Python против R: что лучше?

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.

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


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

Отправить комментарий

Новые Старые