Similar to rPython, the rPithon package (http://rpithon.r-forge.r-project.org) allows users to execute Python code from R and exchange the data between Python and R. However, the underlying mechanisms between these two packages are fundamentally diff…

在 windows 用rpython编译出的文件总是无法运行,报 通过跟踪发现,rpython 每次都会将生成的C代码.Makefile 等放置在 %TEMP%\usession-release-2.0.x-17\testing_1 中(17是序号,每次都会自增),进去此目录,发现可执行文件是可以执行的——因为编译目录里是有manifest文件的.   Makefile 的生成是在 pypy-2.0.2-src\rpython\translator\c\genc.py 中的 CStandalon…

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/…

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习…

一.python种类 1.1 Cpython python官方版本,使用c语言实现,运行机制:先编译,py(源码文件)->pyc(字节码文件),最终执行时先将字节码转换成机器码,然后交给cpu执行: 如果再次运行时,会优先寻找字节码文件,若源码文件被修改,则会再次编译成字节码 1.2 Jython Python语言的Java实现,不仅提供Python的库,同时也提供所有的Java类.能运行在任何可兼容的Java1.1或更高的Java虚拟机平台上. 运行机制:py(源文件)->动态编译成字节码(…

代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 字典 (dictionary) 与列表 (list) Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为…

python简史 python的创始人:Guido van Rossum Guido 在1989年12月时,寻找一门“课余”编程项目来打发圣诞节前后的时间.Guido决定为当时正构思的一个新的脚本语言写一个解释器,它是ABC语言的后代,对UNIX/C程序员会有吸引力.作为一个略微有些无关想法的人,和一个蒙提·派森的飞行马戏团的狂热爱好者,他选择了Python作为项目的标题. python的种类 CPython : 标准的python,是官方实现,也是其他python编译器的参考实现,还是应用最广…

Python诞生 Python是著名的”龟叔“Guido van Rossum(吉多·范罗苏姆)在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言. Python语法很多来自C,但又受到ABC语言的强烈影响.来自ABC语言的一些规定直到今天还富有争议,比如强制缩进.但这些语法规定让Python容易读.Guido van Rossum著名的一句话就是Life is short, you need Python,译为:人生苦短,我用Python截至到目前2016年4月28日,Pytho…

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下…

1.在后台运行R 1.1 创建file.R文件 1.2 在文件首行键入: #! /path/to/Rscript 1.3 在下面的行中,键入R代码 1.4 保存(记得有png(),jpeg(),...等函数的代码最后一定要有dev.off()) 1.5 在file.R的工作目录下,在终端中输入以下命令: R CMD BATCH --args file.R 1.6 file.R被运行了!!! 优点: R命令行下打错命令后回车,之前的所有相关命令几乎全军覆没.如果不想发生这种情况,请写一个file.…