R vs Python: การต่อสู้ที่ดีที่สุด



บล็อกเปรียบเทียบเกี่ยวกับ R vs Python นี้จะให้ความรู้ที่ชัดเจนเกี่ยวกับสองภาษาที่ชื่นชอบที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล

ด้วยการเติบโตอย่างมากในความสำคัญของ , และ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์หรือ บริษัท ที่ให้บริการซอฟต์แวร์ภาษาสองภาษาได้กลายเป็นภาษาที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนาการเปรียบเทียบบน R กับ Python จะให้ความรู้ที่ชัดเจนเกี่ยวกับไฟล์สองภาษายอดนิยมและเป็นที่ชื่นชอบสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลนี้ R กับ Python บล็อกจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์เกี่ยวกับภาษาตามลำดับต่อไปนี้:





รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ R & Python

R ถือเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับนักสถิติเนื่องจากมีแคตตาล็อกที่ครอบคลุมของวิธีการทางสถิติและกราฟิก ในทางกลับกันสามารถทำงานได้ดีเช่นเดียวกับ แต่เป็นที่ต้องการของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลเนื่องจากความเรียบง่ายและประสิทธิภาพสูง R เป็นภาษาสคริปต์ที่มีประสิทธิภาพและมีความยืดหยุ่นสูงด้วยชุมชนที่มีชีวิตชีวาและธนาคารทรัพยากรในขณะที่ Python เป็นภาษาเชิงวัตถุที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งง่ายต่อการเรียนรู้และแก้ไขข้อบกพร่อง



ดังนั้นเรามาดูการเปรียบเทียบ R vs Python และดูปัจจัยการเปรียบเทียบกัน

ปัจจัยเปรียบเทียบ

ได้รับการแนะนำสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่ ได้รับการพัฒนาเป็นภาษาสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป ก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่เป็นที่ต้องการสำหรับการวิเคราะห์และการสำรวจชุดข้อมูลในขณะที่ชุดหลังเหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ

มาดูไฟล์ ปัจจัย เราจะใช้สำหรับไฟล์ การเปรียบเทียบ บน R กับ Python:



ปัจจัยเปรียบเทียบ Python
ง่ายต่อการเรียนรู้
ความเร็ว
ความสามารถในการจัดการข้อมูล
กราฟิกและการแสดงภาพ
ความยืดหยุ่น
ความนิยม
สถานการณ์งาน
การสนับสนุนชุมชน

ง่ายต่อการเรียนรู้

R มีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันและคนที่มี ประสบการณ์น้อยหรือไม่มีเลย ในการเขียนโปรแกรมพบว่า ยาก ในตอนเริ่มต้น. เมื่อคุณเข้าใจภาษาได้แล้วก็ไม่ยากที่จะเข้าใจ

Python เน้นที่ผลผลิตและความสามารถในการอ่านโค้ดซึ่งทำให้เป็นหนึ่งในไฟล์ การเขียนโปรแกรมที่ง่ายที่สุด ภาษา เป็นที่นิยมกว่าเนื่องจากง่ายต่อการเรียนรู้และเข้าใจได้ง่าย

ความเร็ว

R คือ ระดับต่ำ ภาษาการเขียนโปรแกรมเนื่องจากต้องใช้รหัสที่ยาวขึ้นสำหรับขั้นตอนง่ายๆ นี่เป็นเหตุผลหนึ่งสำหรับไฟล์ ลดความเร็ว .

Python คือไฟล์ ระดับสูง ภาษาโปรแกรมและเป็นตัวเลือกสำหรับการสร้างที่สำคัญ เร็ว แอปพลิเคชัน

ความสามารถในการจัดการข้อมูล

R สะดวกในการวิเคราะห์เนื่องจากไฟล์ แพ็คเกจจำนวนมาก การทดสอบที่ใช้งานง่ายและข้อดีของการใช้สูตร แต่ยังสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานโดยไม่ต้องติดตั้งแพ็คเกจใด ๆ

ทีเขา Python แพ็คเกจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นปัญหา แต่สิ่งนี้ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นเมื่อเทียบกับเวอร์ชันล่าสุด Numpy และ Pandas ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใน Python นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับการคำนวณแบบขนาน

กราฟิกและการแสดงภาพ

ข้อมูลภาพเข้าใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากกว่าค่าดิบ R ประกอบด้วยมากมาย แพ็คเกจที่ให้ความสามารถด้านกราฟิกขั้นสูง .

