Differenza tra R e Python

Sia R che Python sono i due linguaggi di programmazione open source più popolari orientati alla scienza dei dati. R è l'ultima tecnologia all'avanguardia ampiamente utilizzata dai minatori e dagli statistici per lo sviluppo di software statistici e analisi dei dati. R è un potente linguaggio di programmazione che sta rapidamente diventando lo standard de facto tra i professionisti ed è stato utilizzato in ogni disciplina concepibile dalla scienza e dalla medicina all'ingegneria e agli affari. Tuttavia, la tecnologia non è priva della sua giusta parte di aspetti negativi. R non è particolarmente un linguaggio di programmazione veloce e il codice scritto male può essere abbastanza lento. Python è ben noto per essere eccezionale con grandi set di dati e flessibilità, ma sta ancora recuperando il numero di buone librerie statistiche disponibili in R. Ma quale di queste lingue è facile da usare e meglio da imparare?

Cosa è "R"?

R è un potente linguaggio di programmazione open-source con aspetti di linguaggi di programmazione sia funzionali che object-oriented (OO). R è più di un semplice programma per computer; è un ambiente di programmazione statistica e un linguaggio per il calcolo statistico e la grafica. E 'iniziato come un progetto di ricerca di Ross Ihaka e Robert Gentleman nei primi anni '90 e nel 1995, il programma era diventato open source, il che significava che chiunque poteva modificare o modificare il codice in modo assolutamente gratuito. La prima versione è stata rilasciata nel 2000. Da allora, è stata utilizzata in ogni disciplina concepibile dalla scienza all'ingegneria. Tecnicamente, è sia un linguaggio in statistica che software per l'informatica e l'analisi con un'utilità significativa nell'analisi dei dati. La ricca libreria di funzionalità di R è ciò che lo rende la scelta più preferita per l'analisi statistica.

Cos'è Python?

Python è ancora un altro linguaggio di programmazione orientato agli oggetti di alto livello ampiamente utilizzato nel calcolo scientifico e numerico. Viene utilizzato dal lato server per via dei suoi molteplici paradigmi di programmazione che coinvolgono la programmazione funzionale imperativa e orientata agli oggetti. Python ti consente di lavorare più rapidamente e di integrare i tuoi sistemi in modo più efficace. La fondazione di Python risale alla fine degli anni '80. Fu originariamente concettualizzato da Guido van Rossum nel 1989 e la prima versione del linguaggio di programmazione fu introdotta nel 1991 e successivamente chiamata "Python". Da allora ha subito diversi aggiornamenti ed è ora uno dei linguaggi di programmazione open-source più popolari utilizzati tra la comunità. È anche una delle lingue ampiamente usate nella scienza dei dati, seconda a R.

Differenza tra R e Python

1. Natura di R e Python

 - Sia R che Python sono i due linguaggi di programmazione open source più popolari utilizzati per le statistiche e l'analisi dei dati ed entrambi sono gratuiti. Tuttavia, Python è un linguaggio di programmazione multi-paradigma generico che fornisce un approccio più generale verso la scienza dei dati. R, d'altra parte, è più di un semplice programma per computer; è un ambiente di programmazione statistica e un linguaggio per il calcolo statistico e la grafica che sembra essere molto più efficace nella visualizzazione dei dati. Il termine ambiente in R caratterizza un sistema completamente pianificato e coerente, piuttosto che un accumulo incrementale di strumenti specifici e inflessibili con altri software di analisi dei dati come Python.

2. Funzionalità

 - R è un programma per computer e un ambiente di programmazione statistica che consente l'utilizzo di un'ampia gamma di metodi analitici e produce grafica di qualità di presentazione. Viene principalmente utilizzato per l'analisi statistica tenendo conto degli statistici. Gestisce approcci statistici complessi tanto facilmente quanto quelli più semplici. È diverso dalla maggior parte dei programmi che possono gestire una grande varietà di compiti matematici e statistici. Python può fare praticamente tutto ciò che fa R. È noto per la sua sintassi di facile comprensione che rende la codifica e il debug molto più semplice rispetto ad altri linguaggi di programmazione. 

3. Ambiente linguistico 

- Gli IDE integrano diversi strumenti specificamente progettati per lo sviluppo del software. Un IDE, IDLE, fa parte del pacchetto di installazione standard di Python dal 1.5.2b1. Nel corso del tempo sono sorti altri IDE che incorporano alcune delle librerie più popolari non fornite da IDLE. Alcuni dei popolari IDE Python sono Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev e altro ancora. Alcuni dei più popolari IDE includono RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS e altro. I pacchetti popolari includono Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table e così via.

4. Flessibilità in R e Python

 - R è un linguaggio di programmazione funzionale e sofisticato per l'elaborazione statistica e grafica. È facile da raccogliere e ha un numero enorme di pacchetti che si occupano in particolare dell'analisi dei dati. Essendo open source, offre una maggiore flessibilità che di fatto offre la possibilità di estendere e modificare la funzionalità analitica in base alle esigenze della tua organizzazione. Python può essere utilizzato per sviluppare sia applicazioni GUI che applicazioni Web e poiché è un linguaggio generico, può essere utilizzato per creare letteralmente qualsiasi cosa, con gli strumenti e le librerie corretti. Tuttavia, non ha tante librerie come R.

R vs. Python: grafico di confronto

Riepilogo delle risposte. Pitone

Sia R che Python sono linguaggi di programmazione open source di alto livello e tra i più popolari nella scienza e statistica dei dati. Tuttavia, R è più adatto per l'analisi statistica tradizionale, mentre Python viene spesso utilizzato per applicazioni di data science tradizionali. R ha una curva di apprendimento ripida e le persone senza alcuna esperienza precedente avrebbero difficoltà a cogliere la lingua all'inizio. Python è relativamente facile da imparare perché si concentra sulla semplicità e poiché è un linguaggio di programmazione generico, può essere usato per costruire quasi tutto, con gli strumenti e le librerie giusti. Python è ben noto per essere eccezionale con grandi set di dati e flessibilità, ma sta ancora recuperando il numero di buone librerie statistiche disponibili in R.