Perbedaan antara R dan Python

Baik R dan Python adalah dua bahasa pemrograman open-source paling populer yang berorientasi pada ilmu data. R adalah teknologi canggih terbaru yang banyak digunakan di antara penambang data dan ahli statistik untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data. R adalah bahasa pemrograman yang kuat yang dengan cepat menjadi standar de facto di antara para profesional dan telah digunakan dalam setiap disiplin yang mungkin dari sains dan kedokteran hingga teknik dan bisnis. Namun, teknologinya bukan tanpa bagian kerugian yang adil. R bukan bahasa pemrograman yang cepat dan kode yang ditulis dengan buruk bisa cukup lambat. Python terkenal karena hebat dengan set data besar dan fleksibilitas tetapi masih mengejar jumlah perpustakaan statistik yang baik yang tersedia di R. Tetapi mana dari bahasa -bahasa ini yang mudah digunakan dan terbaik untuk dipelajari?

Apa itu "r"?

R adalah bahasa pemrograman open-source yang kuat dengan aspek-aspek bahasa pemrograman fungsional dan objek (OO). R lebih dari sekedar program komputer; Ini adalah lingkungan pemrograman statistik dan bahasa untuk komputasi statistik dan grafik. Ini dimulai sebagai proyek penelitian oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada awal 1990-an dan pada tahun 1995, program ini telah menjadi sumber terbuka yang berarti siapa pun dapat memodifikasi atau mengubah kode yang benar-benar bebas dari biaya. Versi pertama dirilis pada tahun 2000. Sejak itu, ini telah digunakan dalam setiap disiplin yang mungkin dari sains hingga teknik. Secara teknis, ini adalah bahasa dalam statistik maupun perangkat lunak ilmu komputer dan analitik dengan kegunaan yang signifikan dalam analisis data. Perpustakaan Rich Fitur dari R adalah apa yang menjadikannya pilihan yang paling disukai untuk analisis statistik.

Apa itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek tingkat tinggi lainnya yang banyak digunakan dalam komputasi ilmiah dan numerik. Ini digunakan di sisi server karena beberapa paradigma pemrograman yang melibatkan pemrograman fungsional yang imperatif dan berorientasi objek. Python memungkinkan Anda untuk bekerja lebih cepat dan mengintegrasikan sistem Anda secara lebih efektif. Fondasi Python kembali ke akhir 1980 -an. Awalnya dikonseptualisasikan oleh Guido Van Rossum pada tahun 1989 dan versi pertama dari bahasa pemrograman diperkenalkan pada tahun 1991, dan kemudian bernama "Python". Itu telah melalui beberapa pembaruan sejak saat itu dan sekarang menjadi salah satu bahasa pemrograman open-source paling populer yang digunakan di antara masyarakat. Ini juga salah satu bahasa yang banyak digunakan yang digunakan dalam ilmu data, kedua ke R.

Perbedaan antara R dan Python

1. Sifat r dan python

 - Baik R dan Python adalah dua bahasa pemrograman open-source paling populer yang digunakan untuk statistik dan analisis data dan keduanya gratis. Namun, Python adalah bahasa pemrograman multi-paradigma tujuan umum yang memberikan pendekatan yang lebih umum terhadap ilmu data. R, di sisi lain, lebih dari sekadar program komputer; Ini adalah lingkungan pemrograman statistik dan bahasa untuk komputasi statistik dan grafik yang tampaknya jauh lebih baik dalam visualisasi data.  Istilah lingkungan dalam R mencirikan sistem yang sepenuhnya terencana dan koheren, daripada akumulasi tambahan alat spesifik dan tidak fleksibel dengan perangkat lunak analisis data lainnya seperti Python.

2. Kegunaan

 - R adalah program komputer dan lingkungan pemrograman statistik yang memungkinkan berbagai metode analitik untuk digunakan dan menghasilkan grafik berkualitas presentasi. Ini terutama digunakan untuk analisis statistik dengan mengingat ahli statistik. Ini menangani pendekatan statistik yang kompleks semudah yang lebih sederhana. Ini tidak seperti sebagian besar program yang dapat menangani berbagai tugas matematika dan statistik. Python dapat melakukan hampir semua hal yang R lakukan. Ini dikenal karena sintaksnya yang mudah dipahami yang membuat pengkodean dan debugging lebih mudah daripada dengan bahasa pemrograman lainnya. 

3. Lingkungan bahasa 

- IDES mengintegrasikan beberapa alat yang dirancang khusus untuk pengembangan perangkat lunak. Satu IDE, Idle, hadir sebagai bagian dari paket instalasi Python standar sejak 1.5.2B1. Seiring waktu, IDE lain bermunculan yang menggabungkan beberapa perpustakaan yang lebih populer yang tidak disediakan oleh IDLE. Beberapa IDE Python yang populer adalah Spyder, Atom, Pycharm, Ipython Notebook, Eclipse + Pydev, dan banyak lagi. Beberapa ide populer termasuk rstudio, rkward, komandan r, emacs + ess, dan banyak lagi. Paket populer termasuk stringr, kebun binatang, dpylr, data.meja, dan sebagainya.

4. Fleksibilitas dalam R dan Python

 - R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan yang fungsional namun canggih untuk komputasi statistik dan grafik. Mudah untuk diambil dan memiliki sejumlah besar paket terutama berurusan dengan analisis data. Karena ini adalah open-source, ia memberikan lebih banyak fleksibilitas yang sebenarnya memberikan kemampuan untuk memperluas dan memodifikasi fungsionalitas analitik dengan kebutuhan organisasi Anda. Python dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi GUI dan aplikasi web dan karena ini adalah bahasa tujuan umum, dapat digunakan untuk membangun apa pun secara harfiah, dengan alat dan perpustakaan yang tepat. Namun, itu tidak memiliki perpustakaan sebanyak R.

R vs. Python: Bagan Perbandingan

Ringkasan R VS. Python

Baik R dan Python adalah bahasa pemrograman open-source tingkat tinggi dan di antara yang paling populer dalam ilmu data dan statistik. Namun, R lebih cocok untuk analisis statistik tradisional sedangkan python sering digunakan untuk aplikasi ilmu data tradisional.  R memiliki kurva belajar yang curam dan orang -orang tanpa pengalaman sebelumnya akan merasa sulit untuk memahami bahasa di awal. Python relatif mudah dipelajari karena berfokus pada kesederhanaan dan karena ini adalah bahasa pemrograman tujuan umum, dapat digunakan untuk membangun hampir semua hal, dengan alat dan perpustakaan yang tepat. Python terkenal karena hebat dengan set data besar dan fleksibilitas tetapi masih mengejar jumlah perpustakaan statistik yang baik yang tersedia di R.