Python e R sono entrambi linguaggi popolari nell’industria della programmazione. Possono aiutarvi nelle attività quotidiane di analisi dei dati ed eseguire compiti e sfide difficili. Inoltre, entrambi i linguaggi vi aiutano anche con compiti statistici. Tuttavia, dovreste tenere a mente alcune differenze prima di scegliere il linguaggio. Per esempio, i programmatori usano comunemente Python per la sua sintassi facile e comprensibile. Tuttavia, altri usano R perché ha funzioni avanzate per le menti statistiche. Oggi parleremo di entrambi i linguaggi di programmazione e valuteremo le differenze.
Che cos’è R
R è un progetto GNU ed è un linguaggio ambientale che aiuta nella rappresentazione grafica e nel calcolo statistico. Si può considerare R come un’applicazione diversa di S. Anche se ci sono alcune differenze in entrambi. Tuttavia, gli sviluppatori usano vari codici in S che funzionano anche sotto R senza alterazioni.
Con R, è possibile eseguire vari compiti statistici come i classici test statistici, la modellazione non lineare e lineare, la classificazione, l’analisi e il clustering di serie temporali e molto altro ancora. Inoltre, S ha anche un’ampia raccolta di tecniche grafiche. Il percorso di tutte queste attività è Open Source in R.
Che cos’è il Python
Non importa se un professionista appartiene o meno all’industria della programmazione; se conosce le basi dei linguaggi, può conoscere il linguaggio python. Questo è un linguaggio interpretato e una scelta popolare e moderna per lo sviluppo di applicazioni e software. Ma perché così tanti sviluppatori usano il linguaggio python? La prima ragione è che si tratta di un linguaggio modulare. Ciò significa che è possibile integrare facilmente questo linguaggio con altre soluzioni e tecnologie. In secondo luogo, si tratta di un linguaggio open-source. Significa che la comunità degli sviluppatori può contribuire a questo linguaggio. Molti sviluppatori fanno parte di questa comunità e la Python Software Foundation ha il controllo completo sulla qualità del linguaggio.
Un’altra ragione della popolarità di questo linguaggio è che viene interpretato. Questo linguaggio era già stato trasferito al codice macchina prima che gli sviluppatori lanciassero questo linguaggio. Questo è il motivo per cui è possibile scrivere questo linguaggio su programmi universali e portatili e usarlo su qualsiasi sistema operativo.
Ora comprendiamo nel dettaglio i vantaggi di ogni linguaggio e capiamo perché ogni linguaggio è migliore dell’altro.
Vantaggi di R
1.Open Source
È possibile utilizzare facilmente questo linguaggio di programmazione con un costo minimo o gratuito perché è un linguaggio open-source. Ciò significa che chiunque può utilizzare il codice sorgente e apportare modifiche al programma. Questo aiuta ad aumentare la qualità della funzione di risoluzione dei problemi di questo linguaggio.
2.Ampia gamma di pacchetti
R ha un’enorme varietà di pacchetti che potete utilizzare per le vostre soluzioni. Il numero di pacchetti R è in costante crescita. R ha più di 10.000 pacchetti solo nel repository CRAN. Quasi ogni industria può utilizzare questi pacchetti.
3.Alta compatibilità
È possibile accoppiare questo linguaggio con molti linguaggi di programmazione diversi come Python, Java, C o C++. Questo rende questo linguaggio altamente compatibile. È anche possibile integrare R con software di gestione di database come Hadoop.
4.Alta qualità grafica e di plottaggio
R aiuta anche nella creazione di grafici e grafici. Per portare attrattiva e fascino visivo, è possibile integrare plotty e ggplot2. Questo rende questo linguaggio diverso dagli altri linguaggi di programmazione.
5.Rapporti di soffiatura della mente
È possibile creare facilmente risultati facili ed estesi durante la reportistica. R supporta pacchetti come Markdown e Shiny. R include anche script, trame e dati che vi aiuteranno a creare rapporti attraverso l’incorporazione. Con R, potete creare un’applicazione interattiva e i vostri utenti possono giocare con i dati e i risultati sul web.
6.Supporto per l’apprendimento automatico
È inoltre possibile eseguire attività di machine learning con il linguaggio di programmazione R. Ad esempio, questo linguaggio può eseguire la regressione e la classificazione dei dati attraverso una rete neurale artificiale.
7.Crescita costante
Questo linguaggio sta crescendo drasticamente. Una delle ragioni della crescita di questo programma è che è open-source. Questo linguaggio utilizza la tecnologia più avanzata e fornisce aggiornamenti istantanei ogni volta che questo linguaggio aggiunge nuove funzionalità.
Vantaggi di Python
1.Miglioramento della produttività
Questo linguaggio è molto produttivo e permette di risolvere problemi complicati. Non solo, questo linguaggio è molto semplice. Non è necessario spendere mesi per capire il comportamento e la sintassi del linguaggio. Si possono eseguire più compiti scrivendo meno codici con il linguaggio Python.
2.Linguaggio tradotto
Python ha la capacità di eseguire ogni riga di codice. Questo significa che Python è un linguaggio interpretato. Se questo linguaggio trova un qualsiasi errore, si ferma subito e fa rapporto. Così non è necessario cercare gli errori. Si può facilmente eseguire il debug, poiché questo linguaggio mostra solo un singolo errore. Anche se ci sono più errori, si riceverà un solo errore.
3.Facile da imparare, leggere e scrivere
Si può facilmente capire e leggere la codifica in questo linguaggio di programmazione perché ha un’alta qualità di linguaggio. La sintassi è simile all’inglese, il che permette di impararla ancora più velocemente. Molte persone usano Python perché capiscono facilmente il linguaggio. Inoltre, ci sono meno linee con codice simile a Java e C++ che lo rendono più facile.
4.Open Source e gratuito
Proprio come il linguaggio di programmazione R, anche Python è un linguaggio open-source e approvato da OSI. È possibile utilizzare e distribuire liberamente questo linguaggio. La parte migliore è che potete scaricare, modificare e distribuire le versioni di Python come vostre modifiche.
5.Portabilità
Il pitone ha un vantaggio unico. È possibile utilizzare gli stessi codici per più piattaforme. Ciò significa che non è necessario scrivere codici diversi per piattaforme diverse. Questo fa risparmiare molto tempo e fatica.
6.Librerie enormi
Python ha un’ampia quantità di librerie; questo lo rende perfetto per eseguire vari compiti. Questo rende meno dipendenti dalle librerie esterne.
Conclusione
È difficile trovare il miglior linguaggio di programmazione in R VS Python. Quando Python è un linguaggio versatile e semplice, R è un linguaggio altamente compatibile e statistico. Alla fine, sta a voi scegliere cosa volete fare. Tuttavia, Python è più popolare del linguaggio di programmazione R, ma dipende dalle vostre preferenze personali.
