同临床科研，R和python都长期高频率使用，这问题超适合我。数据分析方面：R更加小而专（尤其是涉及临床常用的经典的统计方法时）； python适用于超大规模数据的计算，前沿算法的实现。先说句公道话，R能做的python全能做。但R作为经常数据统计软件，其在临床数据统计方面的地位是python暂时无法撼动的。举个例子R和python两个都能做最常见的t-test，而且我相信两者的结果并无不可接受的
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2023-09-07 19:49:26
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Python和R都具有广阔的软件生态系统和社区，因此这两种语言都几乎适合于任何数据科学任务。所以下面所说的区别，也就是在某些特定领域中，一个比另一个更强大一些。Python 胜出在哪里大多数深度学习研究都是使用Python完成的，因此Keras和PyTorch之类的工具具有“ Python-first”的开发。您可以在Keras的深度学习简介中了解这些主题。和PyTorch的深度学习
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2023-08-17 16:34:43
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在本期榜单中，前三名C、Java、python整体波动较小。除此之外，C，python、R受疫情影响，在编程语言排行榜上一跃上升，值得编程从业者关注。不久前，Python似乎赢得了统计编程之战，但是R的流行程度在Python的不断提升中仍在增加，这本月从第9位升至第8位，这无疑是R语言的高光时刻。对此，TIOBE CEO Paul Jansen 认为，近来有两大趋势起着关键作用1）商业统计语言如
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2023-11-11 07:27:23
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一、什么是”数据科学”在谈论RPy2之前，先来说一下"数据科学”，我要说的是"数据科学”是一个奇怪的词。因为几乎所有的科学都是"数据科学”。"无数据科学”则是完全不同的领域：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学科。"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”是指数据用于做什么并不重要，但这是错误的：它是难以且不可能做到科学的在没有得到数据
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2024-08-20 20:46:05
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1. 背景R语言和Python用于数据分析和数据处理，并生成相应的直方图和散点图需要实现一个展示平台，后端使用Java，分别调用R语言和调用Python，并返回数据和图给前端显示这个平台主要实现多维度数据的特征选择，以及数据集协变量偏移（Covariate shift）的纠正的功能本质就是一个Java调用R语言以及Java调用Python的Demo，做得很简单，大神勿喷2. 技术栈Java 用的是
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2023-07-12 14:26:44
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从构架的角度来描述SAS构架分为C-S模式（客服-服务模式），并且SAS依照适用的情景模式，将SAS划分为各种模块，通过SAS各种模块的组合适用可以满足不同环境下的使用。SAS各模块间耦合度高，但灵活性较于R，以及Python有欠缺，但SAS是一个成熟度高的商业化系统，Python和R 是由开源社区发展出的一套免费的程序语言，相比SAS而言，稳定性较差。SAS平台构架Python以及R都为解释型语
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2023-06-20 13:19:46
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R语言中调用Python的模块包，进行调用加载，实现交互和函数共用。
原创
2021-06-09 17:09:27
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我们在上一篇文章中给大家讲述了Python和R语言的简介以及这两种语言的特点，想必大家看了上一篇文章已经初步了解的这两门语言的具体情况了吧？今天我们在这篇文章中会为大家介绍Python和R这两门语言的应用场景以及学习的成本，希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先给大家说说这两种语言的应用场景我们都知道Python以及R语言都是能够用来进行日常的数据分析任务的，然而这两者还是有一定
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2023-09-13 16:54:28
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同样的基本作图任务，plotnine比matplotlib和seaborn代码量少，更美观。所以我又重新发一遍，大家可以先收藏起来，后面总有用到的时候~R语言的ggplot2绘图能力超强，python虽有matplotlib，但是语法臃肿，使用复杂，入门极难，seaborn的出现稍微改善了matplotlib代码量问题，但是定制化程度依然需要借助matplotlib，使用难度依然很大。而且咱们经管
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2023-08-21 15:10:08
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以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。最近偶然在学习Python可视化的过程
