Différence entre R et Python
R et Python sont les deux langages de programmation open source les plus populaires orientés vers la science des données. R est la dernière technologie de pointe largement utilisée par les mineurs de données et les statisticiens pour développer des logiciels de statistiques et analyser des données. R est un puissant langage de programmation qui devient rapidement le standard de facto parmi les professionnels et qui a été utilisé dans toutes les disciplines imaginables, des sciences à la médecine, en passant par l’ingénierie et les affaires. Cependant, la technologie n’est pas sans sa part d’inconvénients. R n’est pas particulièrement un langage de programmation rapide et le code mal écrit peut être assez lent. Python est bien connu pour ses excellents jeux de données et sa flexibilité, mais il reste néanmoins à la hauteur du nombre de bonnes bibliothèques de statistiques disponibles dans R. Mais lequel de ces langages est facile à utiliser et à apprendre?
R est un puissant langage de programmation open source présentant des aspects à la fois des langages de programmation fonctionnels et orientés objet (OO). R est plus qu'un simple programme informatique; c'est un environnement de programmation statistique et un langage pour l'informatique statistique et les graphiques. Il s'agissait d'un projet de recherche mené par Ross Ihaka et Robert Gentleman au début des années 1990 et, en 1995, le programme était devenu un logiciel à source ouverte, permettant à tout un chacun de modifier ou d'altérer le code de manière totalement gratuite. La première version a été publiée en 2000. Depuis lors, elle a été utilisée dans toutes les disciplines imaginables, de la science à l'ingénierie. Techniquement, il s’agit à la fois d’un langage statistique, d’un logiciel d’informatique et d’un logiciel d’analyse particulièrement utiles pour l’analyse de données. La bibliothèque riche en fonctionnalités de R est ce qui en fait le choix le plus préféré pour l'analyse statistique.
Python est un autre langage de programmation orienté objet de haut niveau largement utilisé en informatique scientifique et numérique. Il est utilisé côté serveur en raison de ses multiples paradigmes de programmation qui impliquent une programmation fonctionnelle impérative et orientée objet. Python vous permet de travailler plus rapidement et d’intégrer vos systèmes plus efficacement. La fondation de Python remonte à la fin des années 1980. Il a été initialement conceptualisé par Guido van Rossum en 1989 et la première version du langage de programmation a été introduite en 1991 et plus tard baptisée «Python». Il a depuis fait l'objet de plusieurs mises à jour et est maintenant l'un des langages de programmation open source les plus populaires utilisés par la communauté. Il est également l’un des langages les plus largement utilisés dans la science des données, suivi de R.
- R et Python sont les deux langages de programmation open source les plus populaires utilisés pour les statistiques et l'analyse de données. Ils sont tous deux gratuits. Cependant, Python est un langage de programmation multi-paradigmes polyvalent qui fournit une approche plus générale de la science des données. R, d’autre part, est plus qu’un simple programme informatique; C’est un environnement et un langage de programmation statistique pour l’informatique statistique et les graphiques qui semblent beaucoup mieux pour la visualisation des données. Le terme environnement dans R caractérise un système entièrement planifié et cohérent, plutôt qu'une accumulation incrémentielle d'outils spécifiques et inflexibles avec un autre logiciel d'analyse de données tel que Python.
La fonctionnalité
- R est un programme informatique et un environnement de programmation statistique qui permet d'utiliser un large éventail de méthodes analytiques et de produire des graphiques de qualité présentation. Il est principalement utilisé pour l'analyse statistique en tenant compte des statisticiens. Il traite les approches statistiques complexes aussi facilement que les plus simples. Il ne ressemble pas à la plupart des programmes pouvant traiter une grande variété de tâches mathématiques et statistiques. Python peut faire à peu près tout ce que R fait. Il est connu pour sa syntaxe facile à comprendre, qui facilite beaucoup le codage et le débogage qu'avec d'autres langages de programmation.
Environnement linguistique
- Les IDE intègrent plusieurs outils spécialement conçus pour le développement de logiciels. Un seul IDE, IDLE, fait partie du package d’installation Python standard depuis la version 1.5.2b1. Au fil du temps, d'autres IDE ont vu le jour, intégrant certaines des bibliothèques les plus populaires non fournies par IDLE. Spyder, Atom, PyCharm, Notebook IPython, Eclipse + PyDev, etc., font partie des IDE les plus populaires. RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS, et bien d’autres, figurent parmi les plus populaires. Les paquets populaires incluent Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, etc.
