r语言怎么用导入数据建建数组

2023-03-02 22:13:01Python020

r语言怎么用导入数据建建数组,第1张

matlab多维数组操作

1.一个三维数组由行、列和页三维组成，其中每一页包含一个由行和列构成的二维数组。

2.利用标准数组函数创建多维数组

A=zeros(4,3,2) 生成一个4行3列2页的三维全0数组，ones，rand和randn等函数有相似的用法。

3.利用直接索引方式生成多维数组

A=zeros(2,3)

A(:,:,2)=ones(2,3)

A(:,:,3)=4

上面的代码先生成一个二维数组作为三维数组的第一页，然后通过数组直接索引，添加第二页、第三页。

4.利用函数reshape和repmat生成多维数组

B=reshape(A,2,9)

B=[A(:,:,1) A(:,:,2) A(:,:,3)] %结果与上面一样。

reshape(B,2,3,3)

reshape(B,[2 3 3]) %结果与上面一样。

提示：reshape函数可以将任何维数的数组转变成其他维数的数组。

5.利用repmat函数生成多维数组

C=ones(2,3)

数据科学入门丨选Python还是R

对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。

我是德勤的数据科学家主管，多年来我一直在使用Python和R语言，并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。

第三种选择

针对这个问题，Studio的首席数据科学家Htley Wickham认为，比起在二者中选其一，更好的选择是让两种语言合作。因此，这也是我提到的第三种选择，我在文本最后部分会探讨。

如何比较R和Python

对于这两种语言，有以下几点值得进行比较：

· 历史：

R和Python的发展历史明显不同，同时有交错的部分。

· 用户群体：

包含许多复杂的社会学人类学因素。

· 性能：

详细比较以及为何难以比较。

· 第三方支持：

模块、代码库、可视化、存储库、组织和开发环境。

· 用例：

根据具体任务和工作类型有不同的选择。

· 是否能同时使用：

在Python中使用R，在R中使用Python。

· 预测：

内部测试。

· 企业和个人偏好：

揭晓最终答案。

历史

简史：

ABC语言 - >Python 问世(1989年由Guido van Rossum创立) - >Python 2(2000年) - >Python 3(2008年)

Fortan语言 - >S语言(贝尔实验室) - >R语言问世(1991年由Ross Ihaka和Robert Gentleman创立) - >R 1.0.0(2000年) - >R 3.0.2(2013年)

用户群体

在比较Python与R的使用群体时，要注意：

只有50％的Python用户在同时使用R。

假设使用R语言的程序员都用R进行相关“科学和数字”研究。可以确定无论程序员的水平如何，这种统计分布都是真实。

这里回到第二个问题，有哪些用户群体。整个科学和数字社区包含几个子群体，当中存在一些重叠。

使用Python或R语言的子群体：

· 深度学习

· 机器学习

· 高级分析

· 预测分析

· 统计

· 探索和数据分析

· 学术科研

· 大量计算研究领域

虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时，比起Python，R语言花的时间更少，而且使用Python还需要花时间进行安装。

这一切都被称为Jupyter Notebooks和Anaconda的颠覆性技术所改变。

Jupyter Notebook：增加了在浏览器中编写Python和R代码的能力

Anaconda：能够轻松安装和管理Python和R。

现在，你可以在友好的环境中启动和运行Python或R，提供开箱即用的报告和分析，这两项技术消除了完成任务和选择喜欢语言间的障碍。Python现在能以独立于平台的方式打包，并且更快地提供快速简单的分析。

社区中影响语言选择的另一个因素是“开源”。不仅仅是开源的库，还有协作社区对开源的影响。讽刺的是，Tensorflow和GNU Scientific Library等开源软件(分别是Apache和GPL)都与Python和R绑定。虽然使用R语言的用户很多，但使用Python的用户中有很多纯粹的Python支持者。另一方面，更多的企业使用R语言，特别是那些有统计学背景的。

最后，关于社区和协作，Github对Python的支持更多。如果看到最近热门的Python包，会发现Tensorflow等项目有超过3.5万的用户收藏。但看到R的热门软件包，Shiny、Stan等的收藏量则低于2千。

性能

这方面不容易进行比较。

原因是需要测试的指标和情况太多。很难在任何一个特定硬件上测试。有些操作通过其中一种语言优化，而不是另一种。

循环

在此之前让我们想想，如何比较Python与R。你真的想在R语言写很多循环吗？毕竟这两种语言的设计意图不太相同。

{

"cells": [

{

"cell_type": "code",

"execution_count": 1,

"metadata": {},

"outputs": [],

"source": [

"import numpy as npn",

"%load_ext rpy2.ipython"

]

{

"cell_type": "code",

"execution_count": 2,

"metadata": {},

"outputs": [],

"source": [

"def do_loop(u1):n",

"n",

"# Initialize `usq`n",

"usq = {}n",

"n",

"for i in range(100):n",

" # i-th element of `u1` squared into `i`-th position of `usq`n",

" usq[i] = u1[i] * u1[i]n"

]

{

"cell_type": "code",

"execution_count": 3,

"metadata": {},

"outputs": [],

"source": [

"%%Rn",

"do_loop <- function(u1) {n",

"n",

"# Initialize `usq`n",

"usq <- 0n",

"n",

"for(i in 1:100) {n",

" # i-th element of `u1` squared into `i`-th position of `usq`n",

" usq[i] <- u1[i]*u1[i]n",

"}n",

"n",

"}"

]

{

"cell_type": "code",

"execution_count": 4,

"metadata": {},

"outputs": [

{

"name": "stdout",

"output_type": "stream",

"text": [

"1.58 ms ± 42.8 ?s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)n"

]

