R语言

使用ggplot2在地图上绘制散点图 ######*****绘制散点图代码*****####### options(baidumap.key = '**************') #设置密钥 beijing <- getBaiduMap('北京市', width = 600, height = 600, zoom = 11, scale = 2, messaging = F, color = "bw") #获取北京地图 ggmap(beijing) + geom_jitter(aes(LONG, LAT, colour = 学区房), data = data1) + #绘制散点图 labs(title = "北京二手学区房与非学区房位置", x = '经度', y = '纬度') #添加标题 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4316562/blog/4326400

　　机器学习是比较非常不错的发展领域，而python和R语言在机器学习中都可以应用，因此很多人都会疑惑python和R语言哪个更适合机器学习呢?我们来看看吧。 　　python： 　　python编程语言创建于80年代后，最初用于Google内部框架方面。现在已经广泛应用于YouTube，Instagram，Quora和Dropbox中，python在IT业务中使用非常多，开发团队常常用于构建基础，你需要一种通用编程语言和丰富拓展库，python是首选。 　　企业想要度量和统计数据以外的其他功能，python是很好的选择。python看似难学，其实是非常适合零基础的，学习后你会发现非常好用;丰富的库，python的库是非常丰富的，不仅仅可以用来完成有难度的项目，还可以提升AI适用性。 　　在任何设计条件下，python都具有优于R的特性，通过这种方式，无论设计人员是否使用C\C++\Java之类的语言，python可以进行链接，同时python的语法非常好理解，可以提升团队效率。 　　R语言： 　　R语言是统计人员创建的，几乎是为分析人员创建的，只要熟悉掌握其语法就能进行分析。该语言包含与机器学习相关的科学计算，这些计算都是从统计数据得出的，因此R需要提高对语法的理解。 　　如果频繁需要数据检验，R是最佳选择，因为它可以进行快速建模，并且与数据集一起搭建AI/ML模型

新一期资源整理博客。 1 Coding: 1.快速生成三维球几何图形。 fast icosphere 2.mapskin是地理空间可缩放矢量图标的集合。 mapskin 3.Python库TSFRESH，自动从时间序列中提取相关特征。 tsfresh 4.R语言包tsfeatures，从时间序列数据中提取各种特征。 tsfeatures 5.xarray的教程。提供样例的jupyter notebook。 xarray tutorial 6.用React组件渲染markdown。 react markdown 7.一个用React.js和Typescript实现markdown的预览和实现的编辑器。 react markdown editor 8.QGIS MapTiler插件：矢量瓦片，底图，地理编码，OSM，QuickMapServices。 qgis maptiler plugin 9.Python库geedatasets，Google Earth Engine可用数据集的硬编码信息，例如Landsat和Sentinel，以及用于处理这些数据集的方法，例如云屏蔽和索引计算。 geedatasets 10.用于在医院微生物组项目中重现分析的数据和脚本。 hospital microbiome Paper: Cartography of opportunistic

最近正在追当下火热的电视剧《三十而已》，剧情以三个三十岁女性的视角展开讲述了都市女性在三十岁这一重要年龄节点时遭遇到多重压力的故事，虽然我是个男的，但是在看这部剧的时候，还是很有共鸣的。 其实不论男女，在30岁的年纪都会承受来着生活和工作的压力和焦虑，这两天在我的数据分析交流群，就有不少朋友谈到疫情过后企业的裁员，降薪潮，我的一位同行好友，干数据分析5年了，4月公司复工进行人事调整，不幸被裁员了 前阵子豆瓣上还有个热帖，网友去参加校园招聘会，某搜索网站HR表示，他们公司平均年龄都很年轻、很阳光，于是有人怼了句“那你们公司年龄大的都去哪里了？”，HR直接懵了 是啊！年纪大的去哪里了？那些为公司做牛做马的老员工，最后都怎样了？被裁掉了吗…… 曾几何时，年纪35岁以上，甚至只是年过30岁，就要开始面临失业困境了。可是，长江后浪推前浪，又有哪个后浪能逃过成为前浪的命运？ 大学毕业后将所有青春年华，都耗在996工作努力上，换来的只是35岁之后的裁员及那杯水车薪的补偿金，这是否是很多人已遭遇或正在经历的事，我们干数据分析的也不例外。 那数据分析师该怎么做才能跨越职场危机，避免中年忧患呢？在数据分析行业待了接近十年的我，最近也在思考，如何才能突破数据分析行业的天花板，这个行业该如何规划职业发展道路？ 总结了一些心得与大家分享，同时也欢迎大家来我的公众号“ 数据分析不是个事儿 ”来和我交流一下。

父神说，要有光，要有码农。 于是十大天神创造了宏大的编程界，从而，很多码农可以在其中快乐或者痛苦地工作，通过自己的努力让世界变得更美好。今天给大家简单介绍下这十大位天神。 1. 天神一号 C#语言之父 「 安德斯·海尔斯伯格（Anders Hejlsberg） 」 丹麦人，Borland Turbo Pascal 编译器的主要作者。进入微软公司后，先后主持了 Visual J++、.Net 和 C#。安德斯·海尔斯伯格出生于哥本哈根，安德斯·海尔斯伯格曾在丹麦技术大学学习工程，但没有毕业，大学时期他曾替 Nascom microcomputer 撰写程序，他曾为Nascom-2电脑撰写蓝标签（Blue Label）Pascal compiler，到了 DOS 时代他又重新改写这套compiler。当时他在丹麦拥有一个叫 Poly Data 的公司，他编写了Compass Pascal 编译器核心，后来叫 Poly Pascal。1986年他首次认识了 Philippe Kahn（Borland 的创立者）。 2. 天神二号 C语言之父 「 丹尼斯·里奇（ Dennis MacAlistair Ritch ie ） 」 C语言之父，UNIX 之父。曾担任朗讯科技公司贝尔实验室下属的计算机科学研究中心系统软件研究部的主任一职。1978年与布莱恩·科尔尼干（Brian W.

