Différence entre R et Python

R et Python sont les deux langages de programmation open source les plus populaires orientés vers la science des données. R est la dernière technologie de pointe largement utilisée parmi les mineurs de données et les statisticiens pour développer des logiciels statistiques et une analyse des données. R est un puissant langage de programmation qui devient rapidement la norme de facto parmi les professionnels et a été utilisé dans toutes les discipline imaginable de la science et de la médecine à l'ingénierie et aux affaires. Cependant, la technologie n'est pas sans sa juste part des inconvénients. R n'est pas particulièrement un langage de programmation rapide et le code mal écrit peut être assez lent. Python est bien connu pour être génial avec les grands ensembles de données et la flexibilité, mais rattrape toujours le nombre de bonnes bibliothèques statistiques disponibles en R. Mais lequel de ces langues est facile à utiliser et à apprendre?

Qu'est-ce que «R»?

R est un puissant langage de programmation open source avec des aspects des langages de programmation fonctionnels et orientés objet (OO). R est plus qu'un simple programme informatique; Il s'agit d'un environnement de programmation statistique et d'un langage pour l'informatique statistique et les graphiques. Cela a commencé comme un projet de recherche de Ross Ihaka et Robert Gentleman au début des années 1990 et en 1995, le programme était devenu un sens open source qui pouvait modifier ou modifier le code absolument gratuit. La première version est publiée en 2000. Depuis lors, il a été utilisé dans toutes les disciplines imaginables de la science à l'ingénierie. Techniquement, c'est à la fois un langage en statistiques ainsi que des logiciels informatiques et analytiques avec une utilité significative dans l'analyse des données. La bibliothèque riche en R est ce qui en fait le choix le plus préféré pour l'analyse statistique.

Qu'est-ce que Python?

Python est encore un autre langage de programmation orienté objet de haut niveau largement utilisé dans l'informatique scientifique et numérique. Il est utilisé du côté du serveur en raison de ses paradigmes de programmation multiples qui impliquent une programmation fonctionnelle impérative et orientée objet. Python vous permet de travailler plus rapidement et d'intégrer vos systèmes plus efficacement. Le fondement de Python remonte à la fin des années 1980. Il a été initialement conceptualisé par Guido Van Rossum en 1989 et la première version du langage de programmation a été introduite en 1991, puis nommé «Python». Il a connu plusieurs mises à jour depuis lors et est maintenant l'un des langages de programmation open source les plus populaires utilisés parmi la communauté. C'est également l'une des langues largement utilisées utilisées en science des données, deuxième à R.

Différence entre R et Python

1. Nature de R et Python

 - R et Python sont deux langages de programmation open source les plus populaires utilisés pour les statistiques et l'analyse des données et les deux sont gratuits. Cependant, Python est un langage de programmation multi-paradigme à usage général qui fournit une approche plus générale de la science des données. R, en revanche, est plus qu'un simple programme informatique; Il s'agit d'un environnement de programmation statistique et d'un langage pour l'informatique statistique et les graphiques qui semble être bien meilleur dans la visualisation des données.  Le terme environnement de R caractérise un système entièrement planifié et cohérent, plutôt qu'une accumulation incrémentielle d'outils spécifiques et inflexibles avec d'autres logiciels d'analyse de données tels que Python.

2. Fonctionnalité

 - R est un programme informatique et un environnement de programmation statistique qui permet d'utiliser un large éventail de méthodes analytiques et produit des graphiques de qualité de présentation. Il est principalement utilisé pour l'analyse statistique en gardant à l'esprit les statisticiens. Il gère les approches statistiques complexes aussi facilement que les approches plus simples. Il est différent de la plupart des programmes qui peuvent gérer une grande variété de tâches mathématiques et statistiques. Python peut faire à peu près tout ce que R fait. Il est connu pour sa syntaxe facile à comprendre qui facilite le codage et le débogage qu'avec d'autres langages de programmation. 

3. Environnement linguistique 

- Les IDE intègrent plusieurs outils spécialement conçus pour le développement de logiciels. Un IDE, inactif, fait partie du package d'installation Python standard depuis 1.5.2B1. Au fil du temps, d'autres IDE sont apparus qui incorporent certaines des bibliothèques les plus populaires non fournies par le ralenti. Certains des ides Python populaires sont Spyder, Atom, PyCharm, Ipython Notebook, Eclipse + Pydev, et plus. Certains des r ides populaires incluent Rstudio, Rkward, R Commander, Emacs + ESS, et plus. Les packages populaires incluent Stringr, Zoo, DPYLR, Data.table, et ainsi de suite.

4. Flexibilité dans R et Python

 - R est un langage de programmation fonctionnel mais sophistiqué pour l'informatique statistique et les graphiques. Il est facile à ramasser et dispose d'un grand nombre de packages, particulièrement traitant de l'analyse des données. Comme il est open-source, il offre plus de flexibilité qui offre en fait la possibilité d'étendre et de modifier les fonctionnalités analytiques aux besoins de votre organisation. Python peut être utilisé pour développer à la fois les applications GUI et les applications Web et parce qu'il s'agit d'un langage à usage général, il peut être utilisé pour construire littéralement n'importe quoi, avec les bons outils et bibliothèques. Cependant, il n'a pas autant de bibliothèques que R.

R VS. Python: tableau de comparaison

Résumé de R vs. Python

R et Python sont tous deux des langages de programmation open source de haut niveau et parmi les plus populaires en science et statistiques des données. Cependant, R est plus adapté à l'analyse statistique traditionnelle tandis que Python est souvent utilisé pour les applications traditionnelles de science des données.  R a une courbe d'apprentissage abrupte et les personnes sans aucune expérience préalable auraient du mal à saisir la langue au début. Python est relativement facile à apprendre car il se concentre sur la simplicité et, comme c'est un langage de programmation à usage général, il peut être utilisé pour construire presque n'importe quoi, avec les bons outils et bibliothèques. Python est bien connu pour être génial avec les grands ensembles de données et la flexibilité, mais rattrape toujours le nombre de bonnes bibliothèques statistiques disponibles en R.