Die Programmierdialekte Python und R werden regelmäßig gegeneinander ausgehöhlt, was für die Informationswissenschaft und die Forschung am besten geeignet ist. Beide sind prominent, trotz der Tatsache, dass Python alle Vorzeichen hat, wesentlich breiter genutzt zu werden, jedenfalls von Personen, die herausfinden, wie man programmiert.

Doch die Informationswissenschaft ist ein besonderes Gebiet, und während sich Python zur berühmtesten Sprache auf dem Planeten entwickelt, hat R immer noch seinen Platz und bietet interessante Punkte für diejenigen, die sich mit Informationsforschung beschäftigen.

In dem Bestreben, das andauernde R-versus-Python-Geplänkel beizulegen, hat das College of California, Davis, der Lehrer für Softwaretechnik Norm Matloff, eine kurze Zusammenfassung ihrer relativen Qualitäten quer über die wichtigsten Maße verteilt, darunter Politur, die Bereiche, in denen sie eingesetzt werden, biologische Bibliothekssysteme und Schwierigkeiten beim Lernen.

Matloff hat vier Bücher über R verfasst und ist der redaktionelle Leiter des R-Tagebuchs, so dass man davon ausgehen könnte, dass er es über Python unterstützt. Wie dem auch sei, er sagt, er vertraue darauf, dass seine Untersuchung als “vernünftig und unterstützend” angesehen wird.

Er sagt, es sei ein “unverkennbarer Sieg für Python” in Bezug auf die Politur, bis zu einem gewissen Grad wegen der eingeschränkten Verwendung von Klammern und Stützen durch Python. “Python ist glatt”, schließt er ein.

Wie dem auch sei, es ist ein “immenser Gewinn für R” für Neuankömmlinge, die beide Dialekte adaptieren. Seine Behauptung gegen Python ist, dass ein Individuum, das Python für die Informationswissenschaft nutzt, sich über zusätzliche Python-Bündel informieren muss, wie NumPy, das Matlab-ähnliche Kräfte zur Informationsermittlung nach Python bringt. R, das für eine messbare Registrierung arbeitet, verfügt über eine Informationsermittlung, die effektiv implizite Informationen einschließt.

“Auf der anderen Seite werden Gittertypen und grundlegende Konstruktionen zur Basis R eingearbeitet. Der Amateur kann innerhalb von Minuten einfache Informationsrecherchen durchführen”, kämpft Matloff.

“Python-Bibliotheken können zweifelhaft sein, auf jeden Fall für die Rahmen scharf zu entwerfen, während die meisten R-Bündel das Recht erzwingen, den Container zu verlassen”.

Die Python-Bundle-Datei (PyPI) enthält zur Zeit mehr als 183.000 Prothesen, die die über das Thorough R Chronicle System (CRAN) zugänglichen R-Bündel enorm in den Schatten stellen. Wie von CRAN angegeben, sind 14.385 Bündel zugänglich. Trotz dieser Unterscheidung sieht Matloff es als ein Unentschieden an.

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PyPI, stellt er fest, “scheint in der Informationswissenschaft schlank zu sein”. Die Suche nach dem loggeraden Modell, dem Poisson-Rückfall, den instrumentellen Faktoren, der räumlichen Information und der familienbezogenen Fehlerrate auf PyPI “ergab nichts”.

Wie dem auch sei, Python hat einen “leichten Vorteil” gegenüber R in der KI, und Matloff ist nach allem, was man hört, der Meinung, dass die KI-Bibliotheken für R verbessert werden müssen, was seiner Meinung nach mit wenig Aufwand möglich sein sollte.

“Die Kapazität der Python-Bibliotheken hat ihren Ursprung in der Einstellung bestimmter Bildglättungsoperationen, die effektiv in R’s Keras-Wrapper verwirklicht werden könnten, und was das betrifft, könnte eine unverfälschte R-Variante von TensorFlow erstellt werden”, behauptet Matloff.

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Er fährt fort, normalerweise geniale Python AI (ML)-Personen auszuprobieren, die “häufig ein schlechtes Verständnis und manchmal sogar Verachtung für die Sachfragen in ML haben”. Auf diese Weise ist es bei dem Thema, welche Sprache die beste sachliche Richtigkeit hat, ein “großer Gewinn für R”.

Ein “unangenehmes Unglück für R” ist seine sprachliche Solidarität. R, so sagt er, “zerfällt in zwei allgemein unverständliche Lingos, das konventionelle R und die Tidyverse”. Darüber hinaus wirft er diesen Umstand der Organisation RStudio unmissverständlich vor.

Tidyverse ist eine Auswahl der berühmten R-Bündel. Im Wesentlichen akzeptiert Matloff, dass ein Geschäftsoutfit wie RStudio nicht den “ungebührlichen Einfluss” haben sollte, den es auf das R-Projekt hat.

“Es mag sich allmählich lohnen, wenn die Tidyverse besser wäre als die konventionelle R, doch wie ich gerne glauben würde, ist sie es nicht. Das macht die Dinge für die Lehrlinge immer schwieriger. Z.B. hat die Tidyverse eine so riesige Anzahl von Kapazitäten, die zum Teil verblüffend sind, dass man herausfinden muss, wie man diese außergewöhnlich einfachen Aktivitäten in der Basis R durchführen kann”, meint Matlof.