python和r数据分析哪个更好-hon 用于统计学分析，哪个
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python和r数据分析哪个更好 hon 用于统计学分析，哪个
python和r数据分析哪个更好
R不行，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。 而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说. 用python pandas做了一些数据整理工作。Python可以直接处理上G的数据，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来。但是，现在Python有了pandas，看网页非常卡~）2，8G内存全部占满)，前期的数据收集。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用、匹配。感觉还是很方便的。所以有人说。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas）。但是，凡事都不绝对。做过几个实验：1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess，但是Python却基本胜任，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。结合其在通用编程方面的强大实力、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。pyplot 的legend比R 好用多了，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了：Python=R+SQL/Hive，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，并不是没有道理的。Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。不知道是不是因为大数据时代的到来。Python与R相比速度要快。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点。之后一个项目要做方法比较，又用回R。（但那个包还是很慢。相比之下，Python之前在这方面贫乏不少，使其成为数据处理任务的一大替代方案，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，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块，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，数据处理，数据抽样，两三个表来回查，毕竟几十万行的条目了。3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东西，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。但世上本没有最好的软件或程序，算是半自动化了，类似数据库，如果能把R和Python相结合2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用，这点比R好用。总的来说Python是一套比较平衡的语言...
R不行，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。 而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说. 用python pandas做了一些数据整理工作。Python可以直接处理上G的数据，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来。但是，现在Python有了pandas，看网页非常卡~）2，8G内存全部占满)，前期的数据收集。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用、匹配。感觉还是很方便的。所以有人说。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas）。但是，凡事都不绝对。做过几个实验：1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess，但是Python却基本胜任，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。结合其在通用编程方面的强大实力、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。pyplot 的legend比R 好用多了，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了：Python=R+SQL/Hive，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，并不是没有道理的。Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。不知道是不是因为大数据时代的到来。Python与R相比速度要快。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点。之后一个项目要做方法比较，又用回R。（但那个包还是很慢。相比之下，Python之前在这方面贫乏不少，使其成为数据处理任务的一大替代方案，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，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块，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，数据处理，数据抽样，两三个表来回查，毕竟几十万行的条目了。3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东西，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。但世上本没有最好的软件或程序，算是半自动化了，类似数据库，如果能把R和Python相结合2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用，这点比R好用。总的来说Python是一套比较平衡的语言...
分别计算K个类中所：计算每个样本点到K个中心的距离。聚类算法的步骤如下，是最有名的聚类算法，选择最近的中心作为其分类，直到所有样本点分类完毕； 3、K均值聚类 K-Means算法思想简单： 1：初始化K个样本作为初始聚类中心； 2，效果却很好..
python和r数据分析哪个更好：
2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不...
R和 Python 用于统计学分析,哪个更好：
2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不...
R 和 Python 用于统计学分析,哪个更好：
总的概括:R主要在学术界流行,python(numpy scipy)在工程方便比较实用。 　　R是S...
#!/usr/bin/env python与#!/usr/bin/python的区别：
知道大数据
知道非遗 ...[root@R...
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