Python と R は、今日のデータ分析の 2 つの主流言語です。
Python は一般的なプログラミング言語であり、科学計算とデータ分析は重要なコンポーネントですが、すべてではありません。一方、R は統計分析に重点を置いています。結局のところ、R は統計です。 . 科学者によって発明され、統計のために生まれました。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
Python の利点はその多用途性です。Python はほぼすべての分野で使用されていますが、R は統計および関連分野で非常に専門的です。どちらにも独自の利点があります。では、これら 2 つの良い点を組み合わせることができるでしょうか?
答えは「はい」です。この機能を実現するには、通常、対応する呼び出しインターフェイスが提供される必要があります。サードパーティ ライブラリ rpy2 は、Python が R を呼び出すためのインターフェイスを提供します。この記事ではrpy2の簡単な使い方を中心に紹介します。
一般的に使用されるコマンド:
1. import rpy2.robjects as robjects このコマンドは、r object
2. robjects をインポートします。 r ("r_script") は、pi = robjects.r('pi') などの R コードを実行して、R の PI (pi) を取得できます。返される変数 pi はベクトルであるか、または次の形式のリストとして理解できます。 python. pi [0] を通じて pi の値を取得できます。
3. robjects.r.source(“file.r”) は r スクリプト ファイルを実行できます。例は次のとおりです:
robjects.r.source('plot_demo.r')
plot_demo.r 内容は次のとおりです:
# R 语言测试脚本 x <p>Python 関連の技術記事の詳細については、<a href="http://www.php.cn/python-tutorials.html" target="_self">Python チュートリアル</a> 列にアクセスして学習してください。 ! </p>
以上がPythonでRを呼び出す方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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