Berühmte Open-Source-Analysetools umfassen R-Sprache, Python, Julia usw. Die R-Sprache ist ein hervorragendes Werkzeug für statistische Berechnungen und statistische Grafiken. Julia ist eine fortschrittliche und effiziente Programmiersprache für technische Berechnungen mehr.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.
Berühmte Open-Source-Analysetools umfassen R-Sprache, Python, Julia usw.
Julia ist eine fortschrittliche und effiziente Programmiersprache, die für technisches Rechnen entwickelt wurde. Ihre Syntax ähnelt der anderer Computerumgebungen. Es wurde für verteiltes Rechnen und Parallelität entwickelt und ist vor allem für seine hohe Effizienz bekannt, die der der C-Sprache nahe kommt.
Der Entwickler sagt: „Wir hoffen, dass diese Open-Source-Sprache so schnell ist wie C … so vielseitig wie Python, so einfach wie R für Statistiken, so praktisch wie Perl für die Textverarbeitung, so leistungsstark wie die lineare Algebra von Matlab.“ , und... Genau wie Shell kann es verschiedene Programme verbinden.“
Python wurde Anfang der 1990er Jahre von Guido van Rossum vom Niederländischen Institut für Mathematik und Informatik als Ersatz für eine Sprache namens ABC entwickelt. Python bietet effiziente High-Level-Datenstrukturen und ermöglicht eine einfache und effektive objektorientierte Programmierung. Die Syntax und dynamische Typisierung von Python sowie die Art einer interpretierten Sprache machen es zu einer Programmiersprache für die Skripterstellung und die schnelle Anwendungsentwicklung auf den meisten Plattformen. Mit der kontinuierlichen Aktualisierung der Version und dem Hinzufügen neuer Sprachfunktionen wird es nach und nach verwendet für die unabhängige, groß angelegte Projektentwicklung.
Der Python-Interpreter lässt sich mithilfe von C oder C++ (oder anderen Sprachen, die von C aus aufgerufen werden können) problemlos um neue Funktionen und Datentypen erweitern. Python kann auch als Erweiterungsprogrammiersprache in anpassbarer Software verwendet werden. Die umfangreiche Standardbibliothek von Python bietet Quellcode oder Maschinencode, der für jede wichtige Systemplattform geeignet ist.
Python-Syntax ist sehr einfach und verfügt über eine Fülle von Modulen und Paketen, die für wissenschaftliches Rechnen, Data Mining, Deep Learning usw. verwendet werden können.
R-Sprache ist eine Sprache und Betriebsumgebung für statistische Analysen und Grafiken. R ist eine kostenlose, kostenlose Open-Source-Software, die zum GNU-System gehört. Es ist ein hervorragendes Werkzeug für statistische Berechnungen und statistische Grafiken.
R integriert als statistische Analysesoftware statistische Analysen und grafische Darstellungen. Es kann auf UNIX-, Windows- und Macintosh-Betriebssystemen ausgeführt werden und verfügt über ein sehr praktisches und praktisches Hilfesystem. Im Vergleich zu anderer statistischer Analysesoftware verfügt R über die folgenden Funktionen:
R ist kostenlose Software. Das bedeutet, dass es völlig kostenlos und Open Source ist. Sie können alle relevanten Installationsprogramme, Quellcodes, Programmpakete sowie deren Quellcodes und Dokumentation von der Website und den Spiegeln herunterladen. Die Standardinstallationsdatei selbst enthält viele Module und integrierte Statistikfunktionen. Nach der Installation können viele häufig verwendete Statistikfunktionen direkt implementiert werden.
R ist eine programmierbare Sprache. Da es sich um eine offene statistische Programmierumgebung handelt, ist die Syntax leicht zu verstehen und es ist einfach, die Syntax der Sprache zu erlernen und zu beherrschen. Und nachdem wir es gelernt haben, können wir unsere eigenen Funktionen programmieren, um die vorhandene Sprache zu erweitern. Aus diesem Grund ist die Aktualisierungsgeschwindigkeit viel schneller als bei allgemeiner Statistiksoftware wie SPSS, SAS usw. Die meisten der neuesten statistischen Methoden und Techniken sind direkt in R verfügbar.
Alle R-Funktionen und Datensätze sind im Paket gespeichert. Erst wenn ein Paket geladen ist, kann auf seinen Inhalt zugegriffen werden. Einige häufig verwendete und grundlegende Programmpakete wurden in die Standardinstallationsdatei aufgenommen. Mit dem Aufkommen neuer statistischer Analysemethoden ändern sich auch die in der Standardinstallationsdatei enthaltenen Programmpakete ständig mit Versionsaktualisierungen. In der anderen Version der Installationsdatei sind die bereits enthaltenen Pakete: Base-R-Basismodul, MLE-Maximum-Likelihood-Schätzungsmodul, TS-Zeitreihenanalysemodul, MVA-Multivariate-Statistikanalysemodul, Überlebens-Überlebensanalysemodul usw. Warten.
R ist hochgradig interaktiv. Abgesehen davon, dass die Grafikausgabe in einem anderen Fenster erfolgt, werden die Eingabe- und Ausgabefenster alle im selben Fenster ausgeführt. Bei einem Fehler in der Eingabesyntax werden Sie sofort im Fenster darauf hingewiesen. Es verfügt über eine Speicherfunktion für zuvor eingegebene Daten Befehle und können jederzeit reproduziert, bearbeitet und geändert werden, um den Benutzeranforderungen gerecht zu werden. Die Ausgabegrafiken können direkt als JPG, BMP, PNG und andere Bildformate gespeichert werden und können auch direkt als PDF-Dateien gespeichert werden. Darüber hinaus verfügt es über gute Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen und Datenbanken.
Wenn Sie der R-Hilfe-Mailingliste beitreten, erhalten Sie möglicherweise täglich Dutzende E-Mails über R. Sie können verschiedene Themen mit den weltweit führenden Experten für statistische Berechnungen diskutieren. Man kann sagen, dass es der größte und modernste Treffpunkt für das Denken von Statistikern auf der Welt ist.
Weitere Programmierkenntnisse finden Sie unter: Programmiervideo! !
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZu den bekannten Open-Source-Analysetools gehören die R-Sprache und andere. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
