Was ist R-Sprache?
R-Sprache, eine freie Software-Programmiersprache und Betriebsumgebung, wird hauptsächlich für statistische Analysen, Grafiken und Data Mining verwendet . R wurde ursprünglich von Ross Ihaka und Robert Jetman von der University of Auckland, Neuseeland (auch R genannt) entwickelt und wird heute vom „R Development Core Team“ entwickelt. R ist ein GNU-Projekt, das auf der S-Sprache basiert und daher auch als Implementierung der S-Sprache betrachtet werden kann. Normalerweise können in der S-Sprache geschriebene Codes ohne Modifikation in der R-Umgebung ausgeführt werden. Die Syntax von R ist von Scheme abgeleitet. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Der Quellcode von R kann kostenlos heruntergeladen und verwendet werden, und es stehen auch kompilierte ausführbare Dateiversionen zum Download zur Verfügung Wird auf einer Vielzahl von Plattformen verwendet. Läuft auf UNIX (auch FreeBSD und Linux), Windows und MacOS. R wird hauptsächlich über die Befehlszeile bedient und es wurden mehrere grafische Benutzeroberflächen entwickelt.
Die Funktionalität von R kann durch vom Benutzer geschriebene Pakete erweitert werden. Zu den zusätzlichen Funktionen gehören spezielle Statistiktechniken, Grafikfunktionen sowie Programmierschnittstellen und Datenausgabe-/Importfunktionen. Diese Pakete sind in R, LaTeX, Java und am häufigsten C und Fortran geschrieben. Die heruntergeladene ausführbare Version wird mit einer Reihe grundlegender funktionaler Softwarepakete geliefert, und laut CRAN-Aufzeichnungen gibt es mehr als tausend verschiedene Softwarepakete. Einige davon werden häufig verwendet, beispielsweise für die Wirtschaftsökonometrie, die Finanzanalyse, die geisteswissenschaftliche Forschung und die künstliche Intelligenz.
Gemeinsame Funktionen der Sprachen Python und R
Python und R verfügen beide über relativ professionelle und umfassende Module für Datenanalyse und Data Mining, einschließlich vieler häufig verwendeter Funktionen, wie z. B. Matrixoperationen, Es gibt relativ fortgeschrittene Anwendungen von Vektoroperationen
Python und R sind plattformübergreifend anpassbar, können unter Linux und Windows verwendet werden und der Code ist hochgradig portierbar
Python und R sind relativ ähnlich zu häufig verwendeten mathematischen Werkzeugen wie MATLAB und Minitab
Der Unterschied zwischen Python- und R-Sprachen
In Bezug auf die Datenstruktur, da Aus wissenschaftlicher Sicht sind die Datenstrukturen in R aus rechnerischer Sicht sehr einfach und umfassen hauptsächlich Vektoren (eindimensional), mehrdimensionale Arrays (Matrix, wenn zweidimensional), Listen (unstrukturierte Daten) und Daten Frames (strukturierte Daten). Python enthält umfangreichere Datenstrukturen, um einen präziseren Zugriff auf Daten und Speichersteuerung zu erreichen, wie z. B. mehrdimensionale Arrays (lesbar, beschreibbar, geordnet), Tupel (schreibgeschützt, geordnet), Mengen (eindeutig, ungeordnet) und Wörterbücher (). Schlüsselwert) und so weiter.
Python ist schneller im Vergleich zu R. Python kann die Daten von G nicht direkt verarbeiten. Wenn R die Daten analysiert, muss es die großen Datenmengen über die Datenbank (über Groupby) umwandeln, bevor sie zur Analyse an R übergeben werden können Für R ist es unmöglich, die Verhaltensdetails direkt zu analysieren. Es kann nur statistische Ergebnisse analysieren.
Python ist eine relativ ausgewogene Sprache, die in allen Aspekten verwendet werden kann, sei es beim Aufrufen anderer Sprachen, beim Verbinden und Lesen von Datenquellen oder beim Betreiben des Systems oder bei regulären Ausdrücken und Textverarbeitung bietet Python offensichtliche Vorteile. Und R spielt in der Statistik eine größere Rolle.
Pythons Pandas stützen sich auf die Datenrahmen von R und rvest in R greift auf Pythons BeautifulSoup zurück. Im Allgemeinen sind wir der Meinung, dass Python besser ist als R Es bietet mehr Vorteile bei der Computerprogrammierung und beim Webcrawlen, während R ein effizienteres unabhängiges Datenanalysetool in der statistischen Analyse ist. Daher ist das gleichzeitige Erlernen von Python und R der König der Datenwissenschaft.
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