}

"source": [

"%%timeit -n 1000n",

"%%Rn",

"u1 <- rnorm(100)n",

"do_loop(u1)"

]

{

"cell_type": "code",

"execution_count": 5,

"metadata": {},

"outputs": [

{

"name": "stdout",

"output_type": "stream",

"text": [

"36.9 ?s ± 5.99 ?s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)n"

]

}

"source": [

"%%timeit -n 1000n",

"u1 = np.random.randn(100)n",

"do_loop(u1)"

]

}

"metadata": {

"kernelspec": {

"display_name": "Python 3",

"language": "python",

"name": "python3"

"language_info": {

"codemirror_mode": {

"name": "ipython",

"version": 3

"file_extension": ".py",

"mimetype": "text/x-python",

"name": "python",

"nbconvert_exporter": "python",

"pygments_lexer": "ipython3",

"version": "3.6.3"

}

"nbformat": 4,

"nbformat_minor": 2

}

Python为0.000037秒，R为0.00158秒

包括加载时间和在命令行上运行：R需要0.238秒，Python需要0.147秒。强调，这并不是科学严谨的测试。

测试证明，Python的运行速度明显加快。通常这并没有太大影响。

除了运行速度外，对于数据科学家而言哪种性能更重要？两种语言之所以受欢迎是因为它们能被用作命令语言。例如，在使用Python时大多时候我们都很依赖Pandas。这涉及到每种语言中模块和库，以及其执行方式。

第三方支持

Python有PyPI，R语言有CRAN，两者都有Anaconda。

CRAN使用内置的install.packages命令。目前，CRAN上有大约1.2万个包。其中超过1/2的包都能用于数据科学。

PyPi中包的数量超过前者的10倍，约有14.1万个包。专门用于科学工程的有3700个。其中有些也可以用于科学，但没有被标记。

在两者中都有重复的情况。当搜索“随机森林”时，PyPi中可以得到170个项目，但这些包并不相同。

尽管Python包的数量是R的10倍，但数据科学相关的包的数量大致相同。

运行速度

比较DataFrames和Pandas更有意义。

我们进行了一项实验：比较针对复杂探索任务的执行时间，结果如下：

在大多数任务中Python运行速度更快。

http://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/4ce15234e6ac2975b335c8d90a4b6882

可以看到，Python + Pandas比原生的R语言DataFrames更快。注意，这并不意味着Python运行更快，Pandas 是基于Numpy用C语言编写的。

可视化

这里将ggplot2与matplotlib进行比较。

matplotlib是由John D. Hunter编写的，他是我在Python社区中最敬重的人之一，他也是教会我使用Python的人。

Matplotlib虽然不易学习但能进行定制和扩展。ggplot难以进行定制，有些人认为它更难学。

如果你喜欢漂亮的图表，而且无需自定义，那么R是不错的选择。如果你要做更多的事情，那么Matplotlib甚至交互式散景都不错。同样，R的ShinnyR能够增加交互性。

是否能同时使用

可能你会问，为什么不能同时使用Python和R语言?

以下情况你可以同时使用这两种语言：

· 公司或组织允许；

· 两种都能在你的编程环境中轻松设置和维护；

· 你的代码不需要进入另一个系统；

· 不会给合作的人带来麻烦和困扰。

一起使用两种语言的方法是：

· Python提供给R的包：如rpy2、pyRserve、Rpython等；

· R也有相对的包：rPython、PythonInR、reticulate、rJython，SnakeCharmR、XRPython

· 使用Jupyter，同时使用两者，例子如下：

之后可以传递pandas的数据框，接着通过rpy2自动转换为R的数据框，并用“-i df”转换：

http://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/734bd54f468d9a6db9171b2cfc98405a

预测

Kaggle上有人对开发者使用R还是Python写了一个Kernel。他根据数据发现以下有趣的结果：

· 如果你打算明年转向Linux，则更可能是Python用户；

· 如果你研究统计数据，则更可能使用R；如果研究计算机科学，则更可能使用Python；

· 如果你还年轻(18-24岁)，则更可能是Python用户；

· 如果你参加编程比赛，则更可能是Python用户；

· 如果你明年想使用Android，则更可能是Python用户；

· 如果你想在明年学习SQL，则更可能是R用户；

· 如果你使用MS office，则更可能是R用户；

· 如果你想在明年使用Rasperry Pi，则更可能是Python用户；

· 如果你是全日制学生，则更可能是Python用户；

· 如果你使用的敏捷方法(Agile methodology)，则更可能是Python用户；

· 如果对待人工智能，比起兴奋你更持担心态度，则更可能是R用户。

企业和个人偏好

当我与Googler和Stack Overflow的大神级人物Alex Martelli交流时，他向我解释了为什么Google最开始只官方支持少数几种语言。即使是在Google相对开发的环境中，也存在一些限制和偏好，其他企业也是如此。

除了企业偏好，企业中第一个使用某种语言的人也会起到决定性作用。第一个在德勤使用R的人他目前仍在公司工作，目前担任首席数据科学家。我的建议是，选择你喜欢的语言，热爱你选择的语言，起到领导作用，并热爱你的事业。

当你在研究某些重要的内容时，犯错是难以避免的。然而，每个精心设计的数据科学项目都为数据科学家留有一些空间，让他们进行实验和学习。重要的是保持开放的心态，拥抱多样性。

最后就我个人而言，我主要使用Python，之后我期待学习更多R的内容。

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。

1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。

说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码。首要的任务就是创建一个DataFrame，它有几种创建方式：

（1）列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典

二维numpy.ndarray

别的DataFrame

结构化的记录(structured arrays)

（2）其中，二维ndarray创建DataFrame，代码敲得最少：

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))

0 1 2 3

0 0.927474 0.127571 1.655908 0.570818

1 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.862898