Flexibilité en R et Python
- R est un langage de programmation et un environnement fonctionnels mais sophistiqués pour l'informatique statistique et les graphiques. Il est facile à prendre en main et contient un grand nombre de progiciels traitant en particulier de l’analyse de données. Comme il est open source, il offre plus de flexibilité, ce qui permet en fait d'étendre et de modifier la fonctionnalité d'analyse en fonction des besoins de votre organisation. Python peut être utilisé pour développer à la fois des applications graphiques et des applications Web. Etant donné qu’il s’agit d’un langage généraliste, il peut être utilisé pour créer littéralement n'importe quoi, avec les bons outils et les bonnes bibliothèques. Cependant, il n’a pas autant de bibliothèques que R.
Qu'est-ce que "R"?
R est un puissant langage de programmation open source présentant des aspects à la fois des langages de programmation fonctionnels et orientés objet (OO). R est plus qu'un simple programme informatique; c'est un environnement de programmation statistique et un langage pour l'informatique statistique et les graphiques. Il s'agissait d'un projet de recherche mené par Ross Ihaka et Robert Gentleman au début des années 1990 et, en 1995, le programme était devenu un logiciel à source ouverte, permettant à tout un chacun de modifier ou d'altérer le code de manière totalement gratuite. La première version a été publiée en 2000. Depuis lors, elle a été utilisée dans toutes les disciplines imaginables, de la science à l'ingénierie. Techniquement, il s’agit à la fois d’un langage statistique, d’un logiciel d’informatique et d’un logiciel d’analyse particulièrement utiles pour l’analyse de données. La bibliothèque riche en fonctionnalités de R est ce qui en fait le choix le plus préféré pour l'analyse statistique.
Qu'est ce que Python?
Python est un autre langage de programmation orienté objet de haut niveau largement utilisé en informatique scientifique et numérique. Il est utilisé côté serveur en raison de ses multiples paradigmes de programmation qui impliquent une programmation fonctionnelle impérative et orientée objet. Python vous permet de travailler plus rapidement et d’intégrer vos systèmes plus efficacement. La fondation de Python remonte à la fin des années 1980. Il a été initialement conceptualisé par Guido van Rossum en 1989 et la première version du langage de programmation a été introduite en 1991 et plus tard baptisée «Python». Il a depuis fait l'objet de plusieurs mises à jour et est maintenant l'un des langages de programmation open source les plus populaires utilisés par la communauté. Il est également l’un des langages les plus largement utilisés dans la science des données, suivi de R.
Différence entre R et Python
Nature de R et Python- R et Python sont les deux langages de programmation open source les plus populaires utilisés pour les statistiques et l'analyse de données. Ils sont tous deux gratuits. Cependant, Python est un langage de programmation multi-paradigmes polyvalent qui fournit une approche plus générale de la science des données. R, d’autre part, est plus qu’un simple programme informatique; C’est un environnement et un langage de programmation statistique pour l’informatique statistique et les graphiques qui semblent beaucoup mieux pour la visualisation des données. Le terme environnement dans R caractérise un système entièrement planifié et cohérent, plutôt qu'une accumulation incrémentielle d'outils spécifiques et inflexibles avec un autre logiciel d'analyse de données tel que Python.
La fonctionnalité
- R est un programme informatique et un environnement de programmation statistique qui permet d'utiliser un large éventail de méthodes analytiques et de produire des graphiques de qualité présentation. Il est principalement utilisé pour l'analyse statistique en tenant compte des statisticiens. Il traite les approches statistiques complexes aussi facilement que les plus simples. Il ne ressemble pas à la plupart des programmes pouvant traiter une grande variété de tâches mathématiques et statistiques. Python peut faire à peu près tout ce que R fait. Il est connu pour sa syntaxe facile à comprendre, qui facilite beaucoup le codage et le débogage qu'avec d'autres langages de programmation.
Environnement linguistique
- Les IDE intègrent plusieurs outils spécialement conçus pour le développement de logiciels. Un seul IDE, IDLE, fait partie du package d’installation Python standard depuis la version 1.5.2b1. Au fil du temps, d'autres IDE ont vu le jour, intégrant certaines des bibliothèques les plus populaires non fournies par IDLE. Spyder, Atom, PyCharm, Notebook IPython, Eclipse + PyDev, etc., font partie des IDE les plus populaires. RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS, et bien d’autres, figurent parmi les plus populaires. Les paquets populaires incluent Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, etc.
Flexibilité en R et Python
- R est un langage de programmation et un environnement fonctionnels mais sophistiqués pour l'informatique statistique et les graphiques. Il est facile à prendre en main et contient un grand nombre de progiciels traitant en particulier de l’analyse de données. Comme il est open source, il offre plus de flexibilité, ce qui permet en fait d'étendre et de modifier la fonctionnalité d'analyse en fonction des besoins de votre organisation. Python peut être utilisé pour développer à la fois des applications graphiques et des applications Web. Etant donné qu’il s’agit d’un langage généraliste, il peut être utilisé pour créer littéralement n'importe quoi, avec les bons outils et les bonnes bibliothèques. Cependant, il n’a pas autant de bibliothèques que R.
