您的位置:

python中调用r语言包(python r语言)

本文目录一览:

将R语言写的一段代码用Python写出来

哈哈哈哈。python除了去SciPy这类科学计算的包外,还真不好跟R的计算功能直接类比和改写。别人R中一句话调用了包中的数学函数,你python凭什么很容易的改写出来?

求助,R语言在python中调用问题

你使用的方法没有问题。r.mydose()调用后返回的东西不是报错,是因为mydose这个function返回值就是NULL,所以rpy就相应的返回了rpy2.rinterface.NULL,没有问题。以上是我的测试nofunc是一个什么也不做的functionhello是输出Hello world的function

python与r语言哪个好

Python比较好点,Python用的人比较多。

ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示,近45%的数据科学家使用Python作为主要的编程语言,另一方面,11.2%的数据科学家使用R语言。

python与r语言区别如下:

Python的优势:

1. Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制,大多数深度学习研究都是用python来完成的。

2. Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。

3. Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言,用python编写应用程序,包含基于Python的模型的过程是无缝的。

4. Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处理,Python都有着明显优势,尤其在计算机编程、网络爬虫上更有优势。

R语言的优势:

1. R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。在R中进行大量的统计建模研究,有更广泛的模型类可供选择,如果你对建模有疑问,R是最合适的。

2. R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘,Python也有Dash作为替代,但是不够成熟。

3. R的函数是为统计学家开发的,因此它具有特定领域优势,比如数据可视化的强大特性,由R Studio的首席科学家Hadley Wickham创建的ggplot2 如今是R历史上最受欢迎的数据可视化软件包之一。

ggplot2允许用户在更高的抽象级别自定义绘图组件。我个人非常喜欢ggplot2的各种功能和自定义。ggplot2提供的50多种图像适用于各种行业。

R语言与Python是什么?

都是程序计算机语言。

Python入门简单,而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱,当然优点在于函数都给你写好了,你只需要知道参数的形式就行了,有时候即使参数形式不对,R也能"智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。

Python几乎都可以做,函数比R多,比R快。它是一门语言,R更像是一种软件,所以python更能开发出flexible的算法。

相关介绍

Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块,很多常用的功能,比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法,所以使用起来产出比大。

这两门语言对于平台方面适用性比较广,linux、window都可以使用,并且代码可移植性还算不错的。对于学数理统计的人来说,应该大多用过MATLAB以及mintab等工具,Python和R比较贴近这些常用的数学工具,使用起来有种亲切感。