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Python VS R,你会谁呢?

作者 | 爱德宝器来源 | 数据管道 摘要想知道做数据分析应该使用R还是Python ?事实证明,有很多好的资源可以帮助你了解这两种语言的优缺点。 而在今天的文章中,将会向你展示信息图表“数据科学战争:R vs Python”,它从数据科学的角度非常详细地比较了这两种语言之间的差异。 第三部分对比内容:3、RPython的相互阐述优点3.1、第一回合R:我图形功能强大。 Python:我有IPython Notebook 。 3.2 、第二回合R:我有强大的“R生态系统”。 Python:那我们说下共同优点。R:我和Python都是开源的哦!Python:我和R都有先进的工具包。R:我和Python兄弟都有强大的在线社区。Python:会使用我两都可以得到很高的薪水。 比赛结果那正好我们做个调查,你认为PythonR哪个更好呢?

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我该谁? | SAS R Python的比较

R (vs. Python) – which tool should I learnSAS和R的比较已经是分析界最大的争论了,Python也值得一辩。 由于它是开源的,新的模型和算法也更新很快,并且网上有很多说明文档,是个蛮划算的。(3)Python:最早是一个开源脚本语言,近几年使用率大增。 而RPython是免费的,并且可以任意下载,所以我的评分是: SAS - 2R - 5 Python - 5 2. 而R Python更多是初创公司的,或者是一些想要节约成本的公司。最近几年,RPython在工作中的使用率增长很快,下面是网络上公开的,使用RPython的工作数量趋势图:? 结论 行业日新月异,现在说谁输谁赢还太早,根据你自己的情况(职业阶段、财务情况等),合适自己的。

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    测开python还是java?

    几乎很多时候,都会遇到到底该python还是java呢,很多时候,都会遇到人在讨论这个,不管是在qq群,还是在微信群。会讨论到这个话题都会有很多争论。 有很多说三天入门python,相对于java来说python是更容易上手的。针对语言入门来说呢,python更适合打开语言的大门。 从运行效率来说,python的多线程的鸡肋,基于是无法避免的,有的时候,python的多线程还不如单线程的效率高。相对于效率来说,java更加合适。 四、成长 对于个人的发展成长来说,java更加适合发展,在上面的就业上,就是一个和适合的python的就业来说,更少点。 很多人都会纠结这个问题,其实很简单,我们如果没有语言基础,我们python作为开发语言的大门,java作为晋级的语言。

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    RPython空间数据处理(2):数据

    矢量数据在R中的sf包和Python的geopandas中,都可看做是data.frame(表格结构),因此,对数据的可按data.frame的方式进行操作。 可参考RPython对比(2)和数据分析(3):pandas、R和data.table中的dataframe。 ---------R语言------------- library(spData) library(sf) library(sp) #前两行的前三列,python后无gometry信息 world_mini 3列至第四列plot(world)#pop字段plot(world) #按名字行india = worldplot(st_geometry(india), expandBB = c(0, 0.2 的索引数据的方法。

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    机器学习-R-特征

    特征是实用机器学习的重要一步,一般数据集都带有太多的特征用于模型构建,如何找出有用特征是值得关注的内容。1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package 特征两种方法用于分析:(1)最少最优特征(minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合(理想状况最少)给出尽可能优的分类结果;(2)所有相关特征(all-relevant feature selection)识别所有与分类有关的所有特征 使用caret包使用递归特征消除法,rfe参数x,预测变量的矩阵或数据框y,输出结果向量(数值型或因子型)sizes,用于测试的特定子集大小的整型向量rfeControl,用于指定预测模型和方法的一系列项一些列函数可以用于 Caret R包提供findCorrelation函数,分析特征的关联矩阵,移除冗余特征 view plain copyset.seed(7) # load the library library(mlbench

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    机器学习-R-特征

    特征是实用机器学习的重要一步,一般数据集都带有太多的特征用于模型构建,如何找出有用特征是值得关注的内容。1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package特征两种方法用于分析:(1)最少最优特征(minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合(理想状况最少)给出尽可能优的分类结果;(2)所有相关特征(all-relevant feature selection)识别所有与分类有关的所有特征 使用caret包使用递归特征消除法,rfe参数x,预测变量的矩阵或数据框y,输出结果向量(数值型或因子型)sizes,用于测试的特定子集大小的整型向量rfeControl,用于指定预测模型和方法的一系列项一些列函数可以用于 Caret R包提供findCorrelation函数,分析特征的关联矩阵,移除冗余特征 view plain copyset.seed(7) # load the library library(mlbench

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    python pyqt5 QInputDialog 数字下拉

    None): super(InputdialogDemo, self).init(parent) layout = QFormLayout() self.btn1 = QPushButton(获得列表里的项 self.setLayout(layout) self.setWindowTitle(Input Dialog 例子) def getItem(self): items = (C, C++, Java, Python

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    python 特征

    移除低方差的特征(Removing features with low variance)VarianceThreshold 是特征中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。

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    Python|排序

    排序 是表现最稳定的排序算法之一 ,因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度 ,所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。 理论上讲,排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。排序(Selection-sort) 是一种简单直观的排序算法。 一般来说,排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下: n个记录的直接排序可经过n-1趟直接排序得到有序结果。 该趟排序从当前无序区中-出关键字最小的记录 R,将它与无序区的第1个记录R交换,使RR < todoList: minIndex = j temp = todoList todoList = todoList =insertSort(randomList)t4=time.time()print(t4-t3)快速排序耗时:0.048868417739868164插入排序耗时:16.25152587890625排序耗时

