Med den massive veksten i viktigheten av , og Datavitenskap i programvareindustrien eller programvaretjenesteselskaper har to språk vist seg å være de mest gunstige for utviklerne.Sammenligningen på R mot Python vil gi deg skarp kunnskap omto mest populære og favoritt språk for data forskere og data analytikere.Dette R mot Python blogg vil gi deg et fullstendig innblikk i språkene i følgende rekkefølge:
- Introduksjon til R & Python
- Sammenligningsfaktorer
- Enkel læring
- Hastighet
- Datahåndteringsfunksjoner
- Grafikk og visualisering
- Fleksibilitet
- Popularitetsindeks
- Jobbscenario
- Community & Customer Support
lage et objekt array i java
Introduksjon til R & Python
R regnes som det beste programmeringsspråket for enhver statistiker, da det har en omfattende katalog med statistiske og grafiske metoder. derimot, kan gjøre stort sett det samme arbeidet som R men det foretrekkes av dataforskerne eller dataanalytikerne på grunn av sin enkelhet og høye ytelse. R er et kraftig skriptspråk og svært fleksibelt med et levende samfunn og ressursbank, mens Python er et mye brukt, objektorientert språk som er lett å lære og feilsøke.
Så la oss gå videre med sammenligningen på R vs Python og se på sammenligningsfaktorene.
Sammenligningsfaktorer
R ble introdusert for dataanalyse mens ble utviklet som et språk for generell bruk. Førstnevnte er mest foretrukket for hoc-analyse og utforsking av datasett, mens sistnevnte er egnet for datamanipulering og gjentatte oppgaver.
La oss se på faktorer vi skal bruke til sammenligning på R vs Python:
| Sammenligningsfaktorer | R | Python |
| Enkel læring | ||
| Hastighet | ||
| Datahåndteringsfunksjoner | ||
| Grafikk og visualisering | ||
| Fleksibilitet | ||
| Popularitet | ||
| Jobbscenario | ||
| Samfunnsstøtte |
Enkel læring
R har en bratt læringskurve og mennesker med mindre eller ingen erfaring i programmering finner det vanskelig i begynnelsen. Når du har fått tak i språket, er det ikke så vanskelig å forstå.
Python legger vekt på produktivitet og kodelesbarhet, noe som gjør den til en av enkleste programmering språk. Det er å foretrekke på grunn av sin enkle læring og forståelighet.
Hastighet
R er en lavt nivå programmeringsspråk som krever lengre koder for enkle prosedyrer. Dette er en grunn til redusert hastighet .
Python er en høy level programmeringsspråk, og det har vært valget for å bygge kritisk ennå fort applikasjoner.
Datahåndteringsfunksjoner
R er praktisk for analyse på grunn av stort antall pakker , lett brukbare tester og fordelen med å bruke formler. Men den kan også brukes til grunnleggende dataanalyse uten installasjon av noen pakke.
TPython-pakkene for dataanalyse var et problem men dette har forbedret seg med de nyeste versjonene. Numpy og Pandas brukes til dataanalyse i Python. Det er også egnet for parallell beregning.
Grafikk og visualisering
Visualiserte data forstås effektivt og mer effektivt enn råverdier. R består av mange pakker som gir avanserte grafiske funksjoner .
Visualiseringer er viktige når du velger dataanalyseprogramvare, og Python har noen fantastiske visualiseringsbiblioteker.Det har flere biblioteker, men de er komplekse og gir en ryddig utgang.
print_r til streng
Fleksibilitet
Det er lett å bruke komplekse formler i R, og også de statistiske testene og modellene er lett tilgjengelige og enkle å bruke.
Python er en fleksibelt språk når det gjelder å bygge noe fra bunnen av. Den brukes også til skripting av et nettsted eller andre applikasjoner.
Popularitet
Nå hvis vi ser på begge språkens popularitet, startet de fra samme nivå for et tiår siden, men Python var vitne til en enorm vekst i popularitet og ble rangert først i 2016 sammenlignet med R som ble rangert som 6. i listen.
Python brukerne er mer lojale til språket deres sammenlignet med brukerne av sistnevnte, da prosentandelen av å bytte fra R til Python er dobbelt så stor som Python til R.
Jobbscenario
Programvareselskapene har vært mer tilbøyelige til teknologier som , og Stor Data som forklarer veksten i etterspørselen etter Python-utviklere. Selv om begge språkene kan brukes til statistikk og analyse ,Python har en liten kant over den andre på grunn av sin enkelhet og rangerer høyere på jobbtrendene.
Kundesupport og fellesskap
Kommersielle programvare tilbyr vanligvis betalt kundesupport, men R og Python har ikke kundeservicestøtte, noe som betyr at du er alene hvis du møter noen problemer. Begge språkene har imidlertid nettsamfunn for hjelp. Python har en større samfunnsstøtte sammenlignet med R.
inngangsnivå python utvikler CV
Nå med dette har vi kommet til slutten av sammenligningen på R vs Python. Begge språkene gir kamp mot hodet i en verden av datavitenskap og dataanalyse. Men Python dukker opp som vinneren av de to på grunn av sin enorme popularitet og enkelhet i å skrive koder.
Nå som du har forstått sammenligningen mellom R & Python, sjekk ut & av Edureka, et pålitelig online læringsfirma med et nettverk med mer enn 250 000 fornøyde elever spredt over hele verden.
Python-sertifiseringstrening hjelper deg med å skaffe deg ekspertise innen kvantitativ analyse, datautvinning og presentasjon av data for å se utover tallene ved å transformere karrieren din til Data Scientist-rolle.
Data Analytics med R-trening vil hjelpe deg med å få ekspertise innen R-programmering, datamanipulering, utforskende dataanalyse, datavisualisering, datautvinning, regresjon, sentimentanalyse og bruk av R Studio for det virkelige livcasestudier på detaljhandel, sosiale medier.