Статистическое программирование стало популярным в связи с растущим значением изучения и анализа данных. Есть два основных языка - Python и R - которые поддерживают статистическое программирование с их обширным набором пакетов и инструментов.
В этой статье мы кратко объяснили оба языка, перечислили их преимущества и недостатки и сравнили их оба.
Он разработан, чтобы быть легко читаемым. Его синтаксис прост, но эффективен. Его модули позволяют выполнять многие вещи, например, объектно-ориентированное программирование. Он расширяемый и взаимодействует с системами OSI. Его можно настроить с помощью сторонних расширений, а также из индекса пакетов Python.
Python имеет обширную стандартную библиотеку полезных модулей и набор модулей, известный как «Стандартная библиотека» Python, которые по умолчанию поставляются с языком. Один из руководящих принципов Python заключается в том, что пользователи должны легко расширять и изменять существующие библиотеки и добавлять новые модули, а не усложнять их изменение.
Python - это универсальный язык программирования для начинающих. Его можно использовать для внутренней разработки, разработки программного обеспечения, написания системных скриптов, анализа данных и статистического анализа.Python для вашей ОС можно скачать здесь.
R имеет широко распространенный набор функций статистических и графических методов, включая статистическую интерференцию, линейную регрессию, алгоритмы машинного обучения, временные ряды, линейное и нелинейное моделирование, кластеризацию и многие другие.
R имеет почти 12 000 с лишним библиотек, которые хранятся в CRAN, которая является бесплатной и имеет открытый исходный код. Это расшифровывается как Comprehensive R Archive Network. Эти библиотеки можно загрузить непосредственно в программное обеспечение R из CRAN и использовать. Он также не зависит от машины, что делает его доступным на нескольких машинах.R для вашей ОС можно скачать здесь.
В этой статье мы кратко объяснили оба языка, перечислили их преимущества и недостатки и сравнили их оба.
Python
Python - это интерпретируемый интерактивный объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня. Первоначально разработанный в 1991 году, это удобный язык программирования с открытым исходным кодом, который находит основные приложения в AI, машинном обучении, больших данных, робототехнике и настольных приложениях на основе графического интерфейса.Он разработан, чтобы быть легко читаемым. Его синтаксис прост, но эффективен. Его модули позволяют выполнять многие вещи, например, объектно-ориентированное программирование. Он расширяемый и взаимодействует с системами OSI. Его можно настроить с помощью сторонних расширений, а также из индекса пакетов Python.
Python имеет обширную стандартную библиотеку полезных модулей и набор модулей, известный как «Стандартная библиотека» Python, которые по умолчанию поставляются с языком. Один из руководящих принципов Python заключается в том, что пользователи должны легко расширять и изменять существующие библиотеки и добавлять новые модули, а не усложнять их изменение.
Python - это универсальный язык программирования для начинающих. Его можно использовать для внутренней разработки, разработки программного обеспечения, написания системных скриптов, анализа данных и статистического анализа.Python для вашей ОС можно скачать здесь.
Преимущества Python | Недостатки Python |
---|---|
Легкость чтения, письма и понимания. | Не идеально подходит для игр и разработки приложений. |
Интерпретируется и динамически типизируется | |
Бесплатный и открытый исходный код | |
Построчное выполнение кода упрощает отладку. | Немного медленно, потому что использует интерпретатор. |
Имеет встроенную обширную стандартную библиотеку. | - |
Его можно интегрировать с другими языками программирования, такими как Java и C / C ++. | - |
Не зависит от платформы; как только код будет готов, его можно будет запустить на любой платформе. | - |
Обеспечивает хорошее взаимодействие с большинством баз |
R
Выпущенный в 1993 году, R представляет собой динамический процедурный объектно-ориентированный язык программирования. Настоятельно рекомендуется для выполнения статистических операций, работы с наукой о данных, а также для визуализации. Его можно использовать на платформах UNIX, Linux, FreeBSD, Windows и macOS.R имеет широко распространенный набор функций статистических и графических методов, включая статистическую интерференцию, линейную регрессию, алгоритмы машинного обучения, временные ряды, линейное и нелинейное моделирование, кластеризацию и многие другие.
R имеет почти 12 000 с лишним библиотек, которые хранятся в CRAN, которая является бесплатной и имеет открытый исходный код. Это расшифровывается как Comprehensive R Archive Network. Эти библиотеки можно загрузить непосредственно в программное обеспечение R из CRAN и использовать. Он также не зависит от машины, что делает его доступным на нескольких машинах.R для вашей ОС можно скачать здесь.
Преимущества | Недостатки |
---|---|
Отличные статистические вычисления и анализ | Сложно из-за разного синтаксиса |
Большие библиотеки | Избыточные библиотеки, которые могут ухудшить качество графиков |
Открытый исходный код | Плохое управление памятью и низкая скорость |
Кросс-платформенная поддержка | Низкая безопасность |
Выполняет очистку данных, анализ данных и веб-скрейпинг. | - |
Мощная графика | - |
Компилятор не требуется | - |
Хорошо интегрируется с другим программным обеспечением | - |
Активное сообщество |
Python против R
Хотя у Python и R есть свои преимущества и недостатки, в зависимости от требуемого конечного продукта следует выбирать между Python или R. R в настоящее время чаще используется учеными и исследователями. Напротив, Python больше используется программистами и разработчиками. Оба обладают исключительными статистическими способностями; следовательно, здесь нет конкретного победителя.Параметр | Python | R |
---|---|---|
Тип | Интерпретируемый язык | Интерпретируемый язык |
Тип программирования | Функциональный, объектно-ориентированный, структурированный и аспектно-ориентированный язык | Процедурный и объектно-ориентированный язык |
IDE | Ноутбук Ipython, Spyder | RStudio |
Использует | Универсальный язык для разработки и развертывания | Статистический язык и графическая интерпретация |
Лучше всего подходит для | Глубокое обучение | Визуализация данных |
Обслуживание | Надежный язык, простой в обслуживании | Требует более высокого обслуживания |
Пакеты | Только один пакет на одну задачу | Несколько пакетов для одной задачи |
Статистические пакеты | Слабее | Сильнее |
Скорость | Быстрее R | Медленнее, чем Python |
Легкость использования | Легче разрабатывать модели с нуля | Легче использовать существующую библиотеку |
Размер базы данных | Большой размер | Большой размер |
Tags:
Вопросы и ответы