R vs. Python vs. Julia
(towardsdatascience.com)-
कुशल कोड लिखने के लिए कौन-सी भाषा ज्यादा आसान है
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दस लाख integer वाले dataset में मनचाहा मान खोजने के लिए linear search के जरिए membership test को तीनों भाषाओं में लागू किया गया और C implementation से तुलना की गई
समग्र तुलना
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Julia का प्रदर्शन C के काफ़ी करीब है। हालांकि R जैसी vectorized code लिखने पर यह 3 गुना धीमा हो जाता है
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Python में JIT (Numba) जोड़ने पर loop-आधारित implementation का प्रदर्शन Julia के समान हो जाता है
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Python के मामले में native list और NumPy array में से क्या चुनना है, और Numba कब इस्तेमाल करना है, यह सही तरह से चुनना पड़ता है
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R सबसे तेज़ नहीं है, लेकिन Python की तुलना में अधिक सुसंगत परिणाम दिखाता है। (सबसे तेज़ implementation की तुलना में R 24 गुना धीमा है, जबकि Python 343 गुना धीमा है। Julia लगभग 3 गुना तक ही)
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Native R हमेशा Native Python से तेज़ है
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अगर Python या R में looping से बचा नहीं जा सकता, तो index-आधारित looping की तुलना में element-आधारित looping अधिक कुशल है
1 टिप्पणियां
ऐसा लगता है कि Numba सिर्फ Numpy, arrays, loops जैसी चीज़ों में ही असर दिखा पाता है, और decoration का इस्तेमाल करना पड़ता है, इसलिए code का जटिल हो जाना एक गंभीर कमी लगता है.
अभी सिर्फ Pandas मिलाने पर भी performance से जुड़ी खामियां हैं.