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python 与 R 是当今数据分析的两大主流语言.作为一个统计系的学生,我最早接触的是R,后来才接触的python.python是通用编程语言,科学计算.数据分析是其重要的组成部分,但并非全部:而R则更偏重于统计分析,毕竟R是统计学家发明的,本身就是为统计而生.python的优势在于其全能性,几乎所有的领域都有python的身影,而R则在统计及其相关领域非常专业.二者各有优势.那么这么好的两个东西,能不能结合到一起呢?答案是肯定的.要想实现这种功能,一般必须要提供相应的调用接口.rpy2这个第
最近因为项目要用到,所以在想办法把R语言用到C++中. 网上查了看到有一个Rcpp的工具.所以在这里总结一下. 现在能想到的几种在C++中调用R语言的方法如下: 1. 使用Rcpp R高级编程技巧及Rcpp的介绍 Rcpp的前世今生 Rcpp快速入门 Rcpp简明入门 Exposing C++ functions and classes with Rcpp modules Rcpp: Seamless R and C++ Integration Rcpp CRAN usage Writing R
为了看出数据属于哪个选手,教练向各个选手的数据文件中添加了标识数据:选手全名,出生日期,计时数据. 例如:sarah文件的数据更新为: Sarah Sweeney,2002-6-17,2:58,2.58,2:39,2-25,2-55,2:54,2.18,2:55,2:55,2:22,2-21,2.22 接下来主要考虑Sarah的数据,从教练的原始数据抽取并处理Sarah的3个最快时间.
目录 使用记忆化优化你的 R 代码 R 中的性能优化 R 何时变慢 R 何时变(更)快 R 中的记忆化 何时使用记忆化 使用记忆化优化你的 R 代码 本文翻译自<Optimize your R Code using Memoization>(有删减) https://www.inwt-statistics.com/read-blog/optimize-your-r-code-using-memoization.html 本文介绍如何应用名为"记忆化(Memoization)"
提升R代码运算效率的11个实用方法 众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for 循环语句的运算效率非常低.有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升.本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计.并行处理和 Rcpp 的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集. 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率.下面的代码输出原始数据框: # Create the data frame co