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R语言和 Python —— 一个错误的分裂

时间:2019-12-26 00:15:23 出处:彩神排列三_神彩排列三官方

最近有某些文章提出与年龄相关的大什么的问题:“崭露头角的年轻数据科学家们是学习R语言还是Python更好?”

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对于出理 同同类情R,Python和RPY的都是有用的工具。

任何有趣的数据集共要 有以下某些特性:缺失值,异常值和噪声。缺失值:顾名思义之后我缺失的值。异常值:离群怪异的事件,可能性你什儿 原应或某些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。一另一个 多多良好的测量分布,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指在的,我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 这麼通过分布很好的理解。

3.过滤。

2.填充遗漏值(译者注:比如10行数据每行固定9列,而且 第三行却这麼5列数据,可不不需要 通过R的函数自动补全另外的5列值)

1.标记数据;

R语言提供了富于的算法来出理 长期以来科学实践中出现的各种数据有关大什么的问题,人太好你某些算法仍然可不不需要 当事人去尝试和判断选折 ,以选折 最恰当的数据出理 算法。

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。很重适合以下几种数据管理任务:

原文发布时间为:2018-11-13

它被称为RPy2:

执行你某些迁移的能力,而不离开R语言的概念模型是很有价值的,但从这麼 深层来说,这也是一另一个 多多限制,不需要 使用一另一个 多多真正的通用编程语言,如:Python,来包装概念模型,并使得你某些用户友好的应用进程有多种繁杂的附加功能(打印,网络,USB支持,等等)是至关重要的。推荐阅读《Python深层学习》。

Pandas,Python的数据分析库,目前它可能性有某些相同功能,而且 RPy2创造了十根很好的从R语言到Python的迁移路线,它给你在学习Python的完后 ,把R语言作为一另一个 多多附属累积来学习,对于某些有富于实验开发经验的分析师会使用R语言,我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 想把算法融入一另一个 多多Python应用进程,并挂接给用户时,我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 也可不不需要 使用RPy2。

在谈论RPy2完后 ,先来说一下“数据科学”,我要说的是“数据科学”是一另一个 多多奇怪的词。可能性几乎所有的科学都是“数据科学”。“无数据科学”则是完整性不同的领域: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学是科。

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

“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”是指数据用于做你某些不必重要,但这是错误的:它是难以且可能性性做到科学的在这麼得到数据的完整性信息,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。

答案似乎都是“视请况而定”,在现实中这麼必要在R和Python中做出选折 ,可能性你一另一个 多多都用得到。推荐阅读《Python3.0科学计算指南》。

举例来说,我可能性使用了你某些法律措施 来创建读取传感器数据的Python应用,通过RPy2出理 ,以各种法律措施 显示给客户,问你为什么在么在么用R语言读取传感器数据,应该是你什儿 法律措施 的。而Python可能性做好了我可不不需要 的模块,即使这麼也非常容易扩展。

出理 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. 某些请况下,这麼 是有利的数据,却可能性测量误差等原应变成了不利、反对的数据。(译者注:比如越趋近于1才表示越可能性是。)你何如出理 你某些事情可不不需要 对你的分析结果产生很大的影响。

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,而且 以纯数值的矩阵数据交给算法出理 . 而传统的数据科学开发语言,如Python对数据的出理 都可不不需要 开发者当事人完成,可不不需要 消耗开发者少许时间且容易出错。

可能性你还问你R语言,我推荐你学习Python而且 使用RPy2来访问R语言的函数。你学习你什儿 语言获得了你什儿 能力。一旦你学习过RPy,再转到纯R语言都是的是你某些大大什么的问题,而且 ,你想要反过来就没这麼容易了。

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