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R vs Python: Quelle est la différence?

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Le défi sous dix catégories

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Avec l’importance croissante du Big Data, de l’apprentissage automatique et de la science des données dans l’industrie du logiciel ou dans les sociétés de services logiciels, deux langues sont apparues comme les plus favorables pour les développeurs. R et Python sont devenus les deux langages les plus populaires et les plus utilisés par les scientifiques et les analystes de données. Les deux sont similaires, mais différents, ce qui rend difficile pour les développeurs de choisir l'un des deux.

R est considéré comme le meilleur langage de programmation pour tout statisticien, car il possède un vaste catalogue de méthodes statistiques et graphiques. Par ailleurs, Python effectue à peu près le même travail que R, mais les scientifiques ou les analystes de données le préfèrent en raison de sa simplicité et de ses performances élevées. Les deux langages de programmation sont maintenant gratuits et à code source ouvert et ont été développés au début des années 90.

R est un langage de script puissant, extrêmement flexible avec une communauté dynamique et des ressources en retour, tandis que Python est un langage largement utilisé orienté objet qui est facile à apprendre et à déboguer.

Voyons maintenant les paramètres de comparaison des deux catégories suivantes:
1- Facilité d'apprentissage
2- Vitesse
3- Capacités de traitement des données
4- Graphisme et visualisation
5- Apprentissage en profondeur
6- Flexibilité
7- Référentiel de code et bibliothèques
8- Indice de popularité
9- Scénario de travail
10- Support client et communautaire

1- Facilité d'apprentissage

S'ils considèrent la facilité d'apprentissage, R a une courbe d'apprentissage abrupte, et les personnes peu ou pas expérimentées en programmation le trouvent difficile au début. Cependant, une fois que vous maîtrisez le langage, ce n'est pas si difficile à comprendre. Python, en revanche, met l’accent sur la productivité et la lisibilité du code, ce qui en fait l’un des langages de programmation les plus simples. C'est une langue préférable pour les débutants ainsi que pour les développeurs expérimentés en raison de sa facilité d'apprentissage et de sa compréhensibilité.

2- Vitesse

R

heure_départ <- Sys.time ()
df <- read.csv ("~ / desktop / medium / library-collection-inventory.csv")
heure_fin <- Sys.time ()
end_time - start_time
Différence de temps # de 3.317888 minutes

Python

temps d'importation
importer des pandas en tant que pd
début = heure.heure ()
y1 = pd.read_csv (& # 039; ~ / desktop / medium / library-collection-inventory.csv & # 039;)
end = time.time ()
print ("différence de temps de" + str (fin - début) + "secondes")
Différence de temps de 92,6236419678 secondes

Si nous comparons la vitesse, R a pris presque deux fois plus de temps pour charger le fichier .csv de 4,5 gigaoctets que les pandas Python. Python, quant à lui, est un langage de programmation de haut niveau. Il a été choisi pour la création d'applications critiques mais rapides.

3- Capacités de traitement des données

Dans le cas des capacités de traitement des données, R convient à l'analyse en raison du grand nombre de packages, des tests faciles à effectuer et de l'avantage de l'utilisation de formules. Cependant, il peut également être utilisé pour l’analyse fondamentale de données sans l’installation de progiciel. De plus, seuls les grands ensembles de données nécessitaient des packages tels que plyr, data.table. Les progiciels d’analyse de données Python, qui en étaient à leurs débuts, posaient problème. Cependant, cela s’est amélioré avec les versions récentes, numpy et les pandas sont utilisés pour l’analyse de données en Python, et ces deux langages conviennent au calcul parallèle.

4- Graphisme et visualisation

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Python – bokeh
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R – ggplot2

Maintenant, si nous considérons les graphiques et la visualisation, une image vaut mille mots. Les données visualisées sont comprises de manière efficace et plus efficace que les valeurs brutes. R est composé de nombreux paquetages offrant des fonctionnalités graphiques avancées, comme ggplot2 qui est utilisé pour les graphiques personnalisés. Maintenant, la visualisation est essentielle pour choisir un logiciel d’analyse de données et Python dispose d’incroyables bibliothèques de visualisation telles que seaborn et bokeh. Il a beaucoup de bibliothèques par rapport à R, mais elles sont plus complexes et donnent également une sortie ordonnée.

