R vs Python: Bitka najboljših

Z ogromno rastjo pomena , in Podatkovna znanost v industriji programske opreme ali podjetjih, ki se ukvarjajo s programsko opremo, sta se dva jezika razvila kot najbolj ugodna za razvijalce.Primerjava na R vs Python vam bo dal jasno znanje odva najbolj priljubljena in najljubša jezika za znanstvenike in analitike podatkov.To R vs Python blog vam bo dal popoln vpogled v jezike v naslednjem zaporedju:

• Uvod v R & Python
• Dejavniki primerjave
• Enostavnost učenja
• Hitrost
• Zmogljivosti za obdelavo podatkov
• Grafika in vizualizacija
• Prilagodljivost
• Indeks priljubljenosti
• Scenarij dela
• Skupnost in podpora strankam

kako uporabiti metodo split v javi

Uvod v R & Python

R velja za najboljšega programskega jezika za katerega koli statistika, saj ima obsežen katalog statističnih in grafičnih metod. po drugi strani pa lahko opravlja skoraj enako delo kot R vendar ga imajo prednost znanstveniki ali analitiki podatkov zaradi enostavnosti in visoke zmogljivosti. R je zmogljiv skriptni jezik in zelo prilagodljiv z živahno skupnostjo in banko virov, medtem ko je Python široko uporabljen, objektno usmerjen jezik, ki se ga je enostavno naučiti in odpraviti.

Torej, nadaljujmo s primerjavo R in Pythona in si oglejmo dejavnike primerjave.

Dejavniki primerjave

R je bila uvedena za podatkovno analitiko, medtem ko je bil razvit kot jezik za splošne namene. Prvi je večinoma najprimernejši za hoc analizo in raziskovanje naborov podatkov, drugi pa je primeren za obdelavo podatkov in ponavljajoče se naloge.

Poglejmo dejavniki bomo uporabili za primerjava na R vs Python:

Enostavnost učenja

R ima strmo učno krivuljo in ljudje z manj ali nič izkušenj v programiranju najde težko na začetku. Ko enkrat obvladate jezik, ga ni več težko razumeti.

Python poudarja produktivnost in berljivost kode, zaradi česar je ena izmed najpreprostejše programiranje jezikov. Zaželeno je zaradi enostavnosti učenja in razumljivosti.

Hitrost

R je a nizka stopnja programski jezik, zaradi katerega zahteva daljše kode za enostavne postopke. To je eden od razlogov za zmanjšana hitrost .

Python je visoka stopnja programski jezik in je še vedno izbira za gradnjo kritičnega hitro aplikacij.

Zmogljivosti za obdelavo podatkov

R je primeren za analizo zaradi ogromno paketov , lahko uporabni testi in prednost uporabe formul. Lahko pa se uporablja tudi za osnovno analizo podatkov brez namestitve katerega koli paketa.

Tpakete Python za analizo podatkov so bile vprašanje vendar se je to izboljšalo z najnovejšimi različicami. Numpy in Pandas se uporabljajo za analizo podatkov v Pythonu. Primeren je tudi za vzporedno računanje.

Grafika in vizualizacija

Vizualizirani podatki se razumejo bolj učinkovito in bolj učinkovito kot surove vrednosti. R je sestavljen iz številnih paketi, ki nudijo napredne grafične zmogljivosti .

Pri izbiri programske opreme za analizo podatkov so vizualizacije pomembne, Python pa ima nekaj neverjetnih knjižnic za vizualizacijo.Ima več knjižnic, vendar so zapleteni in daje urejen izhod.

Prilagodljivost

je enostaven za uporabo zapletene formule v R in tudi statistični testi in modeli so na voljo in enostavni za uporabo.

Python je prilagodljiv jezik ko gre za gradnjo nečesa iz nič. Uporablja se tudi za skriptiranje spletnega mesta ali drugih aplikacij.

Priljubljenost

Če pogledamo priljubljenost obeh jezikov, sta se pred desetletjem začela na isti ravni, vendar Python je bil priča veliki rasti priljubljenosti in je bil leta 2016 uvrščen na prvo mesto v primerjavi z R, ki je bil na 6. mestu.

Python uporabniki so bolj zvest njihovemu jeziku v primerjavi z uporabniki slednjih, saj je odstotek prehoda z R na Python dvakrat večji od Pythona na R.

Scenarij dela

Podjetja s programsko opremo so bila bolj nagnjena k tehnologijam, kot so , in Veliki podatki kar pojasnjuje rast povpraševanja po razvijalcih Pythona. Čeprav se lahko uporabljata oba jezika statistika in analiza ,Python ima zaradi svoje preprostosti rahlo prednost pred ostalimi in se uvršča višje po trendih na delovnem mestu.

Podpora strankam in skupnost

Komercialna programska oprema običajno ponuja plačljivo podporo strankam, vendar R in Python nimata podpore za podporo strankam, kar pomeni, da ste sami, če imate kakršne koli težave. Oba jezika imata za pomoč spletne skupnosti. Python ima večja podpora skupnosti v primerjavi z R.

Zdaj smo s tem prišli do konca primerjave na R vs Python. Oba jezika se v svetu podatkovne znanosti in analitike podatkov spopadata z glavo. Toda Python se je izkazal za zmagovalca zaradi izjemne priljubljenosti in preprostosti pisanja kod.

Zdaj, ko ste razumeli primerjavo med R & Python, si oglejte & Edureka, zaupanja vredno podjetje za spletno učenje z mrežo več kot 250.000 zadovoljnih učencev, razširjenih po vsem svetu.

Python Certification Training vam bo pomagal pridobiti strokovno znanje o kvantitativni analizi, rudarjenju podatkov in predstavitvi podatkov, s čimer boste svojo kariero spremenili v vlogo Data Scientist.

Podatkovna analitika z usposabljanjem R vam bo pomagala pridobiti znanje o programiranju R, manipulaciji s podatki, raziskovalni analizi podatkov, vizualizaciji podatkov, rudarjenju podatkov, regresiji, analizi sentimenta in uporabi R Studio za resnično življenještudije primerov o maloprodaji, socialnih medijih.