Подтвердить что ты не робот

J программирование Язык vs R Язык программирования vs Incanter

Кто-нибудь пробовал обе J язык программирования jsoftware и R. После некоторого поиска я столкнулся с incanter, который основан на clojure. Я хочу изучить статистический язык для анализа данных. Какой из них вы предпочитаете? Зачем?

Пожалуйста, рассмотрите условия ниже, спасибо.

  • Производительность
  • производительности
  • сообщества
  • библиотека
  • Синтаксис
4b9b3361

Ответ 1

Производительность

Библиотека

Производительность сильно связана с доступными библиотеками для данной задачи. Если все о статистическом расчете, R имеет очевидную победу благодаря огромному разнообразию библиотек. Однако, когда вам приходится манипулировать/смешивать данные, J может быть проще в обращении, и это станет намного проще, поскольку вы получите больше навыков программирования J.

Однако вы можете использовать оба мира с помощью R-интерфейсов в J.

производительности

R является пресловутым для его плохой работы. Однако вы не должны чрезмерно использовать for-loops в J или R. У меня была достойная работа. Более того, J-код, как правило, является термином и, следовательно, проще изменить/переписать/оптимизировать/разработать новый алгоритм. Я нахожу "придумывание нового алгоритма" большой победой.

сообщества

Сообщество

R огромно по сравнению с J. Однако у вас есть плюсы и минусы. Представьте себе плюсы и минусы, живущие в небольшой, дружественной деревне и в большом городе.

синтаксис

Синтаксис

J на ​​удивление непротиворечиво по сравнению с R. Предсказуемость очень высока, как только вы узнали принципы.

Ответ 2

Вопрос, подобный этому, был задан недавно на форуме J. Это был мой ответ:

Я не знаю R нигде, а также знаю J, но, учитывая этот отказ от ответственности, вот мои впечатления:

J

  • сильный математический фокус
  • концептуальная структура для работы с данными массива является очень общей, последовательной и продуманной.
  • код является кратким/кратким
  • доступная объектно-ориентированная парадигма, но необязательная

R

  • сильный статистический фокус
  • объектно-ориентированная парадигма широко распространена
  • зрелые/мощные графики и графика
  • большая пользовательская база
  • доступно множество доступных для пользователя пакетов
  • Синтаксис ввода/манипуляции с массивами кажется неуклюжим.
  • код относительно подробный
  • более доступная и обширная документация

Если бы мой основной фокус был статистическим, я думаю, что R будет очевидным выбором. Однако я считаю, что функции обработки данных J являются как более простыми, так и более мощными. Таким образом, мое текущее решение my-cake-and-eat-it-too - использовать J для создания и обработки данных, а затем использовать его интерфейс Rserve для доступа к функциям/пакетам из R по мере необходимости. Однако до сих пор мое использование R было "легким".

Ответ 3

Несколько комментариев по J, которые не были упомянуты выше re: loop.

Большой фокус в J - это определение операций, которые применяются ко всему массиву за один раз. Эти операции, как правило, намного быстрее, чем циклы из-за возможных закулисных оптимизаций.

Пока вы можете делать циклы в J, часто вы можете полностью их избежать. Итак, если вы можете изменить подход к решению проблем, вы, как правило, намного быстрее. Этот сдвиг может занять несколько месяцев. Это не так сложно достичь.