我们在心理学网络论文中看到的一个问题是,作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置,例如:网络中的节点是否聚集在某些社区 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
今天给大家介绍一款在开源世界里集万千宠爱于一身的软件——R语言。 有多受宠呢?简单说,你能想到的地方都有它的身影。 做学术?看看R在各大语言排名系统的表现 O' reilly media在过去几年中
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ,哪个在2014年的应用前景会更好? 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年,也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师,从编程入门到今天,一直深信着Java是改变世界的语言,Java已经做到了,而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大,变得无所不能的时候,反而不够专业,给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE,LUA,Python,Ruby,R)
编译|丁雪 校对丁一 对于那些对R语言还不熟悉的朋友,我先来做一个简单的介绍。首先,R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能,部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正
对于那些对R语言还不熟悉的朋友,我先来做一个简单的介绍。首先,R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能,部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正被各种各样的专家们使用,包括软件开发、商业分析、统计报告和科学研究。你很有可能在工作中接触到R语言,你还可能会考虑学习和使用这门语言。 如果你需要证明,没有比一些反映R的增长的独立排名更好的了。R语言闯入近几年流行编程语言Tiobe指数的前20名;2015年, IEEE将R列在2015年十大编程语言的第6位。另外,随着数据密集型
在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流,我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。 R语言 在这些语言名单中,如果R语言排第二,那就没其他能排第一。自1997年以
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化(点击文末“阅读原文”了解更多)。
本文介绍了数据科学领域的一些流行编程语言和工具。首先是Python,它是最受欢迎的语言之一,用于快速构建原型和易于维护的代码。其次是R语言,在统计建模中占据重要地位。其他编程语言包括Julia、Java、Hadoop、Kafka和Storm。最后,鼓励奖部分提到了MatLab、Octave和Go。
英文原文:The 9 Best Languages For Crunching Data
9个最佳的大数据处理编程语言 大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业,信息像洪水一样地席卷企业,使得软件越发庞然大物,比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重,并且对精密分析
大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业,信息像洪水一样地席卷企业,使得软件越发庞然大物,比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重,并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。
对于想入门数据科学的新手来说,选择学Python还是R语言是一个难题,本文对两种语言进行了比较,希望能帮助你做出选择。
R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发。
哈喽,我是学习生信的阿榜。很高兴你能点进来看我的笔记,若有错误欢迎指正,一起加油鸭? 这张思维导图是笔记的大纲,大家可以先通过这张大纲了解笔记里面有什么内容。 这份笔记带大家认识与R及RStudio有
掌握一种强大的数据分析工具,它可以帮助你更好地理解和处理数据。R语言是一种开源的编程语言,它提供了许多用于数据分析和可视化的函数和包。使用R语言,你可以轻松地进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。此外,R语言还有一个庞大的社区,你可以从中获取到许多有用的资源和支持。总之,学习R语言可以帮助你更好地处理和分析数据,提高工作效率和准确性。
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包,比如CRAN,Bioconductor,Neuroconductor,以及ROpenSci;并且提供了优秀的包管理功能。
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度,共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市,一些人看好,而一些人看衰
1. R的知识体系结构 R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法,仅仅是学习R语言的第一步,要学好R语言,需要你要具备基础学科能力(初等数学,高等数学,线性代数,离散数学,概率论,统计学) + 业务知识(金融,生物,互联网) + IT技术(R语法,R包,数据库,算法) 的结合。所
如果你的数据科学家不使用R,他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目,就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择,包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模,或者超快、准确的spaCy。还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式,将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一
课程名称:R语言入门教程 第一章:认识R 1.4R帮助文档 【课程目的】 在大数据时代里,数据分析愈发重要,R语言适合做数据分析,R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器,使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务,提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习,能够掌握R的基本知识,并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课:R简介 介绍R的历史、特征,R能够做什么,R软件获取、安装和运行,R
