前言 如果你还在纠结：学数据科学到底用 python 还是 R 好？现在我的回答是：大可不必。现在两者的变量可以相互调用了。你可以用 R 做数据处理（tidyverse），可视化（ggplot2），用
R（又称R语言）是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说，R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库（得益于开源社区），这让她看起来既美又实用。与其他同类软件（如 SPSS）相比，R的特点是纯命令行的，这倒也好，我们更应该把注意力放在数据本身，而非统计工具的UI。
R语言是非常强大的做统计分析和建模方面的开源软件，它有非常丰富的统计软件包，做统计可以说只有你想不到的，没有R办不到的。Python又是当下最流行的编程软件之一，Python也是开源的，包含了非常丰富的第三方库（如机器学习算法），那么如何让Python和R共同工作呢？利用Python中的rpy2包就可以实现这一想法。 如何安装rpy2？ 首先需要安装Python的科学计算环境Anaconda和R软件（最好再安装个Rstudio，好用到爆的R软件IDE，安装和管理R包太方便了），安装好Anaconda和R软件
要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：
编译：丁一 黄念 丁雪 校对：席雄芬 姚佳灵 程序验证：郭姝妤 序言 在Python中调用R或在R中调用Python，为什么是“和”而不是“或”？ 在互联网中，关于“R Python”的文章，排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点，而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的：这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看，尽管把两者分割开来是因为教育背景：统计学家们倾向用R，而程序员则选择了Python语言。然而，随着数据科学家的增加，这种区别开始变得模糊
在Python中调用R或在R中调用Python，为什么是“和”而不是“或”？ 在互联网中，关于“R Python”的文章，排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点，而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的：这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看，尽管把两者分割开来是因为教育背景：统计学家们倾向用R，而程序员则选择了Python语言。然而，随着数据科学家的增加，这种区别开始变得模糊起来： 数据科学家就是这样一种人：软件工程师中最懂统计学，统计学家中最会编程的人。
昨天我们介绍了使用Excel进行直方图的绘制，今天我们来介绍R语言和Python下的绘制方法。
1、面向对象介绍： 世界万物，皆可分类 世界万物，皆为对象 只要是对象，就肯定属于某种类 只要是对象，就肯定有属性 2、 面向对象的几个特性： class类： 一个类即对一类拥有相同属性的对象的抽象，
如果你想进入数据科学领域，你可能立即会想到R和Python。然而，我们并不是要以作为两种选择来考虑他们，相反地，我们更多的是去比较他们。R和Pyhton在他们各自的领域里，都是非常完美的工具。尽管如此，他们往往成为各自敌人而争吵。如果你在谷歌搜索栏里输入“R vs Python”,你会看到非常多的关于他们霸权之争。
当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：
最近，我同时使用R和Python进行了更多的项目。对我而言，使用最佳工具来完成工作变得越来越重要，而不受单一语言的束缚。Python在某些方面做得最好，R在某些方面做得最好，因此，如果我们在需要的时候可以同时使用这两种方法，那么我们就可以发挥出最好的性能。在最近的示例中，我想创建一个Shiny应用程序来生成参数化的Powerpoint文档，这个应用我是用R的tidyverse对我的数据进行编码处理，使用Python编写了Powerpoint编辑代码，因为这在python-pptx包中很容易。
昨天应导师要求，需要写很多python脚本在linux下，这样就会用到如何在python下调用linux命令。
让类的实例的行为表现的像函数一样，你可以调用它们，将一个函数当做一个参数传到另外一个函数中等等。这是一个非常强大的特性，其让Python编程更加舒适甜美。对象后面加括号，触发执行。
或者参考：https://www.cnblogs.com/nuccch/p/8435693.html 官网：https://www.jython.org/download 精简版jar：jython-compile-maven-plugin-test-1.2-jar-with-dependencies.jar
python与R处理数据都十分方便，不过功能侧重点不是很一样，python作为一种通用型语言用处更加广泛；而R在可视化和统计分析等方面更加方便。有时候在python的代码中插入R的code会更快捷的实现我们想要的功能，rpy2这个包则可以让我们实现这一功能。
•一、DataFrame•二、指定字段转换为DataFrame •2.1 CYPHER语句 •2.2 Python转换代码•三、将一个图转换为DataFrame •3.1 CYPHER语句 •3.2 Python转换代码
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 函数的定义与调用 ---- Python 函数的定义与调用 1.定义和调用函数 2.函数参数 2.1 参数传递 2.2 不可变和可变类型参数 2.3 位置参数 2.4 关键字参数 2.5 指定默认参数值 2.6 任意数量参数 2.6.1 单星号*收集位置参数 2.6.2 双星号**收集关键字参数 2
如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语言而战斗。
正常情况下，给函数传递参数需要按照定义的顺序，不想按顺序就要使用关键参数，但是关键参数必须放在普通参数之后
此乃旧文，题目改一下，有点系统性，JSA助攻第一波：可以通过Application.Run接口，借助FreeScript插件，让WPS的JSA环境，用上外部主流编程语言及其生态库资源，只需要安装FreeScript，就能让WPS拥有此能力。
