تفاوت بین پایتون و زبان R چیست؟


پاسخ 1:

اگر به علم داده علاقه دارید ، دو زبان برنامه نویسی که ممکن است بلافاصله به ذهن خطور کنند ، R و Python هستند. با این حال ، به جای اینکه اغلب آنها را به عنوان دو گزینه در نظر بگیریم ، در نهایت با هم مقایسه می شوند. R و Python به خودی خود ابزارهای عالی هستند ، اما اغلب به عنوان رقیب دیده می شوند. می توانید اطلاعات بیشتری در وبلاگ من پیدا کنید.


پاسخ 2:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…


پاسخ 3:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…


پاسخ 4:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…


پاسخ 5:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…


پاسخ 6:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…


پاسخ 7:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…


پاسخ 8:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…


پاسخ 9:

بهترین زبان برای نامگذاری یک زبان وجود ندارد ، اما من می توانم زبان های پایتون و R را با توجه به معیارهای مختلف مقایسه کنم تا بتوانید یک به یک تصمیم بگیرید که کدام یک برای پروژه شما بهترین است.

  • در دسترس بودن و هزینه ها

هر دو کاملاً رایگان هستند

  • فقط یاد بگیرند

R دارای شدیدترین منحنی یادگیری است ، بنابراین یادگیری کد نویسی ضروری می شود. از آنجا که این یک زبان ساده است ، رویه های ساده ممکن است به کدهای طولانی تر نیاز داشته باشند. از طرف دیگر ، پایتون به دلیل سادگی شناخته شده است.

  • پردازش داده ها

محاسبات R به مقدار RAM در رایانه 32 بیتی محدود است

  • توابع گرافیکی

R دارای عملکردهای گرافیکی پیشرفته ای است

  • توسعه بیشتر ابزارها

هر دو زبان از نظر ماهیت و مشارکت آزاد هستند. بنابراین در آخرین تحولات احتمال خطا بیشتر است.

  • سرعت

R کند برای ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها و آمار توسعه داده شد. با این حال ، این کار زندگی در رایانه را دشوار می کند. ما باید چگونگی عملکرد پیاده سازی ها را تعریف کنیم. R نیز ضعیف نوشته شده است.

در هنگام انتخاب نرم افزار تحلیل داده ها ، تجسم معیارهای مهمی است

پایتون دارای چندین كتابخانه تجسم خوب مانند Seaborn ، كتابخانه تصویری تعاملی بوكه ، Pygal و غیره كه تفاوت بزرگی بین پایتون و R ایجاد می كنند.

  • دامنه کار

Python و R برای شرکتهای نوپا و شرکتهایی که به دنبال پس انداز هزینه هستند مناسب هستند.

  • خدمات و پشتیبانی مشتری

هیچکدام از این فرصت ها را ندارند. در مواقع مشکل ، شما به تنهایی هستید.

بیایید به طور جداگانه در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R بحث کنیم

متخصصان پایتون

  • در دسترس بودن و ثبات آسان یکپارچه سازی با عملکردهای قابل ارتقاء با استفاده از سیستم های چند گانه و جاوا پشتیبانی از چندین سیستم عامل و آسان برای یادگیری ، حتی برای توسعه دهندگان بی تجربه بیشتر منابع موجود

پایتون منفی

  • استخر نسبتاً کوچکتر توسعه دهندگان Python عملکرد نرم افزار خوب برای توسعه تلفن همراه محدودیت دسترسی به بانک اطلاعاتی سرعت پایین تر از C یا C ++

جوانب مثبت

  • بسته جامع تجزیه و تحلیل آماری. ایده های جدید عمدتا در منبع ROpen ظاهر می شوند. هر کس می تواند از آن برای GNU / Linux و Microsoft Windows استفاده کند. همچنین دارای سیستم عامل های متقابل است که می توانند در بسیاری از سیستم عامل ها اجرا شوند. هر کس می تواند اشکالات و بهبود کد را برطرف کند

منفی R

  • کیفیت برخی از بسته ها مناسب نیست. اگر چیزی کار نکند ، کسی نیست که از آن شکایت کند. کارمندانی که وقت خود را صرف تهیه itR می کنند می توانند به دلیل مدیریت حافظه از تمام حافظه استفاده کنند

من برخی از پیوندها را با شما به اشتراک می گذارم تا سناریوی پایتون و R را بهتر بشناسید و یاد بگیرید.

  1. ویژگی های Python برنامه های کاربردی از PythonPython فرصت های شغلی Python برای داده های SciencePython آموزش برای مبتدیان استفاده از برنامه نویسی R استفاده از برنامه های RR Analytics TutorialsRR Analytics Data

امیدوارم جواب آموزنده باشد. اگر چنین است ، لطفاً به روز رسانی کنید.

برای خواندن پاسخهای منظم در مورد Data Data ، از حساب Sakina Mirza دنبال کنید.

همه چیز خوب است…