课程名称:R语言入门教程 第一章:认识R 1.3 R扩展包 【课程目的】 在大数据时代里,数据分析愈发重要,R语言适合做数据分析,R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器,使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务,提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习,能够掌握R的基本知识,并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课:R简介 介绍R的历史、特征,R能够做什么,R软件获取、安装和运行,R
摘要:Revolution Analytics已经提供了一个商业级R语言发行版Revolution R Enterprise,作为一个用于统计分析和基于数据图形渲染的开源编程语言,R语言人气甚高,已在金融、制药、新闻传媒和市场营销等行业获广泛使用。 【编者按】“收集数据只是第一步,分析数据才是关键”,R语言的发展满足了大数据时代统计编程的需求,然而开源环境下的R语言面临着诸多问题,商业支持或许会给R语言带来更好的发展,Revolution Analytics首先推出了AdviseR,CF
因变量是无序多分类资料(>2)时,可使用多分类逻辑回归(multinomial logistic regression)。
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分,它被广泛地应用到几百种实际场景中,极大地便利人们的工作和生活。
随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了 机器学习编程语言之争 ,分析了自己选择Python的原因。 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先,Raschka定义 了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,我们来了解一下
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告,包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析,并从中找出药物配伍的规律
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告,包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告,包括一些图形和统计输出。
Jupyter Notebook是前身为Ipython的一种在线编译器,因此要让Jupyter Notebook能够支持R语言,需要安装一个较为关键的包:IRkernel IRkernel需要在Jupyter Notebook的Terminal中启动R语言来进行安装
R编程语言最早出现于1993年,而在2000年,它的第一个符合产品质量的版本R-1.0发布了。自那之后,R就成为了统计分析方面的业界标准,围绕着这门语言出现了大量的图形界面工具,以及可用于各种IDE及文本编辑器的包。 Revolution Analytics是一家成立了9年的公司,他们为R语言提供商业级的支持服务。但就在最近,微软收购了这家公司,作为他们向大数据及机器学习领域迈出的第一步。这次收购的结果是在即将问世的SQL Server 2016中将提供对R语言的支持。 SQL Server R Servi
关于Python、R和Numpy、Scipy以及Pandas的速查表 有了这些和R语言、python、Django、MySQL、SQL、Hadoop、Apache Spark以及机器学习算法相关的速查表,会让你对数据科学和数据挖掘的概念及相关命令得心应手,并加快开发速度。 在数据科学界,有着成千上万的软件包和成百上千的函数!一个激情澎拜的数据爱好者没有必要掌握所有的。这里会包含大多数重要的软件包和函数,能够让你在紧凑的几页中集思广益并吸收知识。 精通数据科学需要掌握统计学、数学、编程知识,特别是R语言、
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标,也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,带大家了解一下这门富有魅力的数据科学语言。 一、R 语言环境 R 是一款为数据分析而设计的语言,其功能集数据操作、数学计算和数据可视化为一体,其特点在于: 1.有效得进行数据处理与存储 2.对数组,矩阵运算处理的支持 3.包含大量专门用于数据分析、统计分析和数据挖掘的实现方法 4.强大的数据可视化能力 二、R 与数据分析 经过
AI系统的开发必须有计算机代码,而计算机程序的开发有不同类型的编程语言可以选择。本文分析哪些编程语言最适合你的人工智能或机器学习用例开发。
究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争(http://sebastianraschka.com/blog/2015/why-python.html),分析了自己选择 Python 的原因。 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了 MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby 等等。首先,Raschka 定义了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
七月刚到,TIOBE已经为我们准备好了最新的编程语言排行榜,相信每个程序员都会时不时关注一下排行榜的变化,虽然仅起参考作用,但无疑也是个饭后吐槽点
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分
随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先,Raschka定义了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
作者|顾运筠 编辑按语 顾运筠是大数据文摘的热心读者,这是她看了大数据文摘的《用R语言进行数据可视化的综合指南(一)》和《用R语言进行数据可视化的综合指南(二)》后,结合正在coursera上的Data Visualization课程(https://www.coursera.org/course/datavisualization),写了这篇文章。在此,我们先表示感谢,同时也希望有更多热心的读者来稿,交流一下学习心得。 R语言中的igraph可以很方便地画出社交关系图。下面是几个示例。 1.最简单的社交关
在当下,人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。 一.Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的类库,同时具
来自InfoQ 随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先,Raschka定义了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
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