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著名的开源分析工具包括r语言、python、Julia等。R语言是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具;Julia是一款高级高效为技术计算而设计的编程语言;python是一种解释型、面向对象的高级程序设计语言,可用于科学计算、数据挖掘等等。
本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。
著名的开源分析工具包括r语言、python、Julia等。
Julia是一款高级高效为技术计算(technical computing)而设计的编程语言,其语法与其他计算环境类似。其为分布式计算和并行所设计,最知名的地方在于其接近C语言的高效率。
按开发者的话说,“我们希望这门开源语言像C一样快…像Python一样通用,像R做统计那么简单,像Perl做文本处理那么方便,像Matlab的线性代数一样强大,还和Shell一样可以把各种程序连接起来”。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展,可以使用C语言或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
Python语法非常简单,并且具有丰富的模块与程序包,可以用于科学计算、数据挖掘和深度学习等等。
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R还有以下特点:
R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。
所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有:base—R的基础模块、mle—极大似然估计模块、ts—时间序列分析模块、mva—多元统计分析模块、survival—生存分析模块等等。
R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG、BMP、PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。
如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地。
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