Debatten mellem R og Python

Indhold

• Hvad er R og Python?
• Hvordan de er forskellige fra andre sprog
• Hvorfor de bruges i datavidenskabelige applikationer
• Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
• Hvad er fordelene?
• Brug sager til R og Python
• Future and R and Python in Data Science
• Konklusion

Kilde: Drx / Dreamstime.com

Tag væk:

R og Python er begge yderst nyttige i datavidenskab, og hvilket sprog, der skal bruges, kan i vid udstrækning bestemmes af brugerens behov.

Der er en meget varm debat om, hvilket sprog der er mere velegnet til datavidenskab: R eller Python. Svaret er begge. Folk bliver ofte forvirrede ved at sammenligne funktionerne i R og Python, men vi er nødt til at forstå, at funktioner alene ikke kan definere egnetheden til noget sprog. Både R og Python har deres egne specifikke funktioner, der er egnede til datavidenskab og analytiske applikationer. Der kan være nogle situationer, hvor det ene sprog er mere foretrukket end det andet, men det betyder ikke, at det andet sprog er nytteløst. (Se 7 trin for indlæring af dataudvikling og datavidenskab for at lære mere om datavidenskab.)

Hvad er R og Python?

R er et open source sprog, der blev udviklet i midten af ​​1990'erne som en variation af S-sproget. Det blev udviklet af Robert Gentleman og Ross Ihaka. Det blev designet til at strømline programmeringsoplevelsen. I dag bruges det i vid udstrækning til forskning, virksomhed og akademikere. På grund af dets anvendelse i mange felter er det et af de mest populære statistiske programmeringssprog. Det er ganske enkelt at bruge, men det kan være lidt vanskeligt for dem, der er helt nye i programmeringen. De kan dog lære mere fra de forskellige ressourcer, der er tilgængelige på internettet.

Python blev skabt i de tidlige 1990'ere af Guido Van Rossum. Det fokuserer på let kodning og mere tilpasningsevne. Python bruges i vid udstrækning af de programmerere, der ønsker at have større kontrol over koder, de laver for hurtigere og mere effektiv dataanalyse. Det bruges også til specielle statistiske teknikker i deres kode for at få det til at arbejde endnu hurtigere. Programmeringssproget er meget let at bruge og lære. Det er også meget fleksibelt og kan bruges til at skabe, hvad nøjagtigt brugeren ønsker at oprette.

Hvordan de er forskellige fra andre sprog

Dataanalysearbejdet er meget vigtigt, og processen skal være fleksibel. For dette skal processen være meget interaktiv, så den forbliver effektiv. Dog skal sproget også være meget fleksibelt, interaktivt og let at bruge. R er et meget fleksibelt sprog. Mens andre sprog bruges til et nøjagtigt formål og ikke kan arbejde for noget andet, kan R faktisk arbejde til en række formål, især inden for de videnskabelige områder.

En anden ting, der adskiller R fra andre statistiske programmeringssprog er dens interaktivitet. R har en meget kraftig mekanisme, der kan bruges til hurtigt at oprette datastrukturer. R er også et meget kraftfuldt grafikmedium, i modsætning til ual programmeringssprog; grafik er meget nyttig, især inden for statistik og dataanalyse. R kan bruges til let at fremstille mange forskellige typer grafer.

Python er også et fremragende valg til dataanalyse. Det er meget tilpasningsdygtigt sammenlignet med sprog som Perl eller Ruby, da det kan tilpasses ved brug af moduler. Det har også mange funktioner. Det er også et grafisk sprog, der tillader det at have visuelle biblioteker, og som hjælper med at visualisere grafer og statistiske data let. En anden ting, der adskiller det fra andre sprog er dens brugervenlige syntaks. (Se Scripting Sprog 101 for mere information om programmeringssprog.)

Hvorfor de bruges i datavidenskabelige applikationer

Datavidenskab er et af de vigtigste videnskabelige områder i dag. Uden dette er det næsten umuligt at forudsige noget, og nøjagtig forudsigelse er basen i dagens samfund. De bedste værktøjer kræves således til dataanalyse, som er en vigtig del af datavidenskaben.

R og Python har begge mange funktioner, der gør dem velegnede til datavidenskab. Hvilken du skal bruge afhænger dog helt af dine egne præferencer. R er perfekt til grafisk repræsentation af data, og Python er ekstremt let at bruge.

Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv

Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.

Hvad er fordelene?

Der er mange fordele ved både R og Python. En af de største fordele ved begge disse sprog er deres grafiske visualiseringssystem. R understøtter mange visualiseringspakker i professionel kvalitet som googleVis, ggvis og rCharts. Disse pakker kan tilpasses til at fremstille perfekte grafiske repræsentationer af de statistiske data. Python har også mange kraftige visualiseringsbiblioteker som Pygal, Seaborn og Bokeh.

En ting, der gør R så nyttig, er dets økosystem. Begge disse sprog har et stadigt aktivt samfund, der altid hjælper, og begge disse sprog opdateres konstant for at rumme nye funktioner og teknologier. Disse sprog er multifunktionsværktøjer, som er meget nemme at lære.

Brug sager til R og Python

Der er mange anvendelsestilfælde af både R og Python til dataanalyse. Forecast indsamler ForecastWatch.com data fra forskellige vejrprognoser og vurderer webstederne i henhold til deres nøjagtighed. Dette giver bedre vejrudsigt og giver vejrprognosere mulighed for at sammenligne deres nøjagtighed med andre. Python blev brugt til alle komponenter i denne service på grund af dens fleksibilitet, der kommer fra dens evne til at bruge mange standardbiblioteker.

Et andet anvendelsestilfælde af Python er, at det blev brugt til at drive sociale netværk til EZTrip.com og Gusto.com. De krævede et system til at hjælpe deres kunder med at rapportere om deres rejser, mens de forbedrede deres online reservationssystem. Mens deres nuværende reservationssystem allerede fungerede ganske godt, kunne det ikke håndtere flere anmodninger effektivt. Da Python blev brugt, blev det imidlertid meget hurtigere på grund af bedre dataanalyse og styringsfaciliteter. Dette hjalp dem yderligere med at skabe en bedre brugergrænseflade baseret på brugerens forespørgsler.

R bruges også mange steder som sociale netværkswebsteder og crowdfunding-websteder. R's visualiseringsevne gør det også til mange yndlingsanalyserorganisationers favorit. R bruges i øjeblikket i ANZ-banken til at analysere risikoen for kreditering. bruger også R til at analysere et stort antal statusopdateringer.

Future and R and Python in Data Science

R og Python vil have en meget lys fremtid inden for datavidenskab. Begge disse open source-programmeringssprog er meget magtfulde og udvikles og opdateres regelmæssigt af et aktivt samfund. Tusinder af organisationer, både nye og gamle, henvender sig hurtigt til disse løsninger, da de er gratis og meget tilpasselige. Disse erstatter andre sprog, der bruges i datavidenskab i rasende tempo.

Konklusion

Mange dataforskere spekulerer på, hvilket sprog der er bedre til dataanalyse, R eller Python. Begge disse programmeringssprog er meget populære og er stærke inden for deres egne områder. De har deres egne fordele og ulemper, så folk skal beslutte, hvilken man skal vælge for at få det bedste ud af deres data. De glemmer imidlertid det faktum, at begge af dem kan bruges til at analysere data let.