И R и Python са двата най-популярни езика за програмиране с отворен код, ориентирани към науката за данни. R е най-новата авангардна технология, широко използвана сред миньорите на данни и статистиците за разработване на статистически софтуер и анализ на данни. R е мощен език за програмиране, който бързо се превръща в де факто стандарт сред професионалистите и се използва във всяка възможна дисциплина от науката и медицината до инженерството и бизнеса. Технологията обаче не е без справедливия си дял на недостатъците. R не е особено бърз език за програмиране и лошо написаният код може да бъде доста бавен. Python е добре известен с това, че е страхотен с големи набори от данни и гъвкавост, но все пак наваксва броя на добрите статистически библиотеки, налични в R. Но кой от тези езици е лесен за използване и най-добре да се научи?

Какво е "R"?

R е мощен език за програмиране с отворен код с аспекти както на функционални, така и на обектно-ориентирани (OO) програмни езици. R е нещо повече от компютърна програма; това е среда за статистическо програмиране и език за статистически изчисления и графика. Тя започва като изследователски проект на Рос Ихака и Робърт Джентълмен в началото на 90-те години на миналия век, а до 1995 г. програмата е станала отворена, което означава, че всеки може да променя или променя кода абсолютно безплатно. Първата версия е издадена през 2000 г. Оттогава тя се използва във всяка възможна дисциплина от науката до инженерството. Технически това е език както в статистиката, така и софтуер за компютърни науки и анализи със значителна полезност в анализа на данните. Богата на функции библиотека на R е това, което го прави най-предпочитаният избор за статистически анализ.

Какво е Python?

Python е още един обектно-ориентиран език за програмиране на високо ниво, широко използван в научните и цифрови изчисления. Използва се от страна на сървъра поради множеството си парадигми за програмиране, което включва императивно и обектно-ориентирано функционално програмиране. Python ви позволява да работите по-бързо и по-ефективно да интегрирате вашите системи. Основата на Python се отнася към края на 80-те. Първоначално той е концептуализиран от Guido van Rossum през 1989 г., а първата версия на езика за програмиране е представена през 1991 г., а по-късно е наречена „Python“. Оттогава тя премина през няколко актуализации и сега е един от най-популярните езици за програмиране с отворен код, използван сред общността. Той е и един от широко използваните езици, използвани в науката за данни, втори за Р.

Разлика между R и Python

  1. Природа на R и Python

- И R и Python са два най-популярни езика за програмиране с отворен код, използвани за статистика и анализ на данни и двете са безплатни. Python обаче е език за програмиране с много парадигми с общо предназначение, който осигурява по-общ подход към науката за данни. R, от друга страна, е нещо повече от компютърна програма; това е среда за статистическо програмиране и език за статистически изчисления и графики, който изглежда е много по-добър при визуализацията на данните. Терминът среда в R характеризира напълно планирана и съгласувана система, а не постепенно натрупване на специфични и гъвкави инструменти с друг софтуер за анализ на данни като Python.

  1. Функционалност

- R е компютърна програма и среда за статистическо програмиране, която позволява да се използва широк спектър от аналитични методи и произвежда графики с качество на представянето. Използва се предимно за статистически анализ, имайки предвид статистиците. Той обработва сложни статистически подходи толкова лесно, колкото и по-прости. За разлика от повечето програми, които могат да се справят с огромно разнообразие от математически и статистически задачи. Python може да направи почти всички неща, които прави R. Известен е със своя лесен за разбиране синтаксис, който прави кодирането и отстраняването на грешки много по-лесен, отколкото с други езици за програмиране.

  1. Езикова среда

- IDE интегрират няколко инструмента, специално разработени за разработка на софтуер. Един IDE, IDLE, идва като част от стандартния инсталационен пакет Python от 1.5.2b1. С течение на времето се появиха други IDE, които включват някои от по-популярните библиотеки, които не се предоставят от IDLE. Някои от популярните ID на Python са Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev и други. Някои от популярните R IDE включват RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS и други. Популярните пакети включват Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table и т.н.

  1. Гъвкавост в R и Python

- R е функционален, но усъвършенстван език за програмиране и среда за статистически изчисления и графика. Лесно е да се вземе и има огромен брой пакети, особено занимаващи се с анализ на данни. Тъй като е с отворен код, той предоставя по-голяма гъвкавост, която всъщност предоставя възможност за разширяване и промяна на аналитичната функционалност според нуждите на вашата организация. Python може да се използва както за разработване на GUI приложения, така и за уеб приложения и тъй като е език с общо предназначение, може да се използва за изграждане буквално на всичко, с подходящите инструменти и библиотеки. Той обаче има не толкова библиотеки, колкото R.

R срещу Python: Сравнителна диаграма

Обобщение на R Vs. Питон

И R, и Python са езици за програмиране на високо ниво с отворен код и сред най-популярните в науката и статистическите данни. Въпреки това, R е по-подходящ за традиционния статистически анализ, докато Python често се използва за традиционни приложения за научни данни. R има стръмна крива на обучение и хората без предишен опит биха били трудно да схванат езика в началото. Python е сравнително лесен за научаване, тъй като се фокусира върху простотата и тъй като е език за програмиране с общо предназначение, може да се използва за изграждане на почти всичко, с подходящите инструменти и библиотеки. Python е добре известен с това, че е страхотен с големи набори от данни и гъвкавост, но все пак наваксва броя на добрите статистически библиотеки, налични в R.

Препратки

  • Гутаг, Джон. Въведение в изчисленията и програмирането с помощта на Python. Cambridge: MIT Press, 2016. Печат
  • Гардънър, Марк. Начало R: Езикът за статистическо програмиране. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2012. Печат
  • Охри, Аджай. Python за R потребители: Подход към науката за данни. Hoboken, Ню Джърси: John Wiley & Sons, 2017. Печат
  • Кредит за изображение: https://bg.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)#/media/File:R_logo.svg
  • Кредит за изображение: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Lozingle_10032014.jpg