Le langage R traite-t-il les données plus lent que Python ?

Qu'est-ce que le langage R ?

Le langage R, un langage de programmation et un environnement d'exploitation de logiciels libres, est principalement utilisé pour l'analyse statistique, les graphiques et l'exploration de données. . R a été initialement développé par Ross Ihaka et Robert Jetman de l'Université d'Auckland, en Nouvelle-Zélande (également appelé R), et est maintenant développé par la « R Development Core Team ». R est un projet GNU basé sur le langage S, il peut donc également être considéré comme une implémentation du langage S. Habituellement, les codes écrits en langage S peuvent être exécutés dans l'environnement R sans modification. La syntaxe de R est dérivée de Scheme. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Le code source de R peut être librement téléchargé et utilisé, et il existe également des versions de fichiers exécutables compilées disponibles en téléchargement, qui peuvent être utilisé sur diverses plates-formes. Fonctionne sous UNIX (également FreeBSD et Linux), Windows et MacOS. R fonctionne principalement à partir de la ligne de commande et plusieurs interfaces utilisateur graphiques ont été développées.

Les fonctionnalités de R peuvent être améliorées grâce à des packages écrits par l'utilisateur. Les fonctionnalités ajoutées incluent des techniques statistiques spéciales, des capacités graphiques, ainsi que des interfaces de programmation et des capacités d'exportation/importation de données. Ces packages sont écrits en R, LaTeX, Java et le plus souvent en C et Fortran. La version exécutable téléchargée sera accompagnée d'un lot de progiciels fonctionnels de base et, selon les enregistrements du CRAN, il existe plus d'un millier de progiciels différents. Plusieurs d'entre eux sont couramment utilisés, comme pour l'économétrie économique, l'analyse financière, la recherche en sciences humaines et l'intelligence artificielle.

Fonctionnalités communes des langages Python et R

Python et R disposent tous deux de modules relativement professionnels et complets d'analyse et d'exploration de données, comprenant de nombreuses fonctions couramment utilisées, telles que les opérations matricielles, Il existe des utilisations relativement avancées des opérations vectorielles

Python et R sont adaptables sur plusieurs plates-formes, peuvent être utilisés sous Linux et Windows, et le code est hautement portable

Python et R sont relativement proches des outils mathématiques couramment utilisés tels que MATLAB et minitab

La différence entre les langages Python et R

En termes de structure de données, puisque c'est du point de vue de la science D'un point de vue informatique, les structures de données dans R sont très simples, comprenant principalement des vecteurs (unidimensionnels), des tableaux multidimensionnels (matrice lorsqu'ils sont bidimensionnels), des listes (données non structurées) et des données. frames (données structurées). Python contient des structures de données plus riches pour obtenir un accès plus précis aux données et au contrôle de la mémoire, tels que des tableaux multidimensionnels (lisibles, inscriptibles, ordonnés), des tuples (en lecture seule, ordonnés), des ensembles (uniques, non ordonnés) et des dictionnaires (. Valeur-clé) et ainsi de suite.

Python est plus rapide que R. Python peut traiter directement les données de G ; R ne le peut pas. Lorsque R analyse les données, il doit convertir les données volumineuses en petites données via la base de données (via groupby) avant de pouvoir les transmettre à R pour analyse. impossible pour R d'analyser directement les détails du comportement. Il ne peut analyser que les résultats statistiques.

Python est un langage relativement équilibré qui peut être utilisé dans tous les aspects, qu'il s'agisse d'appeler d'autres langages, de connecter et de lire des sources de données, ou de faire fonctionner le système, ou des expressions régulières et le traitement de texte, Python présente des avantages évidents. Et R est plus important dans les statistiques.

Les pandas de Python s'appuient sur les dataframes de R, et rvest in R s'appuie sur BeautifulSoup de Python. Les deux langages sont complémentaires dans une certaine mesure. Généralement, nous pensons que Python est meilleur que R. . Il présente plus d'avantages en programmation informatique et en exploration Web, tandis que R est un outil d'analyse de données indépendant plus efficace en analyse statistique. Par conséquent, apprendre Python et R en même temps est le roi de la science des données.

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