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    Python | 排序之简单排序

    一听到排序的词第一反应都是要通过来排序,那么我们的第一反应是不是对的呢,我们接下来验证一下,了解一下它的定义。 简单排序:最简单的方法是顺序扫描序列中的元素,记住遇到的最小元素(一次扫描完毕就找到了一个最小的元素。反复扫描就能完成排序工作)。 显然就是我们理解的那个意思,每次出序列最小的元素依次进行排序。解问题描述 给定一个序列,我们将如何用简单排序来将它排序好呢,下面将一一讲述。 此题我们是用简单排序来实现它,根据简单排序的定义,首先是找出序列中最小的,然后再找出第二小的(也就是除了上一次找出来的元素,从剩下的元素中找出最小的),重复去寻找直到排序完成,下面将由图示来展示这个过程 结语 方法是用到了直接排序算法的简单交换,也就是上述的交换两个元素的位置。这是我对简单排序的理解,或许还有更好的理解,我会继续研究。

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    python结构

    python的逻辑运算符:and(逻辑与),or(逻辑或),not(逻辑非). 和其它语言与,或,非不一样,感觉有些怪。 >>> a=68>>> b=68>>> c=66>>> a is bTrue>>> a is not cTrue结构单分直格式:if 条件表达式: 语句块。

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    Python sklearn模型

    主要功能如下:1.classification分类2.Regression回归3.Clustering聚类4.Dimensionality reduction降维5.Model selection模型 Biclustering 双向聚类4.sklearn.covariance: Covariance Estimators 协方差估计5.sklearn.model_selection: Model Selection 模型 sklearn.feature_extraction: Feature Extraction 特征抽取12.sklearn.feature_selection: Feature Selection 特征 train_size: 同test_size# random_state: int - 随机种子(种子固定,实验可复现)# shuffle - 是否在分割之前对数据进行洗牌(默认True) 5.模型 min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False) criterion :特征准则

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    python pyqt5 qss

    : 所有控件 QPushButton: 所有按钮控件 QPushButton :属性器 .QPushButton 类器myButton id器QDialog QPushButton 后代器 usrbinenv python The MIT License (MIT) Copyright (c) Permission is hereby granted, free of charge, to A simple example of use.Load an ui made in QtDesigner and apply the DarkStyleSheet.Requirements: - Python 2 or Python 3 - PyQt4.. note.. :: qdarkstyle does not have to be installed to run the example import

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    Python 3 排序】

    算法讲解排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。 算法代码实现Python 3 代码实现如下,随机生成20个数,保存到列表变量list1中,通过排序法进行排序,然后输出排序结果: from random import randrangeimport datetime def Sele_sort(): list1 = > list1: min_idx = j list1, list1 = list1, list1 print(排序结果:) # : print(list1) start = datetime.datetime.now()#调用排序函数Sele_sort()end = datetime.datetime.now()print (排序运行所用时间

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    R语言医学分析:变量

    变量的筛逐步回归 ? - ? - ? - ? - 变量筛可以通过多个阶段完成(比如,先根据单变量分析结果筛,符 合某些条件的变量进入多变量分析继续筛),但是不是必须 变量筛完成后,检查一下回归系数是否符合临床常识(下一节还会回到 这一点)除了通过统计方法筛变量 ,允许人为增加删减变量(变量筛结果,需 要得到临床专家的认可)从备变量中最终的变量rm(list = ls()) ## install packages install.packages(glmnet

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    Python实现排序

    一、排序简介排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。 排序每次都是去找最小(大)的元素,隐含了一种挑的过程,所以被称为排序。二、排序原理排序的原理如下:1. 三、Python实现排序# coding=utf-8def selection_sort(array): for i in range(len(array)-1): min_index = i for 四、排序的时间复杂度和稳定性1. 时间复杂度在排序中,不管待排序列表的初始状态如何,都不影响排序的时间复杂度。 如 ,进行排序后两个 10 的相对位置发生了变化。所以排序是一种不稳定的排序算法。

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    R」数据操作(六):dplyr 排序和

    使用arrange()排列行 arrange()函数工作原理和filter()相似,但它不是行,而是改变行的顺序。它使用一个数据框和一系列有序的列变量(或者更复杂的表达式)作为输入。

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    R语言第二章数据处理②

    正文这篇博客主要介绍学习以下R函数: slice():按位置提取行 filter():提取符合特定逻辑条件的行。 例如,iris%>%filter(Sepal.Length> 6)。 filter_all(),filter_if()和filter_at():过滤变量然后行。 这些函数复制所有变量或变量的逻辑标准。 sample_n():随机n行 sample_frac():随机一小部分行 top_n():变量排序的前n行 R语言常用的逻辑符号:大于=:大于或等于==:相等! 例如,性别==“女性”&年龄> 25岁根据属性值行# Sepal.Length > 7的行my_data %>% filter(Sepal.Length > 7)#Sepal.Length is.na(height))从数据框中随机行可以使用函数sample_n()n个随机行,也可以使用sample_frac()行的随机分数。

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    R语言第二章数据处理①

    select_if():根据特定条件列。 例如可以使用此函数列,如果它是数字。 辅助函数 - starts_with(),ends_with(),contains(),matches(),one_of():根据名称列变量根据列的位置列或者根据列的名字列#第一列到第三列 my_data %>% select(1:3)#第一列和第三列my_data %>% select(1, 3) my_data %>% select(Sepal.Length, Petal.Length )my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length)还有其他函数同样可以用于列,包括根据首字母,尾字母,包含某字符,或者根据该列的属性列# Select #列属性为数字的列my_data %>% select_if(is.numeric)删除列(根据列的属性)#Removing Sepal.Length and Petal.Length columns

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    python pyqt5 QFontDialog 字体

    import sys from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.Qt...

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