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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 <- c(1,2,3,4) y <- x*x jpeg(file="plot.jpg") # 保存图像 plt <- plot(x,y) # 画散点图 dev.off() # 关闭设备
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