随笔分类 - Python 和 R
摘要：1、python 中的 range() 函数生成整数序列，常用于 for 循环的迭代。 示例： 2、R 语言中的 range() 函数返回一个数值向量中的最小值和最大中，常用于求极差。 示例： 按语： R 语言中的 range 函数 python 中相当于 min(x), max(x)
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摘要：等差数列的通项公式：an = a0 + n*d. 数学上 n 是可以取遍整个整个正整数集的，在现实中，n 是有范围的。 1、R 语言用 seq() 函数产生等差数列： 2、python 中 range() 函数可以生成公差为正数的整数等差数列，numpy 中的 np.linspace() 函数和 n
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摘要：在 R 中，用 str() 函数获取数据框的结构，用 summary() 函数获得各特征的概括统计量。 在 python pandas 中用 info() 方法获取数据框的结构， 用 describe() 方法获取个特征的概括统计量。 R 示例： python 示例： 按语： pandas 中，Da
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摘要：1、R 是统计语言，均值、中位数直接调用函数 mean() 、和 median() 就可以实现。 示例： 2、python 中求平均值和中位数，需通过 numpy 或 scipy 示例： 按语： pandas 中的 Series 对象和 Dataframe 对象可直接调用 mean 和 median
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摘要：相似处： 对于数据容器（以向量、列表为例）两者均返回容器中元素的个数。 例如： 差异处： R 中，向量是数据结构的基础，单个的字符串，数字都视为原子型向量，所以有： python 将字符串视为类似列表的序列，len(str) 返回的是 str 中的字符数，不能将数值作为 len() 的参数。所以有：
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摘要：数据框是机器学习中使用的最重要的 R 数据结构。pandas 中的数据框尽管功能很强大，但相比 python 本身的复杂，DataFrame 并非 python 中必不可少的数据结构。回忆之前读过的有关 python 机器学习或是数据挖掘的书，通篇不提 DataFrame，倒是 numpy 数组是主
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摘要：Python 的简洁真是很好，R 语言的 ifelse 语句和 循环结构嵌套两层就给搞得晕了。 打印这样的一个图形： python 代码： for i in range(4): for j in range(i+3): if j == 0 or j == i+2: print('#'*(i+3),
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摘要：R # 一数多图 x <- 2:6 y <- 7:3 y1 <- y +2 opar <- par(no.readonly = TRUE) par(mfrow=c(2, 3)) plot(x, y) plot(x, y, type="l") barplot(x, y) # 简单条形图 barplot
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摘要：1、用 R 的基础图形系统 x <- c(21, 33, 42, 46, 60) y <- c(16, 20, 27, 41, 61) plot(x, y, type='b') 2 matplotlib 库 import matplotlib.pyplot as plt x = [21, 33, 4
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摘要：python 中的 range() 函数是很常用的，R 中相应的函数是 seq()， 其实，R 中的“ ：”也能代替 python 中的 range() 函数。 1、生成升序整数序列 python：（range 不包含 stop 值，函数默认 start=0, step=1 ） R 语言：（seq
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