R语言和 Python —— 一个错误的分裂

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:uu快3下载网址_uu快3IOS下载_电脑版

R语言提供了富有的算法来避免长期以来科学实践中出现的各种数据有关问题图片,着实哪几种算法仍然需要另一方去尝试和判断选者,以选者最恰当的数据避免算法。

3.过滤。

“数据科学”的目标是从数据中得出有效的统计推论。标签“数据”是指数据用于做哪几种不必重要,但这是错误的:它是难以且不肯能做到科学的在这样 得到数据的完正信息,得去了解系统的弱点并生产出来,智能、灵敏的应对非理想好数据。

在谈论RPy2以前,先来说一下“数据科学”,我过后 说的是“数据科学”是一另另1个 奇怪的词。肯能几乎所有的科学也有“数据科学”。“无数据科学”则是完正不同的领域:哲学。“数据科学”是一门通过系统观察,对照实验,贝叶斯推理的开放试验理念的科学数学 科。

原文发布时间为:2018-11-13

任何有趣的数据集大约有以下其他特性:缺失值,异常值和噪声。缺失值:顾名思义全都缺失的值。异常值:离群怪异的事件,肯能某种生活导致 或其他的事件其值远远的超出合理界限。噪声的是,从所测量的值的随机(或非随机的)影响的着结果的分布。一另另1个 良好的测量分布,异常值和噪声在噪声不同下一般有较容易理解的因素,而异常值通常是很少居于的,朋友这样 通过分布很好的理解。

执行其他 迁移的能力,而不离开R语言的概念模型是很有价值的,但从另另另1个 强度来说,这也是一另另1个 限制,能否使用一另另1个 真正的通用编程语言,如:Python,来包装概念模型,并使得其他 用户友好的应用线程有多种僵化 的附加功能(打印,网络,USB支持,等等)是至关重要的。推荐阅读《Python强度学习》。

最近有其他文章提出与年龄相关的问题图片:“崭露头角的年轻数据科学家们是学习R语言还是Python更好?”

肯能你还真不知道R语言,我推荐你学习Python有过后使用RPy2来访问R语言的函数。你学习某种生活语言获得了某种生活能力。一旦你学习过RPy,再转到纯R语言也也有哪几种问题图片图片,有过后,你过后 反过来就没这样 容易了。

R语言对有经验的统计分析师来说是非常轻量级. 它由科学家创造,对绝大多数的数据管理任务来说都非常轻松。怪怪的适合以下几种数据管理任务:

它被称为RPy2:

2.填充遗漏值(译者注:比如10行数据每行固定9列,有过后第三行却这样 5列数据,还需要通过R的函数自动补全另外的5列值)

1.标记数据;

R语言对标记数据的支持非常友好. R语言的“data frame”概念,使得通过对数据列和数据行头来分割组合数据、标记数据,有过后以纯数值的矩阵数据交给算法避免. 而传统的数据科学开发语言,如Python对数据的避免都需要开发者另一方完成,需要消耗开发者絮状时间且容易出错。

避免或丢弃遗漏值、离群值(译者注:极值,如最大值、最小值)在数据中是非常基本但重要的任务. 其他情况表下,另另另1个 是有利的数据,却肯能测量误差等导致 变成了不利、反对的数据。(译者注:比如越趋近于1才表示越肯能是。)你要怎样避免哪几种事情还需要对你的分析结果产生很大的影响。

http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc2.1/html/introduction.html

Pandas,Python的数据分析库,目前它肯能有全都相同功能,有过后RPy2创造了第一条很好的从R语言到Python的迁移路线,它过后 在学习Python的以前,把R语言作为一另另1个 附属要素来学习,对于全都有富有实验开发经验的分析师会使用R语言,当朋友想把算法融入一另另1个 Python应用线程,并挂接给用户时,朋友也还需要使用RPy2。

对于避免累似 事情R,Python和RPY的也有有用的工具。

举例来说,我肯能使用了其他 辦法 来创建读取传感器数据的Python应用,通过RPy2避免,以各种辦法 显示给客户,真真不知道为什么我用R语言读取传感器数据,应该是某种生活生活辦法 的。而Python肯能做好了我需要的模块,即使这样 也非常容易扩展。

答案似乎也有“视情况表而定”,在现实中这样 必要在R和Python中做出选者,肯能你另另1个 都用得到。推荐阅读《Python3.0科学计算指南》。

本文来自云栖社区媒体媒体合作伙伴“数据与算法之美”,了解相关信息还需要关注“数据与算法之美”。