Python et R sont aujourd'hui les deux langages dominants pour l'analyse de données.
Python est un langage de programmation à usage général. Le calcul scientifique et l'analyse des données en sont des éléments importants, mais pas tous ; tandis que R est davantage axé sur l'analyse statistique. Après tout, R est une statistique. Il a été inventé par des scientifiques et est né pour les statistiques. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)
L'avantage de python est sa polyvalence. Python est utilisé dans presque tous les domaines, tandis que R est très professionnel dans les statistiques et les domaines connexes. Les deux ont leurs propres avantages. Alors, ces deux bonnes choses peuvent-elles être combinées ?
La réponse est oui. Pour réaliser cette fonction, une interface d'appel correspondante doit généralement être prévue. La bibliothèque tierce rpy2 fournit une interface permettant à Python d'appeler R. Cet article présente principalement l'utilisation simple de rpy2.
Commandes couramment utilisées :
1. importer rpy2.robjects en tant que robjects Cette commande consiste à importer des robjects
2. r ("r_script") peut exécuter du code R, tel que pi = robjects.r('pi') pour obtenir le PI (pi) dans R. La variable renvoyée pi est un vecteur, ou elle peut être comprise comme une liste dans python, via pi [0] peut obtenir la valeur de pi.
3. robjects.r.source("file.r") peut exécuter des fichiers de script. L'exemple est le suivant :
robjects.r.source('plot_demo.r')plot_demo.r Le contenu est le suivant :
# R 语言测试脚本 x <- c(1,2,3,4) y <- x*x jpeg(file="plot.jpg") # 保存图像 plt <- plot(x,y) # 画散点图 dev.off() # 关闭设备
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