مقایسه زبان برنامه نویسی پایتون با ار R

جهان به سمت شگفتی فناوری بعدی در حال پیشرفت است. علم داده و هوش مصنوعی فناوری هایی هستند که این موضوع را به سمت جلو هدایت می کنند. اگر با دنیای هوش مصنوعی و علم داده آشنایی داشته باشید، احتمالا نام زبان برنامه نویسی پایتون و R زیاد به گوش شما خورده است. R و Python زبان های برنامه نویسی هستند و هر دو این زبان ها از جهاتی شبیه هم می باشند. دانلود و استفاده از آنها رایگان است. این زبان ها عمدتاً در علم داده مورد استفاده قرار میگیرند. اما پایتون بهتر است یا R؟

در اینجا مقایسه python با r را انجام می دهیم تا در صورتی که قصد یادگیری این زبان های پرکاربرد را داشته باشید، بتوانید انتخاب درستی انجام دهید. مقایسه زبان برنامه نویسی پایتون با r می تواند ذهنیت جامعی در مورد کاربرد های این دو زبان برنامه نویسی به شما بدهد و همچنین تفاوت  پایتون با آر نیز در اینجا مشخص خواهد شد.

زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی تفسیر شده و سطح بالا شی گرا است. دارای ساختارهای داده داخلی، تایپ پویا (فرآیندی که در آن بررسی نوع در طول زمان اجرا انجام می‌شود) و اتصال (نقشه‌ برداری از اشیاء مختلف با یکدیگر)، که آن را به زبان برتر مورد استفاده برای توسعه برنامه‌ها تبدیل می‌کند است. سینتکس های پایتون ساده، خواندنی و یادگیری آنها آسان می باشد.

مفسر پایتون و کتابخانه ها برای انواع توزیع ها، رایگان است. برنامه نویسان، پایتون را دوست دارند زیرا به آنها کمک می کند کارایی کد نوشته شده را افزایش دهند. از آنجایی که پایتون یک زبان تفسیری است، اشکال زدایی برنامه بسیار آسان می شود. Python شامل کتابخانه هایی مانند Scikit، Keras، Tensorflow، Matplotlib، NumPy، Pandas و غیره است که عملکردهای پیچیده ای را ارائه می دهند. اضافه شدن Jupyter Notebook، یک برنامه وب برای به اشتراک گذاری کد به صورت زنده، توضیحات علم داده را روان می کند.

مزایای زبان پایتون

1. تطبیق پذیری: پایتون یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی است. شسته و رفته است و استفاده از آن برای برنامه نویسان پیچیدگی خاصی را ایجاد نمی کند. انعطاف پذیری پایتون، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را بدون دردسر انجام می دهد. پایتون شی گرا است، به همین دلیل نیز با این زبان برنامه نویسی می توانید برنامه های سطح بالا را طراحی کنید. شما می توانید آموزش برنامه نویسی پایتون را در چند روز فرا بگیرید!
2. منبع باز: پایتون را می توان به راحتی دانلود کرد. همچنین یکی از فعال‌ترین انجمن‌های پشتیبانی را دارد و هر کسی می‌تواند در بهبود کتابخانه‌ها و عملکرد آنها مشارکت داشته باشد.
3. کتابخانه‌ها: پایتون کتابخانه‌های زیادی دارد که برای انجام وظایف اصلی مرتبط با علم داده ضروری هستند.
4. بهره وری: قابلیت ادغام و کنترل آن باعث افزایش و صرفه جویی در زمان می شود.
5. قابل جاسازی: کدهای پایتون قابل جاسازی هستند. کدهای پایتون را می توان با سایر زبان های برنامه نویسی مانند C++ ادغام کرد.

معایب برنامه نویسی پایتون

1. سرعت: پایتون یک زبان تفسیری است، بنابراین نسبتاً کندتر از سایر زبان های برنامه نویسی می باشد.
2. محیط موبایل: پایتون برای محیط های اندروید و iOS مناسب نیست. توسعه دهندگان ادعا می کنند که این زبان در چنین محیطی ضعیف است. با این حال، با تلاش های اضافی می توان از آن استفاده کرد.
3. مصرف حافظه: پایتون مقدار قابل توجهی رم مصرف می کند. هنگامی که نیاز به دسترسی به اشیاء وجود دارد (به خصوص در تعداد زیاد)، روند کندتر می شود.
4. لایه های دسترسی به پایگاه داده: لایه های دسترسی به پایگاه داده پایتون در مقایسه با Java Database Connectivity (JDBC) و Open Database Connectivity (ODBC) توسعه نیافته است و آن را به اتصال پایگاه داده کمتر استفاده می کند.
5. Threading: Threading یا جریان چند تابع به طور همزمان یک نقطه ضعف در پایتون به دلیل Global Interpreter Lock (GIL) آن است.

زبان برنامه نویسی R

R یک زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل آماری یا محاسبات و گرافیک است. R با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری مانند مدل‌ سازی خطی، مدل‌ سازی غیرخطی، آزمون‌های آماری، خوشه‌ بندی و … ارائه می‌ شود. یکی از نقاط قوت R سهولت در تولید نمودار است، از جمله این موارد می توان به نمادهای ریاضی و فرمول‌ها اشاره کرد.

