مقارنة بين Python و حزمة R في التحليل الإحصائي

أولا :السينتاكس: Python و R لهما بناء جملة( سينتاكس) مختلف ، حيث أن Python هي لغة للأغراض العامة مع بناء جملة مشابه للغات البرمجة الشائعة الأخرى مثل Java و C ++ ، في حين أن R لديها بناء جملة مصمم خصيصًا للتحليل الإحصائي.

ثانيا: معالجة البيانات: يحتوي R على وظائف وحزم مضمنة مصممة خصيصًا للتعامل مع إطارات البيانات ، والتي تُستخدم بشكل شائع في التحليل الإحصائي. يوجد في Python العديد من المكتبات مثل Pandas و NumPy و SciPy التي توفر وظائف مماثلة.

ثالثا: التمثيل البياني : يحتوي R على نطاق أوسع من حزم تصور البيانات مثل ggplot2 و lattice و ggvis ، مما يسهل إنشاء تصورات معقدة. تمتلك Python أيضًا مجموعة من مكتبات التصور مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly ، لكنها تتطلب المزيد من الجهد لإنشاء تصورات معقدة.

رابعا: التعلم الآلي: أصبحت Python هي اللغة المفضلة للتعلم الآلي ، مع مكتبات شائعة مثل Scikit-Learn و TensorFlow و PyTorch. بينما يحتوي R أيضًا على حزم تعلم الآلة مثل caret و mlr ، إلا أنها ليست واسعة النطاق مثل Python.

خامسا: المجتمع: لدى كل من Python و R مجتمعات كبيرة من المستخدمين ، لكن لدى Python نطاقًا أوسع من التطبيقات يتجاوز التحليل الإحصائي ، مما يجعلها خيارًا أكثر شيوعًا بين المبرمجين.

 الخلاصة: بشكل عام ، يعد كل من Python و R أدوات قوية للتحليل الإحصائي ، وغالبًا ما يعتمد الاختيار بين الاثنين على التفضيل الشخصي والاحتياجات المحددة وتوافر الموارد. عموما إذا كنت من غير المختصين في البرمجة ربما يكون استخدام R  أسهل لكم من Python  والعكس صحيح ونترك لكم الإختيار.