有名なオープンソース分析ツールには、R 言語などが含まれます。
有名なオープンソース分析ツールには、R 言語、Python、Julia などが含まれます。 R 言語は統計計算と統計グラフィックスのための優れたツールです。Julia は技術計算用に設計された高度で効率的なプログラミング言語です。Python は科学計算、データ マイニング、および解析に使用できるオブジェクト指向の高レベル プログラミング言語です。もっと。
このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。
有名なオープンソース分析ツールには、R 言語、Python、Julia などが含まれます。
Julia は、テクニカル コンピューティング用に設計された高レベルで効率的なプログラミング言語であり、その構文は他のコンピューティング環境と似ています。分散コンピューティングと並列処理向けに設計されており、C 言語に近い効率性の高さでよく知られています。
開発者によると、「このオープンソース言語が C と同じくらい速く、Python と同じくらい多用途で、統計では R と同じくらいシンプルで、テキスト処理では Perl と同じくらい便利であることを望んでいます。 Matlab と同じくらい簡単です。線形代数は強力で、Shell と同じようにさまざまなプログラムを接続できます。」
Python は、ABC と呼ばれる言語の代替として、オランダ数学コンピュータ科学協会の Guido van Rossum によって 1990 年代初頭に設計されました。 Python は効率的な高レベルのデータ構造を提供し、シンプルかつ効果的なオブジェクト指向プログラミングを可能にします。 Python の構文と動的型付け、およびインタープリタ型言語の性質により、Python はほとんどのプラットフォームでスクリプト作成と迅速なアプリケーション開発のためのプログラミング言語となっています。バージョンの継続的な更新と新しい言語機能の追加により、Python は徐々に使用されています。独立した大規模プロジェクト開発向け。
Python インタープリターは拡張が容易で、C 言語または C (または C を通じて呼び出すことができる他の言語) を使用して、新しい関数やデータ型で拡張できます。 Python は、カスタマイズ可能なソフトウェアの拡張プログラミング言語としても使用できます。 Python の豊富な標準ライブラリは、各主要なシステム プラットフォームに適したソース コードまたはマシン コードを提供します。
Python 構文は非常にシンプルで、科学計算、データ マイニング、深層学習などに使用できるモジュールとパッケージが豊富にあります。
R 言語 は、統計分析やグラフィックスに使用される言語および動作環境です。 R は、GNU システムに属する無料のオープンソース ソフトウェアであり、統計計算および統計グラフィックスに優れたツールです。
Rは、統計解析とグラフ表示を統合した統計解析ソフトウェアです。 UNIX、Windows、Macintosh オペレーティング システムで実行でき、非常に便利で実用的なヘルプ システムが組み込まれています。他の統計解析ソフトウェアと比較して、R には次のような特徴があります。フリーソフトウェアです。これは、完全に無料でオープンソースであることを意味します。関連するインストール プログラム、ソース コード、プログラム パッケージとそのソース コード、およびドキュメントを Web サイトとそのミラーからダウンロードできます。標準インストール ファイル自体には多くのモジュールと組み込みの統計関数が含まれており、インストール後、よく使用される多くの統計関数を直接実装できます。
- #R はプログラム可能な言語です。オープンな統計プログラミング環境として、構文は理解しやすく、言語の構文を簡単に学習して習得できます。そして、それを学んだ後は、既存の言語を拡張するために独自の関数をプログラムすることができます。そのため、SPSSやSASなどの一般的な統計ソフトに比べて更新速度が非常に速いです。最新の統計手法とテクニックのほとんどは、R で直接利用できます。
- R のすべての関数とデータ セットはパッケージに保存されます。パッケージがロードされた場合にのみ、そのコンテンツにアクセスできます。標準インストールファイルには、よく使われる基本的なプログラムパッケージが含まれていますが、新しい統計解析手法の登場に伴い、標準インストールファイルに含まれるプログラムパッケージもバージョンアップにより常に変更されています。他のバージョンのインストール ファイルには、base-R 基本モジュール、mle-最尤推定モジュール、ts-時系列解析モジュール、mva-多変量統計解析モジュール、生存-生存解析モジュールなどのプログラム パッケージが既に含まれています。 。 待って。 #R は非常にインタラクティブです。グラフィックス出力が別ウィンドウにあることを除いて、入力ウィンドウと出力ウィンドウはすべて同じウィンドウ内で実行されます。入力構文にエラーがある場合は、すぐにウィンドウにプロンプトが表示されます。以前に入力した内容を記憶する機能があります。ユーザーのニーズに合わせて再現、編集、変更を加えていつでも使用できます。出力されたグラフィックスは、JPG、BMP、PNG およびその他の画像形式として直接保存でき、また PDF ファイルとして直接保存することもできます。さらに、他のプログラミング言語やデータベースとの優れたインターフェースを備えています。
- R ヘルプ メーリング リストに参加すると、R に関する電子メールを毎日何十通も受け取る可能性があります。世界を代表する統計計算の専門家とさまざまな問題について議論することができ、世界最大かつ最先端の統計学者の考え方が集まる場と言えます。
- プログラミング関連の知識について詳しくは、
- プログラミング ビデオ
をご覧ください。 !
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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店