目前FreeScript已完成对JScript、VBScript、C#、VB.NET、PowerShell、javascript、python、R语言的支持，可以借助FreeScript，在Excel/WPS环境下使上上述编程语言无限扩展电子表格的使用边界，能力无上限，只差你的想象力让它腾飞起舞。
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386832284796780f5db7b5744bf9989f8d845ef77712000
Python序列化是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，反序列化是将字节流转化回一个对象层次结构。
在安装好python和matlab的电脑上，如果需要做一些流程化的内容，matlab这个方面不擅长，此时可以借助python来开发，
本文章主要讲述思科vpp的Python接口，如果您对网络虚拟化感兴趣，欢迎关注公众号：通信行业搬砖工
sys.path：是python搜索模块的一个路径集，为list，自定义的包可以把存放路径加进去，之后直接调用包名就行了。
导读：正则表达式是处理字符串类型的"核武器"，不仅速度快，而且功能强大。本文不过多展开正则表达式相关语法，仅简要介绍python中正则表达式常用函数及其使用方法，以作快速查询浏览。
深度学习，一直在了解之中啦！不过由于数学基础的问题，始终在门口徘徊，最近发现了一些有趣的内容，分享一下，希望大家都能早日入门！
在程序运行过程中，如 果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就知道是否有错以及出错原因。在操作系统提供的调用中，返回错误代码非常常见。比如打开文件的open()函数，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1.
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。
我们知道R语言在作图统计方面很是实用，但是在其他游戏开发、网页制作、人工智能等很多方面相对于python是很局限。今天我们来以weblogo为例展示如何在R语言中调用python。
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列的第一篇文章中，我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性。 我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法。然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。 我们有兴趣使用的Python中正则表达式的模块通常叫做‘re’。 >>> import
一直以来我们学习、测试python都会提到 Pycharm，不仅好用，还支持使用 R 语言。
当代码出现有规律的重复的时候，你就需要当心了，每次写3.14 * x * x不仅很麻烦，而且，如果要把3.14改成3.14159265359的时候，得全部替换。
之前已发过的坑请参考Python函数默认值参数的2个坑，Python编程中一定要注意的那些“坑”（一）和Python编程中一定要注意的那些“坑”（二），今天再来填几个坑。 （1）有读者朋友在我编写的《Python程序设计（第2版）》第124页看到了一段关于函数默认值参数的代码： >>> def demo(newitem, old_list=[]): old_list.append(newitem) return old_list >>> demo('5', [1, 2, 3, 4]) [1, 2, 3
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列
最近添加了些我觉得可能有用的东西，今天要介绍的就是dropper和packer两个新功能。
为什么是 Python 呢，在相关的开发语言调查中，使用过 Python 的开发者，大多数人都会把 Python 作为自己的主要语言。在数据分析领域，使用 Python 语言更是最多的。Python 语言语法简洁，搭建方便，而且还拥有庞大健全的第三方库供使用。比如科学计算工具库 Pandas 和 NumPy；深度学习工具 Keras 和 TensorFlow；以及机器学习工具库 Scikit-learn 等等。
一、简述普通参数、指定参数、默认参数、动态参数的区别 普通参数：就是放入一个形参，当放入实参时，需要按照顺序给形参值。 指定参数：放入实参时是指定的，不用按照顺序给形参，都能让形参获得相应的参数。 默认参数：在形参内指定一个参数，需要放在形参的最后面。当实参没有给值时，就默认是形参的值。 动态参数：格式：*args 和 **kwargs 前面一个保存为元组，后面一个保存为字典。 二、写函数，计算传入字符串中的【数字】、【字母】、【空格】和【其他】的个数 #!/bin/bash/env python # -*
我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。 这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流
原本的意思只想在anaconda上把所有代码一股脑的写好，实在不想转战不同的平台。为此无意间发现python可以调用R，于是饶有兴致的挖了个坑。
我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。
文件读写是我们最常见的IO操作。Python内置了文件读写的函数，用法和C是兼容的。
作者简介 潘鹏举，携程酒店研发 BI 经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要研究方向是用机器学习实现业务流程自动化、系统智能化、效率最优化，专注于算法实践和应用。 我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。 这些疑问，我们以前碰
实际开发过程中，经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作，这时，可以将实现类似操作的代码封装为函数，然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用，还可以使代码更有条理性，增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数模块的导入相关内容。
> 如果在一个函数中要求传递的参数是一个函数作为参数，并且在函数中使用了传递进来的函数，那么这个函数我们就可以称为是一个回调函数
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