Je ne connais pas scilab, donc c'est difficile de faire une comparaison :-) Apparemment, scilab est dans l'esprit proche de matlab, qui est un concurrent "officiel" de R. J'ai l'impression que matlab/scilab sont un peu plus orientés "calcul numérique", mais j'imagine qu'on peut faire avec l'un ce qu'on fait avec l'autre.
Par exemple, R n'est probablement pas le meilleur choix pour du calcul numérique intensif. Par contre, il existe de nombreuses bibliothèques qui permettent d'interfacer R avec des outils adaptés, comme ADMB, ou Jags (pour des trucs Bayesiens). Personnellement, je me sers de R comme d'une boite à outils multifonctions : calculatrice scientifique, shell, manipulation de données, manipulation de fichiers, production de graphiques, production de tables en Latex, simulations stochastiques, et outil de scriptage générique. Évidemment, on peut toujours trouver plus adapté ; par exemple, pour convertir un format de fichier dans un autre format, mieux vaudrait utiliser perl, pour appeler une série d'exécutables externes, mieux vaut utiliser bash, etc. Mais l'utilisation d'un seul langage est quand même pratique.
En tout cas, je trouve R magique pour la production scientifique. Avec un seul script, je lis les données brutes, les analyse, produit les figures et les tables. Un coup de Latex, et l'article entier est recompilé. Si on veut à la dernière minute changer quelque chose dans l'analyse, ça prend 2 minutes de tout refaire, y compris les figures (évidemment, si ça change les résultats, il faut réécrire l'article, ce que R ne sait pas encore faire :-) ).
[^] # Re: grammar nazi
Posté par arnaudus . En réponse à la dépêche Sortie de R version 3.0.0. Évalué à 6.
Je ne connais pas scilab, donc c'est difficile de faire une comparaison :-) Apparemment, scilab est dans l'esprit proche de matlab, qui est un concurrent "officiel" de R. J'ai l'impression que matlab/scilab sont un peu plus orientés "calcul numérique", mais j'imagine qu'on peut faire avec l'un ce qu'on fait avec l'autre.
Par exemple, R n'est probablement pas le meilleur choix pour du calcul numérique intensif. Par contre, il existe de nombreuses bibliothèques qui permettent d'interfacer R avec des outils adaptés, comme ADMB, ou Jags (pour des trucs Bayesiens). Personnellement, je me sers de R comme d'une boite à outils multifonctions : calculatrice scientifique, shell, manipulation de données, manipulation de fichiers, production de graphiques, production de tables en Latex, simulations stochastiques, et outil de scriptage générique. Évidemment, on peut toujours trouver plus adapté ; par exemple, pour convertir un format de fichier dans un autre format, mieux vaudrait utiliser perl, pour appeler une série d'exécutables externes, mieux vaut utiliser bash, etc. Mais l'utilisation d'un seul langage est quand même pratique.
En tout cas, je trouve R magique pour la production scientifique. Avec un seul script, je lis les données brutes, les analyse, produit les figures et les tables. Un coup de Latex, et l'article entier est recompilé. Si on veut à la dernière minute changer quelque chose dans l'analyse, ça prend 2 minutes de tout refaire, y compris les figures (évidemment, si ça change les résultats, il faut réécrire l'article, ce que R ne sait pas encore faire :-) ).