С огромния ръст на значението на , и Наука за данните в софтуерната индустрия или компаниите за софтуерни услуги два езика се очертаха като най-благоприятните за разработчиците.Сравнението на R срещу Python ще ви предостави ясни знания задва най-популярни и любими езика за изследователите на данни и анализаторите на данни.Това R срещу Python blog ще ви предостави пълна представа за езиците в следната последователност:
- Въведение в R & Python
- Сравнителни фактори
- Лесно обучение
- Скорост
- Възможности за обработка на данни
- Графика и визуализация
- Гъвкавост
- Индекс на популярност
- Сценарий за работа
- Общност и поддръжка на клиенти
как да използвам суинг
Въведение в R & Python
R се счита за най-добрият език за програмиране за всеки статистик, тъй като притежава обширен каталог от статистически и графични методи. от друга страна, може да върши почти същата работа като R но е предпочитан от изследователите на данни или анализаторите на данни поради своята простота и висока производителност. R е мощен скриптов език и изключително гъвкав с динамична общност и ресурсна банка, докато Python е широко използван обектно ориентиран език, който е лесен за изучаване и отстраняване на грешки.
Така че нека да продължим напред със сравнението на R срещу Python и да разгледаме факторите за сравнение.
Сравнителни фактори
R беше въведена за анализ на данни, докато е разработен като език с общо предназначение. Първият е най-предпочитан за hoc анализ и проучване на набори от данни, докато вторият е подходящ за манипулиране на данни и повтарящи се задачи.
Нека да разгледаме фактори ще използваме за сравнение На R срещу Python:
| Сравнителни фактори | R | Python |
| Лесно обучение | ||
| Скорост | ||
| Възможности за обработка на данни | ||
| Графика и визуализация | ||
| Гъвкавост | ||
| Популярност | ||
| Сценарий за работа | ||
| Подкрепа от общността |
Лесно обучение
R има стръмна крива на обучение и хората с по-малко или никакъв опит в програмирането го намира труден в началото. След като овладеете езика, не е толкова трудно да се разбере.
Python набляга на производителността и четливостта на кода, което го прави един от най-просто програмиране езици. За предпочитане е поради лекотата на учене и разбираемостта.
Скорост
R е a ниско ниво език за програмиране, поради което изисква по-дълги кодове за прости процедури. Това е една от причините за намалена скорост .
Python е високо ниво език за програмиране и това все още е изборът за изграждане на критични бърз приложения.
Възможности за обработка на данни
R е удобен за анализ поради огромен брой пакети , лесно използваеми тестове и предимството от използването на формули. Но може да се използва и за основен анализ на данни без инсталиране на какъвто и да е пакет.
тпакетите на Python за анализ на данни бяха проблем но това се подобри с последните версии. Numpy и Pandas се използват за анализ на данни в Python. Подходящ е и за паралелни изчисления.
Графика и визуализация
Визуализираните данни се разбират ефективно и по-ефективно от суровите стойности. R се състои от многобройни пакети, които предоставят разширени графични възможности .
Визуализациите са важни при избора на софтуер за анализ на данни и Python има някои невероятни библиотеки за визуализация.Той има по-голям брой библиотеки, но те са сложни и дава подреден изход.
как да създам сингълтон клас в java -
Гъвкавост
то е лесен за използване сложни формули в R, както и статистическите тестове и модели са лесно достъпни и лесно използвани.
Python е гъвкав език когато става въпрос за изграждане на нещо от нулата. Използва се и за създаване на скриптове на уебсайт или други приложения.
Популярност
Сега, ако разгледаме популярността на двата езика, те са започнали от едно и също ниво преди десетилетие, но Python е свидетел на огромен растеж по популярност и е класиран на първо място през 2016 г. в сравнение с R, който се класира на 6-то място в списъка.
Python потребителите са по-лоялни на техния език в сравнение с потребителите на последния, тъй като процентът на превключване от R към Python е два пъти по-голям от Python към R.
Сценарий за работа
Софтуерните компании са по-склонни към технологии като , и Голяма информация което обяснява нарастването на търсенето на разработчици на Python. Въпреки това и двата езика могат да се използват за статистика и анализ ,Python има леко предимство пред другия, поради своята простота и се класира по-високо в тенденциите в работата.
Поддръжка на клиенти и общност
Търговските софтуери обикновено предлагат платена поддръжка на клиенти, но R и Python нямат поддръжка за обслужване на клиенти, което означава, че сте сами, ако се сблъскате с проблеми. И двата езика имат онлайн общности за помощ. Python има по-голяма подкрепа от общността в сравнение с R.
превръща обекта в масив php
Сега с това стигнахме до края на сравнението на R срещу Python. И двата езика водят главна борба в света на науката за данни и анализа на данните. Но Python се очертава като победител от двамата поради огромната си популярност и простота в писането на кодове.
След като разбрахте сравнението между R & Python, вижте & от Edureka, доверена компания за онлайн обучение с мрежа от над 250 000 доволни учащи, разпространени по целия свят.
Обучението за сертифициране на Python ще ви помогне да придобиете опит в количествения анализ, извличането на данни и представянето на данни, за да видите отвъд цифрите, като трансформирате кариерата си в ролята на Data Scientist.
Анализът на данни с обучение R ще ви помогне да придобиете опит в R програмиране, манипулиране на данни, проучвателен анализ на данни, визуализация на данни, извличане на данни, регресия, анализ на настроението и използване на R Studio за реалния животказуси на дребно, социални медии.