Les outils d'analyse open source bien connus incluent le langage R et quoi

Les outils d'analyse open source célèbres incluent le langage R, python, Julia, etc. Le langage R est un excellent outil pour le calcul statistique et les graphiques statistiques ; Julia est un langage de programmation avancé et efficace conçu pour le calcul technique ; Python est un langage de programmation de haut niveau interprété et orienté objet qui peut être utilisé pour le calcul scientifique, l'exploration de données et plus.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.

Les outils d'analyse open source célèbres incluent le langage R, python, Julia, etc.

Julia est un langage de programmation avancé et efficace conçu pour l'informatique technique. Sa syntaxe est similaire à celle des autres environnements informatiques. Il est conçu pour le calcul distribué et le parallélisme, et est surtout connu pour sa haute efficacité proche de celle du langage C.

Selon le développeur, "Nous espérons que ce langage open source sera aussi rapide que C... aussi polyvalent que Python, aussi simple que R pour les statistiques, aussi pratique que Perl pour le traitement de texte, aussi puissant que l'algèbre linéaire de Matlab". , et... Tout comme Shell, il peut connecter différents programmes."

Python a été conçu au début des années 1990 par Guido van Rossum de l'Institut néerlandais de mathématiques et d'informatique pour remplacer un langage appelé ABC. Python fournit des structures de données efficaces de haut niveau et permet une programmation orientée objet simple et efficace. La syntaxe et le typage dynamique de Python, ainsi que la nature d'un langage interprété, en font un langage de programmation pour le script et le développement rapide d'applications sur la plupart des plateformes. Avec la mise à jour continue de la version et l'ajout de nouvelles fonctionnalités du langage, il est progressivement utilisé. pour le développement indépendant de projets à grande échelle.

L'interpréteur Python est facilement extensible avec de nouvelles fonctions et types de données utilisant C ou C++ (ou d'autres langages pouvant être appelés depuis C). Python peut également être utilisé comme langage de programmation d'extension dans des logiciels personnalisables. La riche bibliothèque standard de Python fournit du code source ou du code machine adapté à chaque plate-forme système majeure.

La syntaxe Python est très simple et contient une multitude de modules et de packages qui peuvent être utilisés pour le calcul scientifique, l'exploration de données, l'apprentissage en profondeur, etc.

R Language est un langage et un environnement opérationnel pour l'analyse statistique et les graphiques. R est un logiciel libre et open source appartenant au système GNU. C'est un excellent outil de calcul statistique et de graphisme statistique.

R, en tant que logiciel d'analyse statistique, intègre l'analyse statistique et l'affichage graphique. Il peut fonctionner sur les systèmes d'exploitation UNIX, Windows et Macintosh et est intégré à un système d'aide très pratique et pratique. Par rapport à d'autres logiciels d'analyse statistique, R possède les fonctionnalités suivantes :

• R est un logiciel gratuit. Cela signifie qu'il est entièrement gratuit et open source. Vous pouvez télécharger tous les programmes d'installation, codes sources, packages de programmes pertinents, ainsi que leurs codes sources et leur documentation, à partir de son site Web et de ses miroirs. Le fichier d'installation standard lui-même est livré avec de nombreux modules et fonctions statistiques intégrées. Après l'installation, de nombreuses fonctions statistiques couramment utilisées peuvent être directement implémentées.

• R est un langage programmable. En tant qu'environnement de programmation statistique ouvert, la syntaxe est facile à comprendre et il est facile d'apprendre et de maîtriser la syntaxe du langage. Et après l’avoir appris, nous pouvons programmer nos propres fonctions pour étendre le langage existant. C'est pourquoi sa vitesse de mise à jour est bien plus rapide que celle des logiciels de statistiques généraux, tels que SPSS, SAS, etc. La plupart des dernières méthodes et techniques statistiques sont directement disponibles dans R.

• Toutes les fonctions et ensembles de données R sont enregistrés dans le package. Ce n'est que lorsqu'un package est chargé que son contenu est accessible. Certains packages de programmes de base couramment utilisés ont été inclus dans le fichier d'installation standard Avec l'émergence de nouvelles méthodes d'analyse statistique, les packages de programmes inclus dans le fichier d'installation standard changent également constamment avec les mises à jour de version. Dans l'autre version du fichier d'installation, les packages déjà inclus sont : module de base base-R, module d'estimation de vraisemblance maximale mle, module d'analyse de séries temporelles ts, module d'analyse statistique mva-multivariée, module d'analyse de survie-survie, etc. attendez.

• R est hautement interactif. Sauf que la sortie graphique se trouve dans une autre fenêtre, ses fenêtres d'entrée et de sortie sont toutes effectuées dans la même fenêtre. S'il y a une erreur dans la syntaxe d'entrée, vous serez immédiatement invité dans la fenêtre. Elle a une fonction de mémoire pour la saisie précédente. Commandes et peut être utilisé à tout moment. Reproduire, éditer et modifier pour répondre aux besoins de l'utilisateur. Les graphiques de sortie peuvent être directement enregistrés au format JPG, BMP, PNG et autres formats d'image, et peuvent également être directement enregistrés sous forme de fichiers PDF. De plus, il possède de bonnes interfaces avec d’autres langages de programmation et bases de données.

• Si vous rejoignez la liste de diffusion d'aide R, vous pourriez recevoir des dizaines d'e-mails sur R chaque jour. Vous pouvez discuter de diverses questions avec les plus grands experts mondiaux en informatique statistique. On peut dire qu'il s'agit du lieu de rassemblement le plus important et le plus avant-gardiste pour la réflexion des statisticiens au monde.

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