S masívnym rastom významu , a Data Science v softvérovom priemysle alebo v spoločnostiach poskytujúcich softvérové služby sa pre vývojárov javia ako najpriaznivejšie dva jazyky.Porovnanie na R vs Python vám poskytne ostré vedomosti odva najobľúbenejšie a najobľúbenejšie jazyky pre vedcov a analytikov údajov.Toto R vs Python blog vám poskytne kompletný prehľad o jazykoch v nasledujúcom poradí:
- Úvod do výskumu a vývoja v jazyku Python
- Porovnávacie faktory
- Ľahkosť učenia
- Rýchlosť
- Možnosti spracovania údajov
- Grafika a vizualizácia
- Flexibilita
- Index obľúbenosti
- Scenár práce
- Komunita a podpora zákazníkov
logistická regresia v príklade pythonu
Úvod do výskumu a vývoja v jazyku Python
Jazyk R sa považuje za najlepší programovací jazyk pre každého štatistika, pretože má rozsiahly katalóg štatistických a grafických metód. na druhej strane môže robiť skoro rovnakú prácu ako R ale uprednostňujú ho dátoví vedci alebo analytici údajov kvôli jeho jednoduchosti a vysokému výkonu. R je výkonný skriptovací jazyk a je vysoko flexibilný so živou komunitou a zdrojovými bankami, zatiaľ čo Python je široko používaný objektovo orientovaný jazyk, ktorý sa dá ľahko naučiť a ladiť.
Poďme teda dopredu k porovnaniu na R vs Python a pozrime sa na porovnávacie faktory.
Porovnávacie faktory
R bol zavedený pre analýzu údajov, zatiaľ čo bol vyvinutý ako univerzálny jazyk. Prvý je väčšinou preferovaný pre hoc analýzu a skúmanie súborov dát, zatiaľ čo druhý je vhodný na manipuláciu s dátami a opakované úlohy.
Pozrime sa na faktorov použijeme na porovnanie na R vs Python:
| Porovnávacie faktory | R | Python |
| Ľahkosť učenia | ||
| Rýchlosť | ||
| Schopnosti spracovania údajov | ||
| Grafika a vizualizácia | ||
| Flexibilita | ||
| Popularita | ||
| Scenár práce | ||
| Podpora komunity |
Ľahkosť učenia
R má strmú krivku učenia a ľudí s menšie alebo žiadne skúsenosti v programovaní to nájde ťažké na začiatku. Len čo sa dohovoríte jazykom, nie je to také ťažké pochopiť.
Python kladie dôraz na produktivitu a čitateľnosť kódu, vďaka čomu je jedným z najjednoduchšie programovanie jazykoch. Je to lepšie kvôli ľahkému učeniu a zrozumiteľnosti.
Rýchlosť
R je a nízky level programovací jazyk, kvôli ktorému vyžaduje dlhšie kódy pre jednoduché postupy. To je jeden z dôvodov znížená rýchlosť .
Python je a vysoký stupeň programovací jazyk a zatiaľ to bola voľba pre vytváranie kritických rýchlo aplikácie.
Schopnosti spracovania údajov
R je vhodný na analýzu kvôli obrovské množstvo balíkov , ľahko použiteľné testy a výhoda používania vzorcov. Môže sa ale tiež použiť na základnú analýzu údajov bez inštalácie akéhokoľvek balíka.
Tbalíčky Pythonu na analýzu údajov boli problémom ale toto sa v posledných verziách zlepšilo. Numpy a Pandas sa používajú na analýzu údajov v Pythone. Je vhodný aj pre paralelný výpočet.
Grafika a vizualizácia
Vizualizované údaje sa chápu efektívne a efektívnejšie ako nespracované hodnoty. R sa skladá z početných balíčky, ktoré poskytujú pokročilé grafické možnosti .
Vizualizácie sú dôležité pri výbere softvéru na analýzu údajov a Python má niekoľko úžasných vizualizačných knižníc.Má viac knižníc, ale sú zložité a dáva uprataný výstup.
najlepší java ide pre linux
Flexibilita
to je jednoduché použitie zložité vzorce v R a tiež štatistické testy a modely sú ľahko dostupné a ľahko použiteľné.
Python je a flexibilný jazyk keď ide o stavbu niečoho od nuly. Používa sa tiež na skriptovanie webových stránok alebo iných aplikácií.
Popularita
Teraz, keď sa pozrieme na popularitu oboch jazykov, tie začínali na rovnakej úrovni pred desiatimi rokmi, ale Python bol svedkom obrovského rastu v popularite a v roku 2016 sa umiestnil na prvom mieste v porovnaní s R, ktorý sa v zozname umiestnil na 6. mieste.
Python používatelia sú lojálnejší v porovnaní s jeho používateľmi, keďže percento prechodu z jazyka R na Python je dvakrát väčšie ako z jazyka Python na jazyk R.
Scenár práce
Softvérové spoločnosti sa viac prikláňali k technológiám ako napr , a Veľké dáta čo vysvetľuje rast dopytu po vývojároch Pythonu. Pre obidva jazyky sa však dá použiť štatistika a analýza ,Python má oproti ostatným mierny náskok vďaka svojej jednoduchosti a v pracovných trendoch je na vyššej priečke.
Zákaznícka podpora a komunita
Komerčný softvér zvyčajne ponúka platenú zákaznícku podporu, ale R a Python nemajú zákaznícku podporu, čo znamená, že ste v prípade akýchkoľvek problémov sami. V obidvoch jazykoch však majú online komunity pomoc. Python má väčšia podpora komunity v porovnaní s R.
analyzovať dvojité na int java
Týmto sme sa dostali na koniec porovnania v prípade R vs Python. Oba jazyky umožňujú vzájomný boj vo svete dátovej vedy a dátovej analýzy. Ale Python z týchto dvoch vyšiel ako víťaz kvôli svojej nesmiernej popularite a jednoduchosti pri písaní kódov.
Teraz, keď ste pochopili porovnanie medzi R a Pythonom, pozrite sa na & autor: Edureka, dôveryhodná online vzdelávacia spoločnosť so sieťou viac ako 250 000 spokojných študentov rozmiestnených po celom svete.
Certifikačné školenie Python vám pomôže získať odborné znalosti v oblasti kvantitatívnej analýzy, dolovania údajov a prezentácie údajov, aby ste videli nad rámec čísel transformáciou svojej kariéry na úlohu Data Scientist.
Školenie Data Analytics with R vám pomôže získať odborné znalosti v oblasti programovania R, manipulácie s dátami, prieskumnej analýzy dát, vizualizácie dát, dolovania dát, regresie, analýzy sentimentu a používania R Studio v reálnom životeprípadové štúdie z maloobchodu, sociálnych médií.