halvasti kirjutatud kood võib olla üsna aeglane. Python on tuntud selle poolest, et see on suurepärane suurte andmekogumite ja paindlikkusega, kuid püüab endiselt saavutada R-s saadaolevate heade statistikaraamatukogude arvu. Kuid millist neist keeltest on lihtne kasutada ja mida on kõige parem õppida?

Mis on “R”?

R on võimas avatud lähtekoodiga programmeerimiskeel, mis hõlmab nii funktsionaalseid kui ka objektorienteeritud (OO) programmeerimiskeeli. R on midagi enamat kui lihtsalt arvutiprogramm; see on statistiline programmeerimiskeskkond ja keel statistiliste andmete ja graafika jaoks. See algas Ross Ihaka ja Robert Gentlemani uurimisprojektina 1990-ndate aastate alguses ja 1995. aastaks oli programm muutunud avatud lähtekoodiga, mis tähendab, et igaüks võib koodi muuta või muuta seda täiesti tasuta. Esimene versioon ilmus 2000. aastal. Sellest ajast alates on seda kasutatud kõigis mõeldavates distsipliinides alates teadusest kuni insenerini. Tehniliselt on see nii statistikakeel kui ka infotehnoloogia ja analüütikatarkvara, millel on andmeanalüüsis märkimisväärne kasulikkus. R-i funktsioonirikas raamatukogu teeb selle statistilise analüüsi jaoks kõige eelistatavamaks.

Mis on Python?

Python on järjekordne kõrgetasemeline objektorienteeritud programmeerimiskeel, mida kasutatakse laialdaselt teaduslikes ja numbrilistes andmetöötlustes. Seda kasutatakse serveripoolel oma mitmete programmeerimisparadigmade tõttu, mis hõlmavad hädavajalikku ja objektorienteeritud funktsionaalset programmeerimist. Python võimaldab teil kiiremini töötada ja oma süsteeme tõhusamalt integreerida. Pythoni alus on 1980ndate lõpus. Selle koostas Guido van Rossum algselt 1989. aastal ja programmeerimiskeele esimene versioon võeti kasutusele 1991. aastal ja sai hiljem nimeks “Python”. Pärast seda on see läbi viinud mitu värskendust ja on nüüd üks populaarsemaid kogukonna seas kasutatavaid avatud lähtekoodiga programmeerimiskeeli. See on ka üks laialt kasutatavaid keeli, mida andmeteaduses kasutatakse, teine ​​R-ni.

R ja Pythoni erinevus

  1. R ja Pythoni olemus

- Nii R kui ka Python on kaks kõige populaarsemat avatud lähtekoodiga programmeerimiskeelt, mida kasutatakse statistika ja andmete analüüsimiseks ning mõlemad on tasuta. Python on aga üldotstarbeline mitme paradigma programmeerimiskeel, mis pakub üldisemat lähenemisviisi andmeteadusele. R seevastu on midagi enamat kui lihtsalt arvutiprogramm; see on statistilise programmeerimise keskkond ja statistiliste arvutite ning graafika keel, mis näib olevat andmete visualiseerimisel palju parem. Mõiste keskkond R-s iseloomustab täielikult kavandatud ja sidusat süsteemi, mitte spetsiifiliste ja paindumatute tööriistade järkjärgulist kogunemist muude andmete analüüsi tarkvaraga, näiteks Python.

  1. Funktsionaalsus

- R on arvutiprogramm ja statistiline programmeerimiskeskkond, mis võimaldab kasutada laia valikut analüütilisi meetodeid ja tekitab esitluskvaliteediga graafikat. Seda kasutatakse peamiselt statistilisteks analüüsideks, pidades silmas statistikuid. See käitleb keerulisi statistilisi lähenemisi sama lihtsalt kui lihtsamaid. Erinevalt enamikust programmidest saab hakkama väga paljude matemaatiliste ja statistiliste ülesannetega. Python suudab teha peaaegu kõiki asju, mida R teeb. See on tuntud oma hõlpsasti mõistetava süntaksi tõttu, mis muudab kodeerimise ja silumise palju lihtsamaks kui muude programmeerimiskeeltega.

  1. Keelekeskkond

- IDE-d integreerivad mitmeid tarkvara arendamiseks spetsiaalselt loodud tööriistu. Üks IDE, IDLE, kuulub standardse Pythoni installipaketi osana alates versioonist 1.5.2b1. Aja jooksul on tekkinud muid IDE-sid, mis hõlmavad mõnda populaarsemat teeki, mida IDLE ei paku. Mõned populaarsed Pythoni IDE-d on Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev ja palju muud. Mõned populaarsed R IDE-d hõlmavad RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS ja palju muud. Populaarsete pakettide hulka kuuluvad Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table jne.

  1. Paindlikkus R ja Pythonis

- R on funktsionaalne, kuid samas keerukas programmeerimiskeel ja keskkond statistiliste andmete ja graafika jaoks. Seda on lihtne kätte saada ja sellel on tohutult palju pakette, mis käsitlevad eriti andmete analüüsi. Kuna tegemist on avatud lähtekoodiga, pakub see suuremat paindlikkust, mis tegelikult annab võimaluse laiendada ja muuta analüütilist funktsionaalsust vastavalt teie organisatsiooni vajadustele. Pythoni saab kasutada nii GUI-rakenduste kui ka veebirakenduste arendamiseks ning kuna see on üldotstarbeline keel, saab seda kasutada sõna otseses mõttes kõike vajalike tööriistade ja teekide abil. Sellegipoolest pole sellel nii palju raamatukogusid kui R-l.

R vs Python: võrdlusdiagramm

R Rs kokkuvõte Python

Nii R kui ka Python on kõrgetasemelised avatud lähtekoodiga programmeerimiskeeled ning andmeteaduse ja statistika valdkonnas populaarseimad. R sobib siiski traditsiooniliseks statistiliseks analüüsiks, Pythonit kasutatakse sageli traditsiooniliste andmeteaduste jaoks. R-l on järsk õppimiskõver ja varasema kogemuseta inimestel oleks alguses keeruline keelest aru saada. Pythoni on suhteliselt lihtne õppida, kuna see keskendub lihtsusele ja kuna see on üldotstarbeline programmeerimiskeel, saab seda kasutada vajalike tööriistade ja teekide abil peaaegu ükskõik millise ehitamiseks. Python on tuntud selle poolest, et ta on suurepärane suurte andmekogumite ja paindlikkusega, kuid püüab endiselt saavutada R-is saadaolevate heade statistikaraamatukogude arvu.

Viited

  • Guttag, John. Sissejuhatus arvutusse ja programmeerimine Pythoni abil. Cambridge: MIT Press, 2016. Trükk
  • Aednik, Mark. Algus R: statistiline programmeerimiskeel. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2012. Trükk
  • Ohri, Ajay. Python R-kasutajatele: andmeteaduslik lähenemine. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2017. Trükk
  • Kujutise krediit: https://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)#/media/File:R_logo.svg
  • Piltkrediit: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Lozingle_10032014.jpg