r(r)とパイソンの違い

rは高水準プログラミング言語、統計解析やレポート作成のためのソフトウェア環境、pythonは高水準の汎用プログラミング言語です。rは統計計算、機械学習、データ解析に、pythonは機械学習、Web開発、ネットワーキング、科学計算などに利用できます。

主な違い - rとpython

Rは高水準のプログラミング言語であり、統計解析やレポート作成のためのソフトウェア環境です。Rは統計演算、機械学習、データ解析に、Pythonは機械学習、Web開発、ネットワーキング、科学計算などに利用できます。

カタログ

1. 概要と主な違い 2. Rとは 3. Pythonとは 4. RとPythonの共通点 5. 横並びの比較 - 表形式でのRとPython 6. まとめ

r(r)は何ですか？

Rは、統計解析やグラフ表現のためのプログラミング言語およびソフトウェア環境です。Rを使用する主な利点は、線形および非線形モデリング、時系列分析、クラスタリングなどの統計的概念を実装するために使用できることです。

Rはインタプリタ言語なので、各行はインタプリタによって一行ずつ読み込まれる。高水準のプログラミング言語である。プログラマが直接コマンドを入力できるコマンドラインインタプリタがあります。rStudioは、Rでのプログラミングを容易にするための汎用統合開発環境（IDE）です。コードエディター、デバッグツール、ビジュアライゼーションツールなどが含まれます。また、ggplot2やdplyrなど、Rの機能をさらに拡張するパッケージも存在します。

プログラミングをする場合、値を保存する必要があります。また、数値、文字、複素数も格納することができます。ベクトルは複数の要素を格納することができます。リストは、ベクトルや他のリストなど、さまざまなデータ型の要素を含むことができます。行列は、2次元のデータセットを保存するために使用することができます。配列は、任意の次元数のデータセットを格納するために使用されます。ファクターとは、ベクトルを用いて作成されたRオブジェクトのことです。データフレームは、表形式のデータオブジェクトを格納するために使用されます。以上がRの主なデータ構造である。

csv、excel、xml、JSONなど様々なファイル形式の読み書きが可能で、MySQLやOracleなどのデータベースとの連携も可能です。主に統計、データ解析、機械学習などに利用されています。

パイソンは何ですか？

Pythonは、高水準の汎用プログラミング言語です。クロスプラットフォームで、オープンソースです。そのシンプルさから、初心者に最も人気のあるプログラミング言語の1つです。pythonのプログラムは、読み、書き、テスト、デバッグが簡単です。PythonはRと同様、インタプリタ型言語です。プログラマーは、コマンドラインから直接コマンドを発行するか、IDEを使用します。Python用の最も一般的なIDEはPyCharmとEclipseで、Pythonアプリケーションを開発するためのコードエディタ、デバッグ機能などが含まれています。

Pythonを使用すると、さまざまなデータ型を保存することができます。Pythonはリスト、タプル、ディクショナリなどのデータ構造をサポートしています。リストは、異なるタイプの複数のデータ要素を格納するために使用することができます。リストは変更可能であるため、変更されることがあります。また、タプルは同じ型の複数の要素を格納するために使用されます。タプルはPythonのイミュータブルオブジェクトである。辞書は、キーと値のペアを保存するために使用されます。これらは、Pythonの主要なデータ構造です。

Pythonは**グラフィカルユーザーインターフェイスに使用でき、MySQLやMSSQLなどのデータベースと統合できるため、様々な用途に使用できます。機械学習、Web開発、ネットワーキング、科学計算、自動化、自然言語処理など、さまざまな用途に利用できます。

r(r)とパイソンの共通点

どちらも、オブジェクト指向、命令型、手続き型などをサポートするマルチパラダイムプログラミング言語である。
どちらも解釈の言語である。
どちらもアルゴリズムの開発に利用することができます。
どちらも高水準のプログラミング言語である。
どちらも無償でオープンソースです。
どちらもMySQLやOracleなどのデータベースとの連携が可能です。
どちらもCSVファイル、Excelファイル、XMLファイル、JSONファイルなど、さまざまなファイルに対応しています。
どちらの言語も使いやすく、習得しやすいのが特徴です。