Caratteristiche e differenza tra Python e R in informatica
Nell’ambito informatico, sia R che Python sono i due linguaggi di programmazione open source più popolari orientati alla scienza dei dati. R è la tecnologia più recente e all’avanguardia ampiamente utilizzata tra i data miner e gli statistici per lo sviluppo di software statistico e l’analisi dei dati. R è un potente linguaggio di programmazione che sta rapidamente diventando lo standard de facto tra i professionisti ed è stato utilizzato in ogni disciplina immaginabile, dalla scienza e medicina all’ingegneria e al commercio. Tuttavia, la tecnologia non è priva di una buona dose di svantaggi. R non è un linguaggio di programmazione particolarmente veloce e il codice scritto male può essere piuttosto lento. Python è noto per essere eccezionale con grandi set di dati e flessibilità, ma sta ancora recuperando il numero di buone librerie statistiche disponibili in R.
Che cos’è R?
R è un potente linguaggio di programmazione open source con aspetti sia dei linguaggi di programmazione funzionali che orientati agli oggetti (OO). R è più di un semplice programma per computer; è un ambiente di programmazione statistica e un linguaggio per il calcolo statistico e la grafica. È iniziato come un progetto di ricerca di Ross Ihaka e Robert Gentleman all’inizio degli anni ’90 e nel 1995 il programma è diventato open source, il che significa che chiunque poteva modificare o alterare il codice in modo assolutamente gratuito. La prima versione è stata rilasciata nel 2000. Da allora è stata utilizzata in ogni disciplina immaginabile, dalla scienza all’ingegneria. Tecnicamente, è sia un linguaggio statistico che un software informatico e di analisi con un’utilità significativa nell’analisi dei dati. La ricca libreria di funzionalità di R è ciò che lo rende la scelta preferita per l’analisi statistica.
Che cos’è Python?
Python è un altro linguaggio di programmazione orientato agli oggetti di alto livello ampiamente utilizzato nel calcolo scientifico e numerico. Viene utilizzato lato server a causa dei suoi molteplici paradigmi di programmazione che implicano una programmazione funzionale imperativa e orientata agli oggetti. Python ti consente di lavorare più rapidamente e di integrare i tuoi sistemi in modo più efficace. La fondazione di Python risale alla fine degli anni ’80. È stato originariamente concettualizzato da Guido van Rossum nel 1989 e la prima versione del linguaggio di programmazione è stata introdotta nel 1991, e successivamente denominata “Python”. Da allora ha subito diversi aggiornamenti ed è ora uno dei linguaggi di programmazione open source più popolari utilizzati dalla comunità. È anche uno dei linguaggi più utilizzati nella scienza dei dati, secondo a R.
Differenza tra R e Python
Caratteristiche
Sia R che Python sono i due linguaggi di programmazione open source più popolari utilizzati per le statistiche e l’analisi dei dati ed entrambi sono gratuiti. Tuttavia, Python è un linguaggio di programmazione multiparadigma generico che fornisce un approccio più generale alla scienza dei dati. R, d’altra parte, è più di un semplice programma per computer; è un ambiente di programmazione statistica e un linguaggio per il calcolo statistico e la grafica che sembra essere molto migliore nella visualizzazione dei dati. Il termine ambiente in R caratterizza un sistema completamente pianificato e coerente, piuttosto che un accumulo incrementale di strumenti specifici e non flessibili con altri software di analisi dei dati come Python.
Funzionalità
R è un programma per computer e un ambiente di programmazione statistica che consente di utilizzare un’ampia gamma di metodi analitici e produce grafici di qualità di presentazione. Viene utilizzato principalmente per l’analisi statistica tenendo presente gli statistici. Gestisce approcci statistici complessi con la stessa facilità di quelli più semplici. A differenza della maggior parte dei programmi che possono gestire un’enorme varietà di compiti matematici e statistici. Python può fare praticamente tutte le cose che fa R. È noto per la sua sintassi di facile comprensione che rende la codifica e il debug molto più semplici rispetto ad altri linguaggi di programmazione.
Ide
Gli IDE integrano diversi strumenti specificatamente progettati per lo sviluppo del software. Un IDE, IDLE, viene fornito come parte del pacchetto di installazione standard di Python a partire dalla versione 1.5.2b1. Nel corso del tempo, sono sorti altri IDE che incorporano alcune delle librerie più popolari non fornite da IDLE. Alcuni dei popolari IDE Python sono Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev e altri. Alcuni dei popolari R IDE includono RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS e altri. I pacchetti più diffusi includono Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table e così via.
Flessibilità
R è un linguaggio di programmazione e un ambiente funzionale ma sofisticato per il calcolo statistico e la grafica. È facile da imparare e contiene un numero enorme di pacchetti che si occupano in particolare dell’analisi dei dati. Poiché è open source, offre maggiore flessibilità che di fatto offre la possibilità di estendere e modificare le funzionalità analitiche in base alle esigenze della tua organizzazione. Python può essere utilizzato per sviluppare sia applicazioni GUI che applicazioni Web e poiché è un linguaggio generico, può essere utilizzato per creare letteralmente qualsiasi cosa, con gli strumenti e le librerie giuste. Tuttavia, non ha tante librerie quanto R.
Conclusioni
Possiamo concludere dicendo che, sia R che Python sono linguaggi di programmazione open source di alto livello e tra i più popolari nella scienza dei dati e nelle statistiche. Tuttavia, R è più adatto per l’analisi statistica tradizionale mentre Python viene spesso utilizzato per le tradizionali applicazioni di data science. R ha una curva di apprendimento ripida e le persone senza alcuna esperienza precedente avrebbero difficoltà a comprendere la lingua all’inizio. Python è relativamente facile da imparare perché si concentra sulla semplicità e, poiché è un linguaggio di programmazione generico, può essere utilizzato per creare quasi qualsiasi cosa, con gli strumenti e le librerie giuste. Python è noto per essere eccezionale con grandi set di dati e flessibilità, ma sta ancora recuperando il numero di buone librerie statistiche disponibili in R.