学“统计学”的人对R语言应该不会太陌生，近十年来，随着大数据时代的到来，把统计学和数据分析，R语言都带火了。虽然我本人会用Python的matplotlib和pyecharts，百度的Echarts,微软的Excel作可视化图形，但因为自身也是学统计学专业的，如果不会用R语言。心里多少都会感到有一点遗憾。 经过我这两天的，摸索，其实发现“可视化之神”也不难上手，只要多“百度经验”和“CSDN”一下就可以了。闲话少说，来点干货先。 ① 在Excel中创建用Python的 groupby函数 或 pivot.table功能 汇总出下面的结果： ② 通过R语言指令把数据从“ 剪切板 ”加载到RStudio中（因为虽然直接从Excel文件读取更加方便、省事，但是因为我平时用Python，就不想多配置一个Java的JDK环境了）： 代码： QDM <- read.table("clipboard",header = T) QDM ③ 或者自己在RStudio中，根据需求构造两组一维向量： QDM <- c(100,200,300,400,500,600) depatment <- c("电商","水产","水果","蔬菜","肉类","综合") ③ 用 barplot() 函数来绘制出一个简单的柱形图（代码超短），默认是灰色。 barplot(QDM,names.arg =

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ TIOBE编程社区2020年7月编程语言排行榜如期而至，你的生活工作是否也是这样如期而至呢?看看7月编程语言排行榜又有哪些变化呢?你所心仪的编程语言有什么变化吗? 7月份编程语言榜单中，C语言依旧占据第一的位置。其中变化比较大的就是本年度的黑马R语言，一路上升，进入前10名，本月排名第8，创造了新的历史记录。根据TIOBE编程社区的分析建议，R语言的流行主要在python语言提升中不断的增加。 有两种趋势会增强R语言，一是商业统计语言和软件包时代已经结束，在统计分析中更多的大学和研究机构采用的是python和R语言。二是受疫情影响，对新冠肺炎病毒疫苗的研制，需要大量的数据统计和数据挖掘有助于疫苗的研究工作。在未来统计编程语言将会流行起来，大数据的统计分析更加有益于人们对未来的预测和判断。 R语言 前10名的排名中第1到第7名的语言排名没有什么大的变化，依旧是C、Java、python、C++、c#、Visual Basic、javascript 。排名第8的是R语言，上升一位。php排名第9，下降一位。swift排名10，SQL跌出前10名，排名11。 TIOBE-7月份编程语言排行榜 从第11名到第20名，有上升，也有下降。其中变化比较大的是Ruby从第13名下降至16名

　　python是一门非常高级的编程语言，同时python作为人工智能的重要编程语言，无论发展前景还是就业方向，都可以说是无可限量。 　　python到底是什么?Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。对初学者来说，是非常友好的编程语言，从应用程序开发到文字处理、web甚至是游戏能提供支持。 　　那么学习完python语言之后主要用途有哪些? 　　1、网站后台：python有大量的成熟框架，比如说diango、flask、bottle、tornado。 　　2、网络爬虫：python写网络爬虫是非常简单的，库非常健全。 　　3、科学计算:完全可以替代r语言和MATLAB. 　　4、数据挖掘：Python的机器学习包很多 　　5、数据科学：spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单。 　　6、自动化运维：做系统部署，日常维护的脚本。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4366887/blog/4306976

在这一章,包含的内容有: R 的数据类型 属性 类(特殊的属性) Ruby 的数据结构 R 数据类型 R 可以识别六种类型的数据类型,分别是: double integer character logical complex(负数) raw(机器代码) integer 整型 格式: 在数字后加“L”,比如:-1L, 2L, 4L.. complex 复数 格式:将某个数字与复数相加,比如: 1 + 1i, 1+2i ... raw 数据的原始子节 格式: raw(n) 功能:生成长度为 n 的空原始类型向量 R 属性 定义: 对象的 metadata, 将与这个对象相关的信息以一种便捷的形式存起来并且附加给该对象. 一个原子型向量具有三种属性: 名称: name 维度: dim 类: class name 属性 定义:给向量中的每一个值对应的名称 语法:辅助函数 names 例如:names(die) <- ("one", "two", "three", "four", "five", "six") dim 属性 定义: 将向量变为一个 n 维数组. 语法: 方式一: 将 die 向量变为一个 3 为数组,规模为 1x 2 x 3 dim(die) <- c(1,2,3) 方式二: die <- martrix(die, nrow = 2) 方式三: 和方式一效果类似 die <-

本文最新版已更新至 http://thinkinside.tk/2013/05/03/r_notes_1_what.html 在学习量化投资的时候，我发现了R（ www.r-project.org ）。R到底是什么呢？在开始之前，先看看R的神奇之处。 1. R初窥 从CRAN（The Comprehensive R Archive Network） cran.r-project.org—mirrors.html 中选择一个镜像，然后下载合适的安装包（R支持Linux、Mac OS X和Windows）。 安装并运行R后，可以看到R的控制台（我的操作系统是Mac OS）： 在R的控制台输入如下命令： > install.packages( ' quantmod ' ) # 安装quantmod包 > require(quantmod) # 引用quantmod包 > getSymbols( " GOOG " ,src= " yahoo " , from = " 2013-01-01 " , to= ' 2013-04-24 ' ) # 从雅虎财经获取google的股票数据 > chartSeries(GOOG,up.col= ' red ' ,dn.col= ' green ' ) # 显示K线图 > addMACD() # 增加MACD图 就能够看到下图的效果了： 最后，退出R：