A. Fontosságának hatalmas növekedésével , és Adattudomány a szoftveriparban vagy a szoftver szolgáltató vállalatoknál két nyelv jelent meg a legkedvezőbb nyelvként a fejlesztők számára.Összehasonlítás R vs Python ragyogó ismereteket nyújt Önnek akét legnépszerűbb és kedvenc nyelv az adatkutatók és adatelemzők számára.Ez R vs Python blog teljes betekintést nyújt a nyelvekbe a következő sorrendben:
- Bevezetés az R & Python-ba
- Összehasonlító tényezők
- Könnyű tanulás
- Sebesség
- Adatkezelési képességek
- Grafika és vizualizáció
- Rugalmasság
- Népszerűségi index
- Munkahelyi forgatókönyv
- Közösségi és ügyfélszolgálat
hogyan lehet mélyen lemásolni a java-ban
Bevezetés az R & Python-ba
Az R-t a statisztikusok számára a legjobb programozási nyelvnek tekintik, mivel kiterjedt statisztikai és grafikus módszerek katalógusával rendelkezik. másrészt nagyjából ugyanazt a munkát végezheti, mint R de az adatkutatók vagy adatelemzők előnyben részesítik egyszerűsége és nagy teljesítménye miatt. Az R egy hatékony szkriptnyelv és nagyon rugalmas, élénk közösséggel és erőforrásbankkal, míg a Python egy széles körben használt, objektumorientált nyelv, amelyet könnyű megtanulni és hibakeresni.
Tehát lépjünk előre az R vs Python összehasonlításával, és nézzük meg az összehasonlítási tényezőket.
Összehasonlító tényezők
R adatelemzés céljából vezették be, míg általános célú nyelvként fejlesztették ki. Az előbbit leginkább a hoc elemzés és az adatkészletek feltárása szempontjából előnyben részesítik, míg az utóbbi az adatok manipulálására és ismételt feladatokra alkalmas.
Nézzük meg a tényezők használjuk a összehasonlítás tovább R vs Python:
| Összehasonlító tényezők | R | Piton |
| Könnyű tanulás | ||
| Sebesség | ||
| Adatkezelési képességek | ||
| Grafika és vizualizáció | ||
| Rugalmasság | ||
| Népszerűség | ||
| Munkahelyi forgatókönyv | ||
| Közösségi támogatás |
Könnyű tanulás
R-nek meredek a tanulási görbéje és az embereknek kevesebb vagy nincs tapasztalat a programozásban megtalálja nehéz kezdetben. Miután megértette a nyelvet, nem olyan nehéz megérteni.
A Python a termelékenységre és a kódolvasásra helyezi a hangsúlyt, ami az egyik a legegyszerűbb programozás nyelveket. Előnyös a könnyű tanulhatóság és az érthetőség miatt.
Sebesség
R jelentése a alacsony szint programozási nyelv, amely miatt hosszabb kódokat igényel az egyszerű eljárásokhoz. Ez az egyik oka a csökkentett sebesség .
A Python egy magas szint programozási nyelv, és ez volt a választás a kritikus felépítéshez gyors alkalmazások.
Adatkezelési képességek
R az elemzéshez kényelmes a hatalmas számú csomag , könnyen használható tesztek és a képletek használatának előnye. De az alapadatok elemzésére is használható bármely csomag telepítése nélkül.
Ta Python csomagokat elemez kérdés volt de ez a legújabb verziókkal javult. A Numpy és a Pandas az adatok elemzésére szolgál a Pythonban. Párhuzamos számításra is alkalmas.
Grafika és vizualizáció
A vizualizált adatokat hatékonyabban és hatékonyabban értik meg, mint a nyers értékeket. R számtalanból áll fejlett grafikus képességeket biztosító csomagok .
A vizualizációk fontosak az adatelemző szoftver kiválasztása során, és a Python elképesztő vizualizációs könyvtárakkal rendelkezik.Több könyvtárral rendelkezik, de összetettek és rendezett kimenetet ad.
a devops eszközök periodikus táblázata
Rugalmasság
Ez könnyen kezelhető az R összetett képletei, valamint a statisztikai tesztek és modellek könnyen elérhetőek és könnyen használhatók.
A Python egy rugalmas nyelv amikor valamit a semmiből kell felépíteni. Webhely vagy más alkalmazások szkriptelésére is használják.
Népszerűség
Ha megnézzük mindkét nyelv népszerűségét, akkor egy évtizeddel ezelőtt ugyanarról a szintről indultak, de A Python hatalmas növekedésnek volt tanúja népszerűségében, és 2016-ban az első helyen állt, összehasonlítva a listán a 6. helyet elfoglaló R-vel.
Piton a felhasználók hűségesebb nyelvükhöz képest, mivel az utóbbi felhasználókhoz képest az R-ről a Pythonra való áttérés százaléka kétszer akkora, mint a Python-ról az R-re
Munkahelyi forgatókönyv
A szoftvercégek jobban hajlamosak az olyan technológiákra, mint pl , és Nagy adat ami megmagyarázza a Python fejlesztők iránti kereslet növekedését. Bár mindkét nyelv használható statisztikák és elemzések ,A Python egyszerűsége miatt enyhe előnnyel rendelkezik, és a munkakörülmények között magasabb helyezést ér el.
Ügyfélszolgálat és közösség
A kereskedelmi szoftverek általában fizetett ügyfélszolgálatot kínálnak, de az R és a Python nem rendelkezik ügyfélszolgálati támogatással, ami azt jelenti, hogy egyedül vagy, ha bármilyen problémával szembesülsz. Mindkét nyelvnek online közösségei vannak segítségért. Piton van egy nagyobb közösségi támogatás R-hez képest.
kapcsolt lista megvalósítása c
Ezzel az R vs Python összehasonlítás végére értünk. Mindkét nyelv fej-fej mellett harcol az adattudomány és az adatelemzés világában. De a Python győztesként jelenik meg a kettő közül, mivel óriási népszerűsége és egyszerűsége a kódok írása.
Most, hogy megértette az R & Python összehasonlítását, nézze meg a & az Edureka, egy megbízható online tanulási vállalat, amelynek több mint 250 000 elégedett tanulóval rendelkező hálózata elterjedt az egész világon.
A Python tanúsító tréning segítséget nyújt a kvantitatív elemzés, az adatbányászat és az adatok bemutatása terén szerzett tapasztalatok megszerzésében, hogy a számokon túl is lássa azáltal, hogy karrierjét Data Scientist szereppé alakítja.
Az R elemzéssel végzett adatelemzés segítséget nyújt az R programozásban, az adatkezelésben, a feltáró adatelemzésben, az adatmegjelenítésben, az adatbányászatban, a regresszióban, a hangulatelemzésben és az R Studio valós életben való felhasználásában.esettanulmányok a kiskereskedelemről, a közösségi médiáról.