R vs Python: Battle of the Best

Tento srovnávací blog o R vs Python vám poskytne ostré znalosti o dvou nejoblíbenějších jazycích pro datové vědce a datové analytiky.

S masivním růstem významu , a Data Science v softwarovém průmyslu nebo společnostech poskytujících softwarové služby se pro vývojáře ukázaly jako nejpříznivější jazyky.Srovnání na R vs Python vám poskytne ostré znalosti odva nejoblíbenější a nejoblíbenější jazyky pro datové vědce a datové analytiky.Tento R vs Python blog vám poskytne kompletní přehled o jazycích v následujícím pořadí:





jak používat čekání a upozornění v Javě

Úvod do R & Pythonu

R je považován za nejlepší programovací jazyk pro každého statistika, protože má rozsáhlý katalog statistických a grafických metod. na druhou stranu může dělat skoro stejnou práci jako R ale je preferován datovými vědci nebo datovými analytiky kvůli jeho jednoduchosti a vysokému výkonu. R je výkonný skriptovací jazyk a je vysoce flexibilní s živou komunitou a zdrojovou bankou, zatímco Python je široce používaný objektově orientovaný jazyk, který se snadno učí a ladí.



Pojďme tedy dopředu s porovnáním na R vs Python a podívejme se na srovnávací faktory.

Srovnávací faktory

R byl zaveden pro analýzu dat, zatímco byl vyvinut jako univerzální jazyk. První z nich je většinou preferován pro hoc analýzu a zkoumání datových sad, zatímco druhý je vhodný pro manipulaci s daty a opakované úkoly.

Podívejme se na faktory budeme používat pro srovnání na R vs Python:



Srovnávací faktory R Krajta
Snadné učení
Rychlost
Schopnosti zpracování dat
Grafika a vizualizace
Flexibilita
Popularita
Scénář úlohy
Podpora komunity

Snadné učení

R má strmou křivku učení a lidi s menší nebo žádné zkušenosti v programování to najde obtížný na začátku. Jakmile si jazyk osvojíte, není tak těžké mu porozumět.

Python klade důraz na produktivitu a čitelnost kódu, což z něj činí jeden z nejjednodušší programování jazyky. Je vhodnější vzhledem ke snadnosti učení a srozumitelnosti.

Rychlost

R je a nízká úroveň programovací jazyk, kvůli kterému vyžaduje delší kódy pro jednoduché postupy. To je jeden z důvodů snížená rychlost .

Python je a vysoká úroveň programovací jazyk a zatím to byla volba pro vytváření kritických rychle aplikace.

Schopnosti zpracování dat

R je vhodný pro analýzu kvůli obrovské množství balíčků , snadno použitelné testy a výhoda používání vzorců. Lze jej však také použít pro základní analýzu dat bez instalace jakéhokoli balíčku.

TBalíčky Pythonu pro analýzu dat byly problémem ale u posledních verzí se to zlepšilo. Numpy a Pandas se používají pro analýzu dat v Pythonu. Je také vhodný pro paralelní výpočet.

Grafika a vizualizace

Vizualizovaná data jsou chápána efektivně a efektivněji než nezpracované hodnoty. R se skládá z mnoha balíčky, které poskytují pokročilé grafické funkce .

Při výběru softwaru pro analýzu dat jsou důležité vizualizace a Python má několik úžasných vizualizačních knihoven.Má větší počet knihoven, ale jsou složité a dává pořádný výstup.

AWS spustí instanci ze snímku

Flexibilita

to je snadné použití složité vzorce v R a také statistické testy a modely jsou snadno dostupné a snadno použitelné.

Python je a flexibilní jazyk pokud jde o stavbu něčeho od nuly. Používá se také ke skriptování webových stránek nebo jiných aplikací.

Popularita

Podíváme-li se nyní na popularitu obou jazyků, začaly před deseti lety na stejné úrovni, ale Python byl svědkem obrovského růstu v popularitě a byl na prvním místě v roce 2016 ve srovnání s R, který se umístil na 6. místě v seznamu.

Krajta uživatelé jsou loajálnější do jejich jazyka ve srovnání s jejich uživateli, protože procento přechodu z R na Python je dvakrát větší než z Pythonu na R.

Scénář úlohy

Softwarové společnosti více inklinovaly k technologiím, jako je , a Velká data což vysvětluje růst poptávky po vývojářích v Pythonu. Lze však použít oba jazyky statistiky a analýzy ,Python má oproti druhému mírný náskok díky své jednoduchosti a zaujímá vyšší pozici v trendech práce.

Zákaznická podpora a komunita

Komerční software obvykle nabízí placenou zákaznickou podporu, ale R a Python nemají zákaznickou podporu, což znamená, že jste sami, pokud narazíte na problém. Oba jazyky však mají online komunity. Krajtavětší podpora komunity ve srovnání s R.

co je scipy v pythonu

S tímto jsme se dostali na konec srovnání na R vs Python. Oba jazyky dávají přímý boj ve světě datové vědy a datové analýzy. Ale Python se z těchto dvou vynořil jako vítěz kvůli své nesmírné popularitě a jednoduchosti psaní kódů.

Nyní, když jste pochopili srovnání mezi R & Python, podívejte se na & Edureka, důvěryhodná online vzdělávací společnost se sítí více než 250 000 spokojených studentů po celém světě.

Certifikační školení v Pythonu vám pomůže získat odborné znalosti v oblasti kvantitativní analýzy, dolování dat a prezentace dat, abyste viděli nad rámec čísel transformací vaší kariéry do role Data Scientist.

Školení Data Analytics with R vám pomůže získat odborné znalosti v oblasti programování R, manipulace s daty, průzkumné analýzy dat, vizualizace dat, dolování dat, regrese, analýzy sentimentu a používání R Studio v reálném životěpřípadové studie z maloobchodu, sociálních médií.