R语言作为统计界第一语言（软件），很多时候与我们号称分析界第一语言的Python老是被人
原创
2022-07-05 17:47:36
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加油呀！星星
1.目前R 语言处于入门阶段吧，能够执行一些简单的模型了，还是有收获的。
但是在跑模型的时候经常遇到各种各样的错误，最常见的错误就是数据带入模型之后，数据的类型不对，因此模型跑不下去，因此说，利用help查看下函数及参数的使用非常重要，而且因为不太熟练，导致进行一些数据处理的额时候，要花大量的时间查阅相关函数，我在学python的时候也遇到
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2023-07-21 21:08:23
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# R语言心得体会
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用R语言来写一篇1000字的心得体会。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
下面是整个任务的流程概览，我们将按照这个顺序逐步完成。
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-11 11:25:21
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1 为什么我们要Java调用Python或RJava是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程 。Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动
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2024-01-11 13:45:54
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本节书摘来自异步社区《R语言初学指南》一书中的第1章，第1.3节，作者【美】Brian Dennis（布莱恩·丹尼斯），1.3 图形R语言初学指南准备好用R进行绘图了吗？如果还没有感受到R的强大，就请做好准备吧。假设你有1000美元的积蓄，并希望存到将来使用，比如用来买房子。现在有银行提供一份年利率为5%的存单（certificate of deposit，CD），并且每年的利息会计入本金。通过用
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2023-08-09 10:24:35
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pip install D:\360极速浏览器下载\rpy2-2.7.6-cp34-none-win32.whl需要在python中调用R，实在是一种无奈的选择。如果能在一门语言中独立完成课题，是一个比较理想的做法。但是，这种想法也不太现实，毕竟每一种语言都有自己的长处。如果能取长补短，综合使用各种语言，也能起到不错的效果。现在遇到的问题是，如何在python中调用R？这其中包括了如何
R语言作为统计界第一语言（软件），很多时候与我们号称分析界第一语言的Python老是被人拿起来对比，所以今天专门做了一个表格，简介一下R语言与Python语言的对比情况。...
原创
2022-07-25 09:43:46
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R和Python，你会选择学习哪个语言呢?这是很多人都会遇到的问题，究竟两者之间有什么区别?我们通过多方面来看看吧。1、语言的定义：Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
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2023-06-15 02:39:41
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作者 | 爱德宝器 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。 所以下次当你在机器学习，统计学，甚至物联网上争论R vs Pyt
有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。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。不知道是不是因为大数据时代的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据
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2023-07-07 14:55:03
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统计分析的软件和程序分析 能够用来做统计分析的软件和程序很多，目前应用比较广泛的包括：SPSS， SAS、R语言，Matlab，S-PLUS，S-Miner等。下面我们来看一下各应用的特点：SPSS： 最简单的，都是菜单操作，不过不利于二次程序开发。SAS： 需要购买，该软件录入语言要非常精确
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2023-08-16 05:28:22
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在R语言中，"manhattan"通常指的是用于绘制多基因组关联研究（GWAS）结果的曼哈顿图（Manhattan Plot），这是一种展示每个SNP（单核苷酸多态性）与表型之间相关性的可视化方法。在这篇博文中，我将详细记录处理R语言中与“manhattan”相关问题的方法和过程，特别是在数据备份和恢复流程方面的思考和实践。
## 备份策略
为了保证研究数据的安全，制定一套有效的备份策略至关重
一、常用诊断试验的指标（1）正样本和负样本正样本就是使模型得出正确结论的例子，负样本是模型得出错误结论的例子。比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。 （2）FN, FP, TN, TP先建立一个二分类的混淆矩阵，混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按
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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在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。为了让大家能选择出更适合自己的语言，我们将两种语言进行简单的对比。Stack Overflow趋势对比上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种语言随着时间的推移而发生的变化。R和Python在数据科学领域展开激烈竞争，我们来看看他们
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2023-08-30 12:07:51
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它只是简单的重复同一个表达式：repeat expression，如果要跳出循环，可以使用break命令，若要跳至循环中的下一轮迭代，需要使用next命令；如果在循环中不包括break命令，R代码将会是一个无限循环。
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2023-05-31 10:03:41
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在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。为了让大家能选择出更适合大家，我们将两种语言的信处做个对比，把决策权留给大家Stack Overflow趋势对比 上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种语言随着时间的推移而发生的变化。R和Python在数据科学领域展开激烈竞争，
原创
2023-04-19 10:04:10
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分析比较这两种语言到底哪个好，得看你的用途。比如我只需要分析数据，即导入数据，分析数据，可视化，那按理说R语言确实很占优势。如果想在学习工作之外再将编程语言应用的话，毫无疑问python更占优势，有句话是这么说的“人生苦短，请用python”。单就数据分析对比，我认为R的优势有：1、学习先易后难，不会把小白们吓掉；2、数据科学的包特别多3、可视化特别吊R的缺点也不少：1、R经常更新，更新后经常不支
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2023-07-01 12:05:24
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数据科学界有三大宝： Python、SAS和R，不过像SAS这种高端物种，不是我们这些平民能供养得起的啊。根据 IEEE Spectrum的最新排名，R和Python仍然是最热门的数据科学编程语言。本文将从数据可视化、建模库、易学性和社区支持等四方面入手，比较R和Python的语言性能。数据可视化数据科学的一个重要部分是交流。分析成果需要以一种有效、易懂的
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2023-11-28 12:53:02
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