Unterschied zwischen R und Python

Sowohl R als auch Python sind die beiden populärsten Open-Source-Programmiersprachen, die auf Data Science ausgerichtet sind. R ist die neueste Spitzentechnologie, die unter Data Minern und Statistikern für die Entwicklung statistischer Software und Datenanalyse weit verbreitet ist. R ist eine mächtige Programmiersprache, die unter Fachleuten schnell zum De-facto-Standard wird und in allen erdenklichen Disziplinen von Wissenschaft und Medizin bis zu Technik und Wirtschaft eingesetzt wird. Die Technologie ist jedoch nicht ohne Nachteile. R ist keine besonders schnelle Programmiersprache und der schlecht geschriebene Code kann ziemlich langsam sein. Python ist bekannt dafür, dass es großartige Datensätze und Flexibilität bietet, aber dennoch die Anzahl der in R verfügbaren guten statistischen Bibliotheken einholt. Welche dieser Sprachen ist jedoch einfach zu bedienen und am besten zu erlernen?

Was ist "R"?

R ist eine leistungsfähige Open-Source-Programmiersprache mit Aspekten sowohl funktionaler als auch objektorientierter (OO) Programmiersprachen. R ist mehr als nur ein Computerprogramm; Es ist eine statistische Programmierumgebung und Sprache für statistische Berechnungen und Grafiken. Es begann als Forschungsprojekt von Ross Ihaka und Robert Gentleman in den frühen 1990er Jahren. Bis 1995 war das Programm Open Source geworden, dh jeder konnte den Code absolut kostenlos ändern. Die erste Version wurde im Jahr 2000 veröffentlicht. Seitdem wurde sie in allen erdenklichen Disziplinen von der Wissenschaft bis zum Ingenieurwesen eingesetzt. Technisch ist es sowohl eine Sprache in Statistik- als auch in Informatik- und Analysesoftware, die bei der Datenanalyse von großem Nutzen ist. Die reichhaltige Bibliothek von R macht sie zur bevorzugten Wahl für statistische Analysen.

Was ist Python??

Python ist eine weitere objektorientierte Programmiersprache auf hohem Niveau, die im wissenschaftlichen und numerischen Computing weit verbreitet ist. Es wird serverseitig verwendet, da es mehrere Programmierparadigmen gibt, die zwingende und objektorientierte funktionale Programmierung beinhalten. Mit Python können Sie schneller arbeiten und Ihre Systeme effektiver integrieren. Die Gründung von Python reicht bis in die späten 1980er Jahre zurück. Es wurde ursprünglich von Guido van Rossum im Jahr 1989 konzipiert, die erste Version der Programmiersprache wurde 1991 eingeführt und später als "Python" bezeichnet. Es hat seitdem mehrere Updates durchlaufen und ist heute eine der beliebtesten Open-Source-Programmiersprachen der Community. Es ist auch eine der am weitesten verbreiteten Sprachen in der Datenwissenschaft, nach R.

Unterschied zwischen R und Python

1. Natur von R und Python

 - Sowohl R als auch Python sind zwei der beliebtesten Open-Source-Programmiersprachen für Statistiken und Datenanalysen. Beide sind kostenlos. Python ist jedoch eine universelle Multi-Paradigma-Programmiersprache, die einen allgemeineren Ansatz in Bezug auf Data Science bietet. R dagegen ist mehr als nur ein Computerprogramm; Es ist eine statistische Programmierumgebung und eine Sprache für statistische Berechnungen und Grafiken, die bei der Datenvisualisierung viel besser zu sein scheint. Der Begriff "Umgebung" in R bezeichnet ein vollständig geplantes und kohärentes System als eine inkrementelle Anhäufung spezifischer und unflexibler Werkzeuge mit anderer Datenanalysesoftware wie Python.

2. Funktionalität

 - R ist eine Computerprogramm- und statistische Programmierumgebung, die die Verwendung einer breiten Palette analytischer Methoden ermöglicht und Grafiken in Präsentationsqualität erzeugt. Es wird hauptsächlich für statistische Analysen verwendet, um Statistiker zu berücksichtigen. Es behandelt komplexe statistische Ansätze genauso einfach wie einfachere. Im Gegensatz zu den meisten Programmen, die eine Vielzahl von mathematischen und statistischen Aufgaben abdecken können. Python kann so ziemlich alles, was R macht. Es ist bekannt für seine leicht verständliche Syntax, die das Codieren und Debuggen wesentlich einfacher macht als bei anderen Programmiersprachen. 

3. Sprachumgebung 

- IDEs integrieren mehrere Tools, die speziell für die Softwareentwicklung entwickelt wurden. Eine IDE, IDLE, gehört seit 1.5.2b1 zum Standard-Python-Installationspaket. Im Laufe der Zeit sind andere IDEs aufgetaucht, die einige der beliebtesten Bibliotheken enthalten, die nicht von IDLE bereitgestellt werden. Einige der beliebtesten Python-IDEs sind Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev und mehr. Zu den beliebten R IDEs gehören RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS und mehr. Beliebte Pakete sind Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table usw..

4. Flexibilität in R und Python

 - R ist eine funktionale und dennoch ausgereifte Programmiersprache und -umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es ist leicht zu erlernen und enthält eine Vielzahl von Paketen, die sich insbesondere mit der Analyse von Daten befassen. Da es sich um Open Source handelt, bietet es mehr Flexibilität, wodurch die Analysefunktionalität auf die Anforderungen Ihres Unternehmens erweitert und angepasst werden kann. Python kann zum Entwickeln von GUI-Anwendungen und Webanwendungen verwendet werden. Da es sich um eine Universalsprache handelt, kann mit dem richtigen Werkzeug und den richtigen Bibliotheken alles erstellt werden. Es hat jedoch nicht so viele Bibliotheken wie R.

Python: Vergleichstabelle

Zusammenfassung von R Vs. Python

Sowohl R als auch Python sind Open-Source-Programmiersprachen auf hohem Niveau und gehören zu den beliebtesten in Data Science und Statistik. R eignet sich jedoch eher für die traditionelle statistische Analyse, während Python häufig für traditionelle Data Science-Anwendungen verwendet wird. R hat eine steile Lernkurve und Menschen ohne Vorkenntnisse würden es schwer finden, die Sprache am Anfang zu verstehen. Python ist relativ leicht zu erlernen, weil es auf Einfachheit fokussiert. Da es sich um eine allgemeine Programmiersprache handelt, kann es mit den richtigen Tools und Bibliotheken fast alles erstellt werden. Python ist bekannt dafür, mit großen Datensätzen und Flexibilität großartig zu sein, aber dennoch die Anzahl der in R verfügbaren guten statistischen Bibliotheken einholen.