Verschil tussen R en Python

Zowel R en Python zijn de twee meest populaire open-source programmeertalen gericht op data science. R is de nieuwste geavanceerde technologie die veel wordt gebruikt door datamijnwerkers en statistici voor het ontwikkelen van statistische software en gegevensanalyse. R is een krachtige programmeertaal die snel de de facto standaard wordt onder professionals en is gebruikt in alle denkbare disciplines van wetenschap en geneeskunde tot engineering en business. De technologie is echter niet zonder een groot deel van de nadelen. R is niet bepaald een snelle programmeertaal en de slecht geschreven code kan behoorlijk traag zijn. Python staat erom bekend geweldig te zijn met grote datasets en flexibiliteit, maar haalt nog steeds het aantal goede statistische bibliotheken in R. in. Maar welke van deze talen is gemakkelijk te gebruiken en het beste om te leren?

Wat is "R"?

R is een krachtige open-source programmeertaal met aspecten van zowel functionele als objectgeoriënteerde (OO) programmeertalen. R is meer dan alleen een computerprogramma; het is een statistische programmeeromgeving en taal voor statistische gegevensverwerking en grafische afbeeldingen. Het begon als een onderzoeksproject van Ross Ihaka en Robert Gentleman in de vroege jaren 1990 en in 1995 was het programma open source geworden, wat betekent dat iedereen de code absoluut kosteloos kon aanpassen of wijzigen. De eerste versie werd uitgebracht in 2000. Sindsdien is het in alle denkbare disciplines van wetenschap tot engineering gebruikt. Technisch gezien is het zowel een taal in statistieken als computerwetenschap en analysesoftware met een aanzienlijk nut in gegevensanalyse. De feature-rijke bibliotheek van R is wat het de meest geprefereerde keuze maakt voor statistische analyse.

Wat is Python?

Python is nog een andere objectgeoriënteerde programmeertaal op hoog niveau die op grote schaal wordt gebruikt in wetenschappelijke en numerieke informatica. Het wordt gebruikt aan de serverzijde vanwege zijn meervoudige programmeerparadigma's, die imperatief en objectgericht functioneel programmeren impliceren. Met Python kunt u sneller werken en uw systemen effectiever integreren. De basis van Python gaat terug tot eind jaren tachtig. Het werd oorspronkelijk geconceptualiseerd door Guido van Rossum in 1989 en de eerste versie van de programmeertaal werd geïntroduceerd in 1991 en later "Python". Het heeft sindsdien verschillende updates doorgemaakt en is nu een van de meest populaire opensource programmeertalen die worden gebruikt door de community. Het is ook een van de meest gebruikte talen die worden gebruikt in de gegevenswetenschap, op de tweede plaats van R.

Het verschil tussen R en Python

1. Aard van R en Python

 - Zowel R als Python zijn twee populairste open-source programmeertalen die worden gebruikt voor statistiek en gegevensanalyse en beide zijn gratis. Python is echter een multi-paradigm programmeertaal voor algemene doeleinden die een meer algemene benadering biedt voor data science. R, aan de andere kant, is meer dan alleen een computerprogramma; het is een statistische programmeeromgeving en taal voor statistisch computergebruik en grafische afbeeldingen die veel beter lijkt te zijn op datavisualisatie. De term omgeving in R kenmerkt een volledig gepland en coherent systeem, in plaats van een incrementele accumulatie van specifieke en inflexibele tools met andere gegevensanalysesoftware zoals Python.

2. functionaliteit

 - R is een computerprogramma en een statistische programmeeromgeving waarmee een breed scala aan analysemethoden kan worden gebruikt en grafische weergavenkwaliteit oplevert. Het wordt voornamelijk gebruikt voor statistische analyses waarbij rekening wordt gehouden met statistici. Het behandelt complexe statistische benaderingen net zo eenvoudig als eenvoudiger. Het is anders dan de meeste programma's die een grote verscheidenheid aan wiskundige en statistische taken aankunnen. Python kan vrijwel alle dingen doen die R doet. Het staat bekend om zijn gemakkelijk te begrijpen syntaxis, waardoor coderen en debuggen veel eenvoudiger is dan met andere programmeertalen. 

3. Taalomgeving 

- IDE's integreren verschillende tools die specifiek zijn ontwikkeld voor softwareontwikkeling. Eén IDE, IDLE, komt als onderdeel van het standaard Python-installatiepakket sinds 1.5.2b1. In de loop der tijd zijn er andere IDE's verschenen die enkele van de meer populaire bibliotheken bevatten die niet door IDLE werden geleverd. Enkele van de populaire Python IDE's zijn Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev en meer. Enkele van de populaire R IDE's zijn RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS en meer. Populaire pakketten zijn Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, enzovoort.

4. Flexibiliteit in R en Python

 - R is een functionele maar toch gesofisticeerde programmeertaal en omgeving voor statistische gegevensverwerking en grafische afbeeldingen. Het is gemakkelijk op te pikken en heeft een enorm aantal pakketten die vooral te maken hebben met analyse van gegevens. Omdat het open-source is, biedt het meer flexibiliteit, wat in feite de mogelijkheid biedt om de analytische functionaliteit uit te breiden en aan te passen aan de behoeften van uw organisatie. Python kan worden gebruikt om zowel GUI-toepassingen als webtoepassingen te ontwikkelen en omdat het een universele taal is, kan het worden gebruikt om letterlijk alles te bouwen, met de juiste hulpmiddelen en bibliotheken. Het heeft echter niet zoveel bibliotheken als R.

R versus Python: vergelijkingsschema

Samenvatting van R Vs. Python

Zowel R als Python zijn open-source programmeertalen op hoog niveau en een van de meest populaire in data science en statistieken. R is echter meer geschikt voor traditionele statistische analyse, terwijl Python vaak wordt gebruikt voor traditionele gegevenswetenschaptoepassingen. R heeft een steile leercurve en mensen zonder enige ervaring zouden het in het begin moeilijk hebben om de taal te begrijpen. Python is relatief gemakkelijk te leren omdat het zich richt op eenvoud en omdat het een algemene programmeertaal is, kan het worden gebruikt om bijna alles te bouwen, met de juiste hulpmiddelen en bibliotheken. Python staat erom bekend geweldig te zijn met grote datasets en flexibiliteit, maar haalt nog steeds het aantal goede statistische bibliotheken dat beschikbaar is in R.