你可以利用NumPy之类的库自如操作矩阵、编写算法。小白最好从头开始搭建知识框架，而不是直接跳去使用机器学习的库。但是如果已经掌握了机器学习算法的基础概念，可以在Python和R中任意挑选一个开始学习。简言之，R和Python功能之间的差距正在缩小。大多数工作都可以用两种语言完成，两者都有丰富的生态系统来支持你的项目。
RStudio,R的集成开发环境(IDE),提供了另一个优势。还有其他很棒的Python IDE选项可供选择,例如Spyder,Anaconda或PyCharm,但它们是否与RStudio相提并论是值得怀疑的。 R最初主要用于学术和研究,但商业世界最近也发现了R。R现在是商业世界中增长最快的统计语言之一。 R的大型社区通过邮件组,用户贡献的文档和非常活跃...
综上所述,RStudio和Python都是非常强大的工具,适用于数据科学和统计分析。选择哪个工具主要取决于个人的需求、经验和偏好。如果你对数据处理和统计分析更感兴趣,RStudio可能更适合你;如果你对编程的通用性更感兴趣,或者想要在其他领域应用编程,那么Python可能更适合你。此外,对于一些任务,也可以使用RStudio和Python相结...
人们通常使用 R 自己的,称为 R Studio 的集成开发环境(IDE)中使用 R,以获得更好的用户友好体验。 哪款工具更好呢? 人们选择某种编程语言的原因对于 Python 和 R 来说也都是适用的。因此在这两者之间做出选择时需要更为谨慎。在 R 和 Python 中挑选适合自己的选项时,请考虑你所在领域的性质和自己偏好的风格。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。开发环境 对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。热门软件包和库 下面罗列了R和Python推出的针对专业以及非专业程序...
IDE 功能使程序员能够组织他们的工作流程并解决问题。Python使用Spyder、Eclipse+Pydev、Atom等IDE，而R使用Rstudio、RKward、R commander等IDE。7.库和包 库和包包含一组预编译代码，程序员可以使用这些代码来执行特定和定义的操作。库还包括文档、消息模板、类和配置数据。Python 库和包由一组相关代码模块组成，...
当開始使用R,一个良好的第一步骤是安装奇妙的 IDE RStudio。一旦做到这一点。我们建议您看看以下的流行的包: dplyr。plyr和data.table轻松地操纵包,stringr操作字符串,zoo处理定期和不定期的时间序列,ggvis,lattice,和GGPLOT2可视化数据,caret机器学习 什么时候,怎样使用Python?
Anaconda支持Python和机器学习所需的标准库 - NumPy,SciPy,Pandas,SymPy,Seaborn,Matplotlib - 以及完全支持R和一个名为R Studio的出色IDE。 对于深度学习,它支持TensorFlow,Theano,Caffe,Scikit-Learn和Torch。其最显着的特点之一是引入了Jupyter Notebook,这是一个集成平台,支持在同一环境中使用Python和R,同时保持所有...
对比Python,R还有一个不得不提的优点,就是基于web交互界面应用框架Shiny,和Desktop版Rstudio,它们安装简单,部署方便,在第三方资源包管理、脚本编辑、变量管理、数据预览、结果呈现方面都为使用者提供了很大的便利。 另外,R与Python也并不是完全孤立的。在R中,用户可以通过rPython包运行Python代码,调用Python的函数。而...
1. 安装python 的包 其他详细内容参考:https://rstudio.github.io/reticulate/articles/python_packages.html#overview-1 这里我只介绍在R 中使用conda。 类似我们通常在shell 中的使用习惯,也非常方便。 使用conda 毕竟作为一个跨平台,且集各种环境与软件于一身的工具,我们在日常中很难不去接触他。