Kun merkitys kasvaa massiivisesti , ja Datatiede ohjelmistoteollisuudessa tai ohjelmistopalveluyrityksissä kehittäjille on tullut suotuisimpia kieliä kaksi.Vertailu R vs Python antaa sinulle tarkkaa tietoakaksi suosituinta ja suosituinta kieltä datatieteilijöille ja data-analyytikoille.Tämä R vs Python blogi antaa sinulle täydellisen käsityksen kielistä seuraavassa järjestyksessä:
- Johdatus R & Pythoniin
- Vertailutekijät
- Oppimisen helppous
- Nopeus
- Tiedonkäsittelyominaisuudet
- Grafiikka ja visualisointi
- Joustavuus
- Suosioindeksi
- Työn skenaario
- Yhteisö ja asiakastuki
Johdatus R & Pythoniin
R: n katsotaan olevan paras ohjelmointikieli kaikille tilastotieteilijöille, koska sillä on laaja luettelo tilastollisista ja graafisista menetelmistä. toisaalta, voi tehdä melkein samaa työtä kuin R mutta tutkijat tai data-analyytikot suosivat sitä yksinkertaisuutensa ja korkean suorituskyvynsä vuoksi. R on tehokas komentosarjakieli ja erittäin joustava, ja siinä on elinvoimainen yhteisö ja resurssipankki, kun taas Python on laajalti käytetty, olio-orientoitu kieli, joka on helppo oppia ja virheenkorjaus.
Joten siirrytään eteenpäin vertailussa R vs Python ja katsotaan vertailutekijöitä.
Vertailutekijät
R otettiin käyttöön tietojen analytiikkaa varten kehitettiin yleiskieleksi. Ensin mainittua suositaan enimmäkseen hoc-analyyseille ja aineistojen tutkimiseen, kun taas jälkimmäinen sopii tietojen manipulointiin ja toistuviin tehtäviin.
java-merkkijonon oletusarvo
Katsotaanpa tekijät käytämme vertailu päällä R vs Python:
| Vertailutekijät | R | Python |
| Oppimisen helppous | ||
| Nopeus | ||
| Tiedonkäsittelyominaisuudet | ||
| Grafiikka ja visualisointi | ||
| Joustavuus | ||
| Suosio | ||
| Työn skenaario | ||
| Yhteisön tuki |
Oppimisen helppous
R: llä on jyrkkä oppimiskäyrä ja ihmiset vähemmän tai ei lainkaan kokemusta ohjelmoinnissa löytää sen vaikea alussa. Kun olet saanut otteen kielestä, sitä ei ole niin vaikea ymmärtää.
Python korostaa tuottavuutta ja koodin luettavuutta, mikä tekee siitä yhden yksinkertaisin ohjelmointi Kieli (kielet. Se on parempi, koska se on helppo oppia ja ymmärrettävyys.
Nopeus
ero aws: n ja taivaansinisen välillä
R on a matala taso ohjelmointikieli, jonka vuoksi se vaatii pidempiä koodeja yksinkertaisille menettelyille. Tämä on yksi syy alennettu nopeus .
Python on korkeatasoinen ohjelmointikieli, ja se on ollut valinta kriittisen rakentamiseen nopeasti sovellukset.
Tiedonkäsittelyominaisuudet
R on kätevä analysoida valtava määrä paketteja , helposti käytettävät testit ja kaavojen käytön etu. Mutta sitä voidaan käyttää myös perustietojen analysointiin asentamatta mitään pakettia.
TPython-paketit tietojen analysointia varten olivat ongelma mutta tämä on parantunut viimeisimpien versioiden kanssa. Numpyä ja Pandaa käytetään tietojen analysointiin Pythonissa. Se soveltuu myös rinnakkaiseen laskentaan.
Grafiikka ja visualisointi
Visualisoitu data ymmärretään tehokkaasti ja tehokkaammin kuin raaka-arvot. R koostuu lukuisista paketit, jotka tarjoavat edistyneitä graafisia ominaisuuksia .
Visualisoinnit ovat tärkeitä, kun valitaan data-analyysiohjelmisto, ja Pythonilla on upeita visualisointikirjastoja.Siinä on enemmän kirjastoja, mutta ne ovat monimutkaisia ja antaa siistin tuotoksen.
Joustavuus
se on helppokäyttöinen monimutkaiset kaavat R: ssä sekä tilastolliset testit ja mallit ovat helposti saatavilla ja helposti käytettävissä.
kuinka käsitellä ponnahdusikkunaa seleenin Webdriverissa
Python on joustava kieli kun on kyse jonkin rakentamisesta tyhjästä. Sitä käytetään myös verkkosivuston tai muiden sovellusten komentosarjoihin.
Suosio
Nyt kun tarkastelemme molempien kielten suosiota, ne alkoivat samalta tasolta vuosikymmen sitten, mutta Python todisti valtavan kasvun suosio ja sijoittui ensimmäiseksi vuonna 2016 verrattuna R: ään, joka sijoittui luettelon 6. sijalle.
Python käyttäjät ovat uskollisempi heidän kieleensä verrattuna jälkimmäisen käyttäjiin, koska prosenttiosuus siirtymisestä R: stä Pythoniin on kaksi kertaa suurempi kuin Python: sta R: ään.
Työn skenaario
Ohjelmistoyritykset ovat olleet taipuvaisempia tekniikoihin kuten , ja Suuri data mikä selittää Python-kehittäjien kysynnän kasvun. Molempia kieliä voidaan kuitenkin käyttää tilastot ja analyysit ,Pythonilla on yksinkertaisuutensa vuoksi pieni etu toiseen nähden, ja se sijoittuu korkeammalle työtrendissä.
Asiakastuki ja yhteisö
Kaupalliset ohjelmistot tarjoavat yleensä maksettua asiakastukea, mutta R: llä ja Pythonilla ei ole asiakaspalvelua, mikä tarkoittaa, että olet yksin, jos kohtaat ongelmia. Molemmilla kielillä on online-yhteisöjä. Python on suurempi yhteisön tuki verrattuna R.
Nyt olemme päässeet R: n ja Pythonin vertailun loppuun. Molemmat kielet antavat päätä vastaan taistelun datatieteen ja data-analytiikan maailmassa. Mutta Python nousee voittajaksi kahdesta niiden valtavan suosion ja yksinkertaisuuden vuoksi koodien kirjoittamisessa.
Nyt kun olet ymmärtänyt R & Pythonin vertailun, tutustu & Edureka, luotettava verkko-oppimisyritys, jolla on yli 250 000 tyytyväisen oppijan verkosto, joka levisi ympäri maailmaa.
Python-sertifiointikoulutus auttaa sinua hankkimaan asiantuntemusta kvantitatiivisesta analysoinnista, tiedonlouhinnasta ja tietojen esittämisestä lukujen ulkopuolelle muuntamalla urasi Data Scientist -rooliksi.
Data-analyysi ja R-koulutus auttavat sinua hankkimaan asiantuntemusta R-ohjelmoinnista, tietojen manipuloinnista, tutkivasta datan analysoinnista, tietojen visualisoinnista, tiedon louhinnasta, regressiosta, mielipiteiden analysoinnista ja R Studion käytöstä tosielämässätapaustutkimukset vähittäiskaupasta, sosiaalisesta mediasta.