Perbezaan Antara R dan Python

Kedua-dua R dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan sumber terbuka paling popular yang berorientasikan kepada sains data. R adalah teknologi canggih terkini yang banyak digunakan di kalangan penambang data dan ahli statistik untuk membangunkan perisian statistik dan analisis data. R adalah bahasa pengaturcaraan yang kuat yang pesat menjadi standard de facto di kalangan profesional dan telah digunakan dalam setiap disiplin yang dapat dibayangkan dari sains dan kedokteran untuk kejuruteraan dan perniagaan. Walau bagaimanapun, teknologi itu tidak tanpa bahagian yang saksama daripada kerugian. R bukanlah bahasa pengaturcaraan yang cepat dan kod tertulis yang buruk boleh agak lambat. Python terkenal kerana hebat dengan dataset dan fleksibiliti yang besar tetapi masih menangkap jumlah perpustakaan statistik yang baik yang ada di R. Tetapi mana antara bahasa ini mudah digunakan dan terbaik untuk belajar?

Apakah "R"?

R adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang kuat dengan aspek kedua-dua bahasa pengaturcaraan berfungsi dan berorientasikan objek (OO). R adalah lebih daripada sekadar program komputer; ia adalah persekitaran pengaturcaraan statistik dan bahasa untuk pengkomputeran dan grafik statistik. Ia bermula sebagai projek penyelidikan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada awal 1990-an dan pada tahun 1995, program itu telah menjadi sumber terbuka yang bermaksud sesiapa sahaja boleh mengubah suai atau mengubah kod yang sama sekali bebas daripada kos. Versi pertama dikeluarkan pada tahun 2000. Sejak itu, ia telah digunakan dalam setiap disiplin yang dapat dibayangkan dari sains ke kejuruteraan. Secara teknikalnya, kedua-dua bahasa dalam statistik serta sains komputer dan perisian analisis dengan kegunaan yang signifikan dalam analisis data. Ciri perpustakaan yang kaya R adalah yang menjadikannya pilihan yang paling disukai untuk analisis statistik.

Apa itu Python?

Python adalah satu lagi bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek peringkat tinggi yang banyak digunakan dalam pengkomputeran saintifik dan numerik. Ia digunakan di sebelah pelayan kerana paradigma pemrogramannya yang pelbagai yang melibatkan pemrograman fungsi yang penting dan berorientasikan objek. Python membolehkan anda untuk bekerja lebih cepat dan mengintegrasikan sistem anda dengan lebih berkesan. Asas Python kembali ke akhir 1980-an. Ia pada mulanya dikonseptualisasikan oleh Guido van Rossum pada tahun 1989 dan versi pertama bahasa pengaturcaraan diperkenalkan pada tahun 1991, dan kemudian dinamakan "Python". Ia telah melalui beberapa kemas kini sejak itu dan kini merupakan salah satu bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang paling popular yang digunakan di kalangan masyarakat. Ia juga merupakan salah satu bahasa yang digunakan secara meluas dalam sains data, kedua ke R.

Perbezaan antara R dan Python

1. Sifat R dan Python

 - Kedua-dua R dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan sumber terbuka paling popular yang digunakan untuk statistik dan analisis data dan keduanya bebas. Walau bagaimanapun, Python adalah bahasa pengaturcaraan multi-paradigma tujuan umum yang menyediakan pendekatan yang lebih umum ke arah sains data. R, sebaliknya, adalah lebih daripada sekadar program komputer; ia adalah persekitaran pengaturcaraan statistik dan bahasa untuk pengkomputeran dan grafik statistik yang nampaknya lebih baik pada visualisasi data. Persekitaran istilah di R menyifatkan sistem yang dirancang dan koheren sepenuhnya, bukan pengumpulan tambahan alat khusus dan tidak fleksibel dengan perisian analisis data lain seperti Python.

2. Fungsi

 - R adalah program komputer dan persekitaran pengaturcaraan statistik yang membolehkan pelbagai kaedah analisis untuk digunakan dan menghasilkan grafik kualiti persembahan. Ia digunakan terutamanya untuk statistik statistik yang menjaga ahli statistik dalam fikiran. Ia mengendalikan pendekatan statistik yang kompleks dengan mudah. Ia tidak seperti kebanyakan program yang boleh menangani pelbagai tugas matematik dan statistik yang besar. Python boleh melakukan banyak perkara yang dilakukan oleh R. Ia dikenali dengan sintaks yang mudah difahami yang menjadikan pengekodan dan penyahpepelan jauh lebih mudah daripada dengan bahasa pengaturcaraan lain. 

3. Persekitaran Bahasa 

- IDE mengintegrasikan beberapa alat yang direka khusus untuk pembangunan perisian. Satu IDE, IDLE, datang sebagai sebahagian daripada pakej pemasangan Python standard sejak 1.5.2b1. Dari masa ke masa, IDE lain telah berkembang yang menggabungkan beberapa perpustakaan yang lebih popular yang tidak disediakan oleh IDLE. Beberapa IDE Python yang popular adalah Spyder, Atom, PyCharm, Notebook IPython, Eclipse + PyDev, dan banyak lagi. Antara IDE R popular termasuk RStudio, RKWard, Komandan R, Emacs + ESS, dan banyak lagi. Pakej popular termasuk Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, dan sebagainya.

4. Fleksibiliti dalam R dan Python

 - R adalah bahasa pengaturcaraan dan persekitaran yang berfungsi dengan canggih untuk pengkomputeran dan grafik statistik. Ia mudah diambil dan mempunyai sebilangan besar pakej terutamanya berurusan dengan analisis data. Memandangkan ia sumber terbuka, ia memberikan lebih banyak kelenturan yang sebenarnya memberikan keupayaan untuk memanjangkan dan mengubah fungsi analitik kepada keperluan organisasi anda. Python boleh digunakan untuk membangunkan kedua-dua aplikasi GUI dan aplikasi web dan kerana ia adalah bahasa tujuan umum, ia boleh digunakan untuk membina apa-apa secara literal, dengan alat dan perpustakaan yang betul. Walau bagaimanapun, ia tidak mempunyai banyak perpustakaan seperti R.

R vs Python: Carta Perbandingan

Ringkasan R Vs. Python

Kedua-dua R dan Python adalah bahasa pengaturcaraan terbuka peringkat tinggi dan antara sains dan statistik data yang paling popular. Walau bagaimanapun, R lebih sesuai untuk analisis statistik tradisional manakala Python sering digunakan untuk aplikasi sains data tradisional. R mempunyai lengkung pembelajaran yang curam dan orang tanpa pengalaman terdahulu akan mendapati sukar untuk memahami bahasa pada permulaannya. Python agak mudah dipelajari kerana ia memberi tumpuan kepada kesederhanaan dan kerana ia merupakan bahasa pengaturcaraan umum, ia boleh digunakan untuk membina hampir apa-apa, dengan alat dan perpustakaan yang betul. Python terkenal kerana hebat dengan dataset dan fleksibiliti yang besar tetapi masih menampung bilangan perpustakaan statistik yang baik yang ada di R.