5- Apprentissage en profondeur

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Source de l'image

Avec une popularité croissante dans l’apprentissage en profondeur, deux nouveaux packages ont été ajoutés à la communauté R, KerasR et RStudio’s Keras. Maintenant, les deux packages fournissent une interface R au package d'apprentissage approfondi Python. Il s’agit d’une API de réseaux de neurones de haut niveau, écrite en Python et capable de s’exécuter sur la boîte à outils cognitive de Tensorflow ou de Microsoft. Maintenant commencer à utiliser Keras est l’un des moyens les plus simples de se familiariser avec l’apprentissage en profondeur en Python, et cela explique également pourquoi les packages KerasR et Keras fournissent une interface à ce fantastique package pour les utilisateurs de R.

6- Flexibilité

Maintenant, si nous comparons la flexibilité des deux langages, il est facile d’utiliser des formules compliquées dans R ainsi que des tests statistiques, et les modèles sont facilement disponibles et utilisables. D'autre part, Python est un langage flexible lorsqu'il s'agit de travailler sur quelque chose de nouveau ou de construire à partir de zéro. Il est également utilisé pour le script d'un site Web ou d'autres applications.

7- Référentiel de code et bibliothèques

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Comparaison des principales bibliothèques de science des données pour Python, R et Scala [Infographic]”- Igor Bobriakov

Maintenant, si nous examinons le référentiel de code et les bibliothèques, Comprehensive R Archive Network (CRA) est un vaste référentiel de packages R auquel les utilisateurs peuvent facilement contribuer. Les packages sont composés de fonctions R, de données et de code compilé pouvant être installés en une seule ligne. Il a également une longue liste de paquets populaires tels que plyr, dplyr, data.table et bien d’autres. D'autre part, Python est constitué de pip package index, qui est un référentiel du logiciel et des bibliothèques Python. Bien que les utilisateurs puissent contribuer à pip, le processus est compliqué. Les dépendances et l’installation des bibliothèques Python peuvent être des tâches fastidieuses. Certaines bibliothèques populaires de Python sont pandas, numpy et matplotlib.

8- Indice de popularité

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Maintenant, si nous regardons la popularité des deux langues, elles ont commencé au même niveau il y a dix ans. Cependant, Python a connu une croissance massive de sa popularité et s'est classé au premier rang en 2016 par rapport à R qui s'est classé au sixième rang de la liste. De plus, les utilisateurs de Python sont plus fidèles à leur langue que les utilisateurs de l’autre. Comme le pourcentage de personnes passant de R à Python est deux fois plus grand que Python à R.

9- Scénario de travail

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Python (Jaune) – R (Bleu)

Maintenant, lorsque nous examinons le scénario de l’emploi, les éditeurs de logiciels ont été plus enclins à utiliser des technologies telles que l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et le Big Data, ce qui explique la croissance de la demande de développeurs Python. Bien que les deux langues puissent être utilisées pour des statistiques et des analyses. Python a un léger avantage sur les autres en raison de sa simplicité et occupe une place supérieure dans les tendances du marché du travail.

10- Support client et communautaire

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Dans le cas du support client et de la communauté, généralement, les logiciels commerciaux offrent un service client payant. Cependant, R et Python ne disposent pas du support technique, ce qui signifie que vous êtes seul si vous rencontrez des problèmes. Cependant, les deux langues ont des communautés en ligne pour aider, Et Python a un plus grand soutien de la communauté par rapport à R.

Nous en avons donc terminé avec tous les paramètres de comparaison. Nous pouvons dire que c'était un combat difficile entre les deux. Toutefois, Python apparaît comme le gagnant en raison de son immense popularité et de sa simplicité par rapport à R.
Alors qu'est-ce que tu en penses? Faites-moi part de votre opinion dans la section commentaire ci-dessous, en attendant merci et bon apprentissage.

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R vs Python: Quelle est la différence? a été publié à l'origine dans Hacker midi sur Medium, où les gens poursuivent la conversation en soulignant et en répondant à cette histoire.

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