R به عنوان نرم افزار رایگان در دسترس است. کامپایل می کند و روی یونیکس، ویندوز و macOS کار می کند. R به برنامه نویسان اجازه می دهد تا با تعریف توابع خاص کاربر، قابلیت های بیشتری را اضافه کنند. برای کارهای فشرده، کاربر می تواند کدهای C و C++ را در طول زمان اجرا و به برنامه آر، پیوند دهد. R را می توان با زبان های دیگر مانند C++ با استفاده از بسته ها، گسترش داد.

مزایای برنامه نویسی R

1. منبع باز: R یک زبان متن باز است و دانلود و استفاده رایگان است. همچنین می توان به بهینه سازی کد منبع آن کمک کرد.
2. مستقل از پلتفرم: R مستقل از پلتفرم است و می تواند روی همه سیستم عامل ها مانند یونیکس، ویندوز و مک کار کند.
3. جدال داده ها: R از طریق بسته های خود مانند reader و dplyr، قابلیت تبدیل یک کد آشفته به یک کد ساخت یافته را دارد.
4. Plots و Graphs: از طریق ggplot و plotly، R نمودارهای جذابی با نمادها و فرمول ها ایجاد می کند.

در دسترس بودن بسته: R دارای بسته های متعددی است که به توسعه یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها و پروژه های آماری اختصاص داده شده است. برای مقایسه زبان برنامه نویسی پایتون با R احتمالا تا اینجا اطلاعات زیادی به دست آورده باشید.

معایب زبان R

1. حافظه: در زبان R با ذخیره شدن تمام اشیاء در حافظه فیزیکی، حافظه بیشتری مصرف می کند. با گذشت زمان، از آنجایی که برنامه داده های بزرگتری دارد، روند کند می شود.
2. امنیت: R فاقد امنیت اولیه است که عملاً جاسازی آن را در برنامه های وب دشوار می کند.
3. یادگیری دشوار: برخلاف پایتون، R یک زبان پیچیده است و یادگیری آن برای یک مبتدی دشوار است.
4. Slow Runtime: R یک زبان پردازش کند است. در مقایسه با زبان های دیگر مانند MATLAB و Python زمان بیشتری برای خروجی دادن نیاز است.
5. مدیریت داده ها: مدیریت داده ها در R خسته کننده است زیرا نیاز دارد که همه داده ها در یک مکان باشند. برای بیگ دیتا ایده آل نیست. با این حال، یکپارچگی دارد که کار را کمی آسان‌تر می‌کند.

مقایسه پایتون با آر R

Python و R زبان‌های ترجیحی در علم داده، تجزیه و تحلیل داده، یادگیری ماشین و غیره هستند. اگرچه برای اهداف مشابهی استفاده می‌شوند، اما با یکدیگر متفاوت هستند. R عمدتاً بر روی بخش آماری یک پروژه متمرکز است در حالی که پایتون در استفاده از آن و وظایف تجزیه و تحلیل داده انعطاف پذیر است. در مقایسه پایتون با R می توان گفت کارهای مختلفی با هر دو زبان می توانید انجام دهید. برای مثال پردازش تصویر با پایتون قابل انجام است و دقیقا این کار با R نیز انجام می شود.

R ابزار قدرتمندی برای تجسم داده ها در قالب نمودار است. استفاده از R در یک محیط تولید به دلیل ابزارهای تولیدی که هنوز توسعه نیافته است دشوار است، در حالی که پایتون به راحتی با یک محیط کاری پیچیده ادغام می شود. با توجه به عملکرد python و R، پایتون گزینه بهتری است زیرا در همه محیط‌ها سریعتر از R اجرا می‌شود.

جمع بندی مقایسه python با R

وقتی صحبت از استفاده از پایتون و R به میان می‌آید جای بحث دارد. هر دوی این زبان‌ها مزایا و معایب خود را دارند. پایتون توسط افراد زیادی برای کارهای تیمی استفاده می شود، اما R نیز در حال استفاده است. پایتون برای طیف گسترده ای از ویژگی ها استفاده می شود و R بیشتر برای آمار استفاده می شود. این بستگی به کاربر دارد که زبان را بر اساس نیاز انتخاب کند. در اینجا مقایسه زبان برنامه نویسی پایتون با R به اتمام میرسد و برخی از سوالات متداول شما در این زمینه را هم به ادامه مطلب اضافه کرده ایم.

سوالات متداول در مورد پایتون و R

آیا پایتون بهتر از R است؟

پایتون بهتر از R است زیرا می توان از آن برای اهداف متعدد استفاده کرد. مقیاس پذیری، عملکرد، ادغام و در کل امکانات بهتری دارد. با این حال، اگر هدف تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها باشد، R گزینه بهتری است.

یادگیری پایتون راحتتره یا R

هر دو زبان پایتون و R برای یادگیری آسان‌ هستند. در میان این دو، یادگیری پایتون آسان‌تر است زیرا نحو این زبان ساده‌ تر است و کلمات کلیدی به زبان انگلیسی نزدیک‌ تر هستند.

کدام تقاضا بیشتر است؟ پایتون یا R؟

تقاضا برای R در علم داده بیشتر از پایتون است. R در مقایسه با Python که یک زبان چند منظوره است، به مجموعه مهارت های خاصی نیاز دارد.

اگر پایتون بلد باشم باید R را یاد بگیرم؟

لازم نیست، اما اگر کسی پایتون را بلد باشد، یادگیری R مفید است. دانستن آن باعث گسترش دانش در حوزه تحلیل داده ها می شود. همیشه خوب است که چیزهای بیشتری را یاد بگیرید.