การแสดงภาพมีความสำคัญในขณะที่เลือกซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลและ Python มีไลบรารีการแสดงภาพที่น่าทึ่งมีจำนวนห้องสมุดมากกว่า แต่ มีความซับซ้อน และให้ผลลัพธ์ที่เป็นระเบียบเรียบร้อย

goto ใน c ++

ความยืดหยุ่น

มันคือ ง่ายต่อการใช้ สูตรที่ซับซ้อนใน R และการทดสอบและแบบจำลองทางสถิตินั้นพร้อมใช้งานและใช้งานได้ง่าย

Python คือไฟล์ ภาษาที่ยืดหยุ่น เมื่อพูดถึงการสร้างบางสิ่งตั้งแต่เริ่มต้น นอกจากนี้ยังใช้สำหรับการเขียนสคริปต์เว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันอื่น ๆ

ความนิยม

ตอนนี้ถ้าเราดูความนิยมของทั้งสองภาษาพวกเขาเริ่มต้นจากระดับเดียวกันเมื่อทศวรรษที่แล้ว แต่ Python ได้เห็นการเติบโตอย่างมาก ได้รับความนิยมและเป็นอันดับแรกในปี 2559 เมื่อเทียบกับ R ที่อยู่ในอันดับที่ 6 ของรายการ

Python ผู้ใช้คือ ภักดีมากขึ้น เป็นภาษาของพวกเขาเมื่อเทียบกับผู้ใช้รุ่นหลังเนื่องจากเปอร์เซ็นต์ของการเปลี่ยนจาก R เป็น Python นั้นใหญ่กว่า Python เป็น R ถึงสองเท่า

สถานการณ์งาน

บริษัท ซอฟต์แวร์มีความโน้มเอียงไปทางเทคโนโลยีมากขึ้นเช่น , และ ข้อมูลใหญ่ ซึ่งอธิบายถึงการเติบโตของความต้องการสำหรับนักพัฒนา Python แม้ว่าทั้งสองภาษาสามารถใช้สำหรับ สถิติและการวิเคราะห์ ,Python มีความได้เปรียบเล็กน้อยเนื่องจากความเรียบง่ายและมีอันดับสูงกว่าตามแนวโน้มของงาน

การสนับสนุนลูกค้าและชุมชน

ซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์มักจะให้การสนับสนุนลูกค้าแบบชำระเงิน แต่ R และ Python ไม่มีการสนับสนุนด้านบริการลูกค้าซึ่งหมายความว่าคุณอยู่คนเดียวหากคุณประสบปัญหาใด ๆ ทั้งสองภาษามีชุมชนออนไลน์เพื่อขอความช่วยเหลือ Python มี การสนับสนุนจากชุมชนมากขึ้น เมื่อเทียบกับ R

ตอนนี้เรามาถึงจุดสิ้นสุดของการเปรียบเทียบ R กับ Python แล้ว ทั้งสองภาษาต่อสู้กันแบบตัวต่อตัวในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ Python กลายเป็นผู้ชนะจากทั้งสองเนื่องจากความนิยมอย่างมากและความเรียบง่ายในการเขียนโค้ด

ตอนนี้คุณเข้าใจการเปรียบเทียบระหว่าง R & Python แล้วให้ตรวจสอบไฟล์ & โดย Edureka บริษัท การเรียนรู้ออนไลน์ที่เชื่อถือได้ซึ่งมีเครือข่ายผู้เรียนที่พึงพอใจมากกว่า 250,000 คนกระจายอยู่ทั่วโลก

การฝึกอบรมการรับรอง Python จะช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์เชิงปริมาณการขุดข้อมูลและการนำเสนอข้อมูลเพื่อให้มองเห็นได้มากกว่าตัวเลขโดยเปลี่ยนอาชีพของคุณให้เป็นบทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การฝึกอบรมการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R จะช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม R, การจัดการข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ, การแสดงข้อมูล, การขุดข้อมูล, การถดถอย, การวิเคราะห์ความรู้สึกและการใช้ R Studio สำหรับชีวิตจริงกรณีศึกษาเกี่ยวกับการค้าปลีกโซเชียลมีเดีย