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2023-11-17 21:06:26
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数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata (2010-11-02 12:35:29) 数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata名称优点缺点是否开源典型用户R代码库支持，可视化深入的学习曲线是金融，统计Matlab优秀的矩阵计算，可视化费用贵，不完全支持统计否工程SciPyPython不成熟是工
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2023-08-07 09:07:07
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一、简介R语言是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适。数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。是一种用于统计分析和为此目的
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2023-06-25 08:58:41
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本人已经熟悉了matlab相关的操作，因为matlab要收费，不便通用，因此要求另学R语言，写下此文便于大家来实现matlab转R的过程，我会仔细对比两门语言的操作点，想对两门语言的命令差异做研究的人，请着重看第二章。第一章、下载安装：地址：https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/ 如图：这里选择window 下载后的文件名为：R-3.5.3-win.exe 安装很简单，
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2023-09-05 17:43:17
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SQL简介SQL（结构化查询语言）是用于访问和操作数据库中的数据的标准数据库编程语言。SQL是关系数据库系统的标准语言。所有关系数据库管理系统(RDMS)，如MySQL、MS Access、Oracle、Sybase、Informix、Postgres和SQL Server都使用SQL作为它们的标准数据库语言。为了处理数据库和数据库相关的编程，程序员需要有一些介质，或者可以说接口来详细说明一组命令
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2023-11-26 11:47:23
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如果只想学一个语言的话，还是推荐python。从我身边人的情况来看，很多学了很多R的人最后都选择再去多学一门python，包括我自己也是，而python很厉害的人却没听说过会来学R。我其实学python是冲着爬虫来的，然后顺便学了一下python的数据分析。让我感触最深的是python的规整统一，语法优雅。比如各种机器学习算法在python中使用方法完全是同一个套路，训练预测检验都是一样的方法，这
# Ruby语言和R语言介绍
## 引言
Ruby语言和R语言都是常用的编程语言，但是它们的应用领域和特点有着很大的不同。本文将对Ruby语言和R语言进行详细的介绍，并给出一些代码示例，以帮助读者更好地理解这两种语言。
## Ruby语言
### 简介
Ruby是一种简单且优雅的面向对象编程语言，由松本行弘（Yukihiro Matsumoto）于1995年首次发布。Ruby具有易于读写
原创
2023-11-19 16:23:58
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# 使用R语言与C语言的集成开发入门指南
在数据科学和性能优化领域，R语言和C语言的结合是非常有用的。R语言以其强大的统计分析和数据处理能力而闻名，而C语言则因其高性能特性而遭到广泛应用。本文将分步骤解释如何将R语言与C语言集成，从而提升你在数据分析过程中的效率。
## 整体流程
以下是实现R语言与C语言集成的步骤：
| 步骤 | 描述
经常有人问我这方面的问题，今天总结归纳一下。众所周知，评价编码效率的有两大指标：码率和PSNR。码流越小，则压缩率越大；PSNR越大，重建图像越好。在模式选择的时候，判别公式实质上也就是对二者的综合评价。首先以RDO为例，模式对应的代价：J(mode)＝SSD＋λ*R(ref,mode,mv,residual)这里，SSD是指重建块与源图像的差值均方和；λ是拉格朗日乘子，就当是权值吧^_^；R就是
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2024-07-07 09:56:17
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工欲善其事，必先利其器。说起来道理大家都懂，只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍，瞬间提高学习工作效率。虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。那么，这些工具本身到底有什么特点呢？1、SQL对于
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2024-08-26 00:29:53
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sublime test 3安装anaconda插件之后写python代码会出现白框，这是应为anaconda自带了pep8语法检查，有一些是语法错误，能够检查出来还是能有用的。但有一些不过是一些代码规范问题，如果你只是想自己学点python而并非做项目的话，白框框到这种情况已经严重影响我码代码的心情了：所以，像代码过长、模块导入位置不规范这种警告不要也罢。所以呢，找到anaconda的设置，路径
