I dialetti di programmazione Python e R sono regolarmente scavati l’uno contro l’altro, il che è meglio per la scienza dell’informazione e l’investigazione. Entrambi sono prominenti, nonostante il fatto che Python abbia tutte le caratteristiche per essere utilizzato in modo molto più ampio, in ogni caso da individui che cercano di capire come programmare.
Eppure, la scienza dell’informazione è un campo particolare, quindi mentre Python si sta sviluppando come il linguaggio più famoso del pianeta, R ha ancora il suo posto e ha punti di interesse per coloro che fanno indagini sull’informazione.
Volendo sistemare le durature battute di R contro Python, il College of California, Davis, insegnante di ingegneria del software Norm Matloff ha distribuito un breve riassunto delle loro qualità relative in modo trasversale su misure chiave, tra cui la lucidatura, i campi in cui vengono utilizzati, i sistemi biologici delle biblioteche e i problemi di apprendimento.
Matloff ha composto quattro libri su R ed è il direttore editoriale a capo del Diario di R, per cui si potrebbe credere che lo sostenga su Python. Comunque sia, dice di credere che la sua indagine sia considerata “ragionevole e solidale”.
Dice che è una “vittoria inconfondibile per Python” per quanto riguarda la lucidatura, in una certa misura a causa dell’utilizzo limitato delle staffe e dei supporti di Python. “Python è liscio”, include.
Sia come sia, è una “immensa vittoria per R” per i nuovi arrivati che adattano entrambi i due dialetti. La sua contesa contro il Python è che un individuo che lo utilizza per la scienza dell’informazione ha bisogno di scoprire ulteriori pacchetti di Python, come NumPy, che porta le forze investigative dell’informazione di tipo Matlab a Python. R, che lavora per la registrazione misurabile, ha un’indagine informativa che include effettivamente implicita.
“D’altra parte, i tipi di tralicci e i disegni fondamentali sono lavorati in base R. Il dilettante può fare semplici indagini di informazione in pochi minuti”, combatte Matloff.
“Le librerie Python possono essere dubbie da progettare, in ogni caso, per i quadri taglienti, mentre la maggior parte dei fasci R costringono a lasciare il contenitore”.
Il Python Bundle File (PyPI) conta ad oggi più di 183.000 iniziative, che rendono i bundle R enormemente meno accessibili sul Thorough R Chronicle System (CRAN). Come indicato da CRAN, ci sono 14.385 bundle accessibili. Nonostante questa distinzione, Matloff lo considera un pareggio.
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PyPI, nota, “sembra essere di scarso spessore nella scienza dell’informazione”. Le ricerche su PyPI “non hanno portato a nulla” per il modello log-straight, la ricaduta di Poisson, i fattori strumentali, le informazioni spaziali e il tasso di errore familiare.
Sia come sia, Python ha un “leggero vantaggio” su R in AI, e Matloff è da tutti gli account che richiedono il miglioramento delle librerie di AI per R, che secondo lui dovrebbe essere possibile con pochi problemi.
“La capacità delle biblioteche Python ha origine dall’impostazione di alcune operazioni di lisciatura dell’immagine, che potrebbero effettivamente essere attualizzate nell’involucro di Keras di R, e per quanto riguarda questo, si potrebbe creare una variante R non adulterata di TensorFlow”, sostiene Matloff.
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Egli procede a provare gli individui di solito geniali Python AI (ML) che “spesso hanno scarsa comprensione e a volte anche disprezzo per, le questioni di fatto in ML”. In questo modo, sul tema di quale linguaggio ha la migliore giustezza dei fatti, è una “grande vittoria per R”.
Una “spiacevole sfortuna per R” è la sua solidarietà linguistica. R, dice, è “decadente in due lingos comunemente incomprensibili, la R convenzionale e il Tidyverse”. Inoltre, egli accusa questa circostanza in modo inequivocabile per l’organizzazione RStudio.
Tidyverse è un assortimento di famosi mazzi R. In sostanza, Matloff accetta un’azienda come RStudio non dovrebbe avere l'”impatto indebito” che ha sull’impresa R.
“Potrebbe essere progressivamente degno se il Tidyverse fosse migliore della R convenzionale, ma come mi piacerebbe pensare che non lo sia. Rende le cose sempre più difficili per gli apprendisti. Ad esempio, il Tidyverse ha un numero così grande di capacità, un po’ sbalorditivo, che bisogna capire come fare quelle che sono attività eccezionalmente semplici in base R”, sostiene Matlof.