Différence entre R et Python

Différence clé - R contre Python
 

R est un langage de programmation de haut niveau et un environnement logiciel pour l'analyse statistique et les rapports. Python est un langage de programmation à usage général de haut niveau. Alors le différence clé entre r et python est que R est un langage de programmation orienté statistique tandis que Python est un langage de programmation à usage général. R peut être utilisé pour l'informatique statistique, l'apprentissage automatique et l'analyse des données. Python peut être utilisé pour l'apprentissage automatique, le développement Web, le réseautage, l'informatique scientifique et bien d'autres.

CONTENU

1. Aperçu et différence clé
2. Qu'est-ce que R
3. Qu'est-ce que Python
4. Similitudes entre R et Python
5. Comparaison côte à côte - r vs python sous forme tabulaire
6. Résumé

Qu'est-ce que R?

R est un langage de programmation et un environnement logiciel pour l'analyse statistique, rapportant pour représenter les graphiques. Le principal avantage de l'utilisation de R est qu'il peut être utilisé pour implémenter des concepts statistiques tels que la modélisation linéaire et non linéaire, l'analyse des séries chronologiques, le clustering, etc.

R est une langue interprétée, Ainsi, chaque ligne est lue l'une après l'autre par l'interprète. C'est un langage de programmation de haut niveau. Il y a un interprète de ligne de commande afin que le programmeur peut directement, entrez des commandes dans la ligne de commande. RStudio est l'environnement de développement intégré commun (IDE) pour faciliter la programmation R. Il comprend l'éditeur de code, les outils de débogage et de visualisation. Il existe également des packages tels que GGPLOT2 et DPLYR qui étend plus les fonctionnalités R.

Lors de la programmation, il est nécessaire de stocker les valeurs. R peut stocker différents types de valeurs. Il peut stocker des types de données logiques tels que vrai et faux. Il peut également stocker des valeurs numériques, des caractères et des nombres complexes. R a différentes structures de données telles que les vecteurs, les listes, les matrices, les tableaux, les facteurs et les cadres de données. Un vecteur peut être utilisé pour stocker plus d'un élément. Une liste peut contenir de nombreux types d'éléments de données différents comme les vecteurs ou une autre liste. Une matrice peut être utilisée pour stocker un ensemble de données bidimensionnel. Les tableaux sont utilisés pour stocker un ensemble de données de n'importe quel nombre de dimensions. Les facteurs sont les objets R créés à l'aide d'un vecteur. Les cadres de données sont utilisés pour stocker des objets de données tabulaires. Ce sont les principales structures de données en r.

Il est possible de lire et d'écrire dans divers formats de fichiers comme CSV, Excel, XML et JSON en utilisant R. Il peut également être intégré à des bases de données telles que MySQL, Oracle, etc. Il est principalement utilisé pour les statistiques, l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que Python?

Python est un langage de programmation à usage général de haut niveau. C'est la plate-forme multiples et open source. C'est l'un des langages de programmation les plus populaires pour les débutants en raison de sa simplicité. Les programmes Python sont faciles à lire, à écrire, à tester et à déboguer.  Semblable à R, Python est également une langue interprétée. Le programmeur peut donner directement des commandes en utilisant la ligne de commande ou peut utiliser un IDE. L'IDE le plus courant pour Python est Pycharm et Eclipse.  Ils contiennent l'éditeur de code, les fonctionnalités de débogage, etc. Pour développer des applications Python.

Différents types de données peuvent être stockés à l'aide de Python. Ils peuvent être des valeurs ou des chaînes numériques. Python prend en charge les structures de données telles que les listes, les tuples et les dictionnaires. Une liste peut être utilisée pour stocker plusieurs éléments de données de différents types. Une liste est mutable pour qu'elle puisse être modifiée. Un tuple est également utilisé pour stocker plusieurs éléments du même type. Un tuple est un objet python immuable. Les dictionnaires sont utilisés pour stocker des paires de valeurs clés. Ce sont les principales structures de données de Python.

Python peut être utilisé pour fabriquer des interfaces utilisateur graphiques et peut être intégré à des bases de données telles que MySQL, MSSQL, etc. Il est utile pour une variété d'applications. Il peut être utilisé pour l'apprentissage automatique, le développement Web, le réseautage, l'informatique scientifique, l'automatisation, le traitement du langage naturel et bien d'autres.

Quelles sont les similitudes entre R et Python?

• Les deux sont des langages de programmation à plusieurs paradigmes. Ils prennent en charge la programmation orientée objet, la programmation impérative, la programmation procédurale, etc.
• Les deux sont des langues interprétées.
• Les deux peuvent être utilisés pour développer des algorithmes.
• Les deux sont des langages de programmation de haut niveau.
• Les deux sont les sources gratuites et open.
• Les deux peuvent être intégrés à des bases de données telles que MySQL, Oracle etc.
• Les deux prennent en charge différents fichiers tels que les fichiers CSV, les fichiers Excel, les fichiers XML et les fichiers JSON.
• Les deux langues sont faciles à utiliser et à apprendre.

Quelle est la différence entre R et Python?

Résumé - R contre Python

R et Python sont deux langages de programmation. Cet article a discuté de la différence entre R et Python. La différence entre R et Python est que R est un langage de programmation orienté statistique tandis que Python est un langage de programmation à usage général.

Référence:

1.«Rue d'ensemble R.», Tutorials Point, 8 janvier. 2018. Disponible ici  
2.«Présentation Python.», Tutorials Point, 5 octobre. 2017. Disponible ici  
3.«Python (langage de programmation).»Wikipedia, Wikimedia Foundation, 29 mars. 2018. Disponible ici 
4.«R (langage de programmation).»Wikipedia, Wikimedia Foundation, 28 mars. 2018. Disponible ici  

Image gracieuseté:

1.'R Logo'by Hadley Wickham et autres à Rstudio (CC By-Sa 4.0) via Commons Wikimedia  
2.'2024210' par des vecteurs d'OpenCart (domaine public) via Pixabay