Sự khác biệt giữa R và Python

Cả R và Python là hai ngôn ngữ lập trình nguồn mở phổ biến nhất hướng tới khoa học dữ liệu. R là công nghệ tiên tiến mới nhất được sử dụng rộng rãi giữa các nhà khai thác dữ liệu và thống kê để phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu. R là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn thực tế giữa các chuyên gia và đã được sử dụng trong mọi chuyên ngành có thể hiểu được từ khoa học và y học đến kỹ thuật và kinh doanh. Tuy nhiên, công nghệ không phải là không có những nhược điểm. R không phải là ngôn ngữ lập trình nhanh và mã được viết kém có thể khá chậm. Python nổi tiếng là tuyệt vời với bộ dữ liệu lớn và tính linh hoạt nhưng vẫn bắt kịp số lượng thư viện thống kê tốt có sẵn trong R. Nhưng ngôn ngữ nào trong số này dễ sử dụng và tốt nhất để học?

Lốc Rạng là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở mạnh mẽ với các khía cạnh của cả ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng và chức năng (OO). R không chỉ là một chương trình máy tính; nó là một môi trường lập trình thống kê và ngôn ngữ cho tính toán và đồ họa thống kê. Nó bắt đầu như một dự án nghiên cứu của Ross Ihaka và Robert Gent quý ông vào đầu những năm 1990 và đến năm 1995, chương trình đã trở thành nguồn mở có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sửa đổi hoặc thay đổi mã hoàn toàn miễn phí. Phiên bản đầu tiên được phát hành vào năm 2000. Kể từ đó, nó đã được sử dụng trong mọi chuyên ngành có thể hiểu được từ khoa học đến kỹ thuật. Về mặt kỹ thuật, nó vừa là ngôn ngữ trong thống kê cũng như phần mềm phân tích và khoa học máy tính với tính hữu dụng đáng kể trong phân tích dữ liệu. Thư viện giàu tính năng của R là thứ khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên nhất cho phân tích thống kê.

Python là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng cấp cao khác được sử dụng rộng rãi trong điện toán khoa học và số. Nó được sử dụng ở phía máy chủ vì nhiều mô hình lập trình liên quan đến lập trình chức năng bắt buộc và hướng đối tượng. Python cho phép bạn làm việc nhanh hơn và tích hợp hệ thống của bạn hiệu quả hơn. Nền tảng của Python trở lại vào cuối những năm 1980. Ban đầu nó được Guido van Rossum khái niệm hóa vào năm 1989 và phiên bản đầu tiên của ngôn ngữ lập trình được giới thiệu vào năm 1991, và sau đó được đặt tên là Python Python. Nó đã trải qua một số cập nhật kể từ đó và hiện là một trong những ngôn ngữ lập trình nguồn mở phổ biến nhất được sử dụng trong cộng đồng. Nó cũng là một trong những ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi được sử dụng trong khoa học dữ liệu, đứng thứ hai sau R.

Sự khác biệt giữa R và Python

1. Bản chất của R và Python

 - Cả R và Python là hai ngôn ngữ lập trình nguồn mở phổ biến nhất được sử dụng để thống kê và phân tích dữ liệu và cả hai đều miễn phí. Tuy nhiên, Python là ngôn ngữ lập trình đa mô hình đa mục đích cung cấp cách tiếp cận tổng quát hơn đối với khoa học dữ liệu. R, mặt khác, không chỉ là một chương trình máy tính; nó là một môi trường lập trình thống kê và ngôn ngữ cho tính toán và đồ họa thống kê có vẻ tốt hơn nhiều về trực quan hóa dữ liệu. Thuật ngữ môi trường trong R đặc trưng cho một hệ thống được lập kế hoạch đầy đủ và mạch lạc, thay vì tích lũy gia tăng các công cụ cụ thể và không linh hoạt với các phần mềm phân tích dữ liệu khác như Python.

2. Chức năng

 - R là một chương trình máy tính và môi trường lập trình thống kê cho phép sử dụng nhiều phương pháp phân tích và tạo ra đồ họa chất lượng trình bày. Nó chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê giữ cho các nhà thống kê trong tâm trí. Nó xử lý các phương pháp thống kê phức tạp dễ dàng như những cách đơn giản hơn. Nó không giống như hầu hết các chương trình có thể đối phó với rất nhiều nhiệm vụ toán học và thống kê. Python có thể làm khá nhiều thứ mà R làm. Nó được biết đến với cú pháp dễ hiểu, giúp mã hóa và gỡ lỗi dễ dàng hơn nhiều so với các ngôn ngữ lập trình khác. 

3. Môi trường ngôn ngữ 

- IDE tích hợp một số công cụ được thiết kế đặc biệt để phát triển phần mềm. Một IDE, IDLE, là một phần của gói cài đặt Python tiêu chuẩn kể từ 1.5.2b1. Theo thời gian, các IDE khác đã xuất hiện kết hợp một số thư viện phổ biến hơn không được cung cấp bởi IDLE. Một số IDE Python phổ biến là Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev, v.v. Một số R IDE phổ biến bao gồm RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS, v.v. Các gói phổ biến bao gồm Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, v.v..

4. Tính linh hoạt trong R và Python

 - R là một ngôn ngữ và môi trường lập trình chức năng nhưng tinh vi cho máy tính và đồ họa thống kê. Nó rất dễ dàng để nhận và có một số lượng lớn các gói đặc biệt là đối phó với phân tích dữ liệu. Vì nó là nguồn mở, nó cung cấp sự linh hoạt hơn, trên thực tế cung cấp khả năng mở rộng và sửa đổi chức năng phân tích theo nhu cầu của tổ chức của bạn. Python có thể được sử dụng để phát triển cả ứng dụng GUI và ứng dụng web và vì đây là ngôn ngữ có mục đích chung, nên nó có thể được sử dụng để xây dựng mọi thứ theo nghĩa đen, với các công cụ và thư viện phù hợp. Tuy nhiên, nó không có nhiều thư viện như R.

R so với Python: Biểu đồ so sánh

Tóm tắt về R Vs. Con trăn

Cả R và Python đều là ngôn ngữ lập trình nguồn mở cấp cao và là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu và thống kê. Tuy nhiên, R phù hợp hơn cho phân tích thống kê truyền thống trong khi Python thường được sử dụng cho các ứng dụng khoa học dữ liệu truyền thống. R có một đường cong học tập dốc và những người không có kinh nghiệm trước đó sẽ khó nắm bắt ngôn ngữ ngay từ đầu. Python tương đối dễ học vì nó tập trung vào sự đơn giản và vì nó là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, nó có thể được sử dụng để xây dựng hầu hết mọi thứ, với các công cụ và thư viện phù hợp. Python nổi tiếng là tuyệt vời với bộ dữ liệu lớn và tính linh hoạt nhưng vẫn bắt kịp số lượng thư viện thống kê tốt có sẵn trong R.