跑python需要什么配置_手把手|哇！用R也可以跑Python了

原标题&＃xff1a;手把手 | 哇&＃xff01;用R也可以跑Python了

大数据文摘作品

编译&＃xff1a;大茜、钱天培

R还是Python&＃xff1f;

真是个千古难题&＃xff01;

如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化&＃xff0c;R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习&＃xff0c;整个自然语言处理&＃xff0c;那你可还真得用Python。

如果你处于交叉领域&＃xff0c;很可能就需要两种语言切换。后果是&＃xff0c;写个for loop还出bug真的是家常便饭。报警&＃xff01;

面对这种困境的绝不止你一个人&＃xff01;最近的KDnuggets Analytics的软件调查中&＃xff0c;Python和R位居数据科学和机器学习软件的前两名。

如果你真的想提高你在数据科学领域的能力&＃xff0c;这两种语言你确实都应该学习。

不过现在好消息来了&＃xff01;

RStudio开发了一个名为reticulate的包。通过安装包&＃xff0c;你现在可以在R上运行Python的安装包和函数了~

今天文摘菌就来教教你咋用这个reticulate包。

安装并加载reticulate包

运行下面的命令来安装这个包、并导入到您的系统中。

# 安装reticulate包install.packages("reticulate")# 加载reticulate包library(reticulate)

检查您的系统是否安装过Python

py_available()

返回值为TRUE或FALSE。如果返回的是TRUE&＃xff0c;那恭喜你&＃xff0c;您的系统已经有Python啦。FALSE的话就得先去装一下Python了。

在R中导入一个python模块

您可以使用函数import()来导入特定的包或模块。

os

上面的命令返回工作目录。

[1]"C:\\Users\\DELL\\Documents"

您可以使用os包中的listdir()函数来查看工作目录中的所有文件。

os$listdir()

安装Python包

第一步&＃xff1a;创建新的工作环境&＃xff1b;

conda_create(“r-reticulate”)

第二步&＃xff1a;在conda环境下安装“r-reticulate”和“numpy”&＃xff1b;

conda_install(“r-reticulate”,“numpy”)

如果“numpy”已经安装&＃xff0c;您不必再次安装这个包。上面的代码只是给个例子而已。

第三步&＃xff1a;加载包。

numpy

使用numpy数组

首先建立一个简单的numpy数组

y

[,1] [,2][1,] 1 3[2,] 2 4

将数组进行转置

numpy$transpose(x)

[,1] [,2][1,] 1 2[2,] 3 4

求特征根和特征向量

numpy$linalg$eig(x)

一些数学函数

numpy$sqrt(x)numpy$exp(x)

交互地使用Python

您可以在R中创建交互式Python控制台。您在Python中创建的对象可在R中使用(反之亦然)。通过使用repl_python()函数&＃xff0c;可以使Python和R交互。首先&＃xff0c;下载以下程序中使用的数据集&＃xff1a;

repl_python()# 加载“panda”数据集import pandas as pd# 载入数据集travel &＃61; pd.read_excel(“AIR.xlsx”)# 显示数据集的行列数travel.shape# 随机选取数据集中的行数travel.sample(n &＃61; 10)# 按某一标志分组travel.groupby(“Year”).AIR.mean()# 筛选数据个案t &＃61; travel.loc[(travel.Month >&＃61; 6) & (travel.Year >&＃61; 1955),:]# 回到Rexit

注意&＃xff1a;您需要键入“exit”来返回到R会话

怎样从R中获取在python中创建的对象

你可以在利用py object获取python里的对象。

summary(py$t)

在这种情况下&＃xff0c;我会用R的summary()函数并访问在python中创建的数据集T。此外&＃xff0c;您可以使用ggplot2软件包绘制折线图。

#利用ggplot2绘制线图library(ggplot2)ggplot(py$t, aes(AIR, Year)) &＃43; geom_line()

怎样从Python中获取在R中创建的对象

您可以使用r object来解决这个问题。

先在R中创建一个对象&＃xff1a;

mydata &＃61; head(cars, n&＃61;15)

在Python REPL中调用之前在R中所创建的对象&＃xff1a;

repl_python()import pandas as pdr.mydata.describe()pd.isnull(r.mydata.speed)exit

使用sklearn包构建Logistic回归模型

sklearn软件包是python中最受欢迎的机器学习软件包之一&＃xff0c;它支持各种统计和机器学习的算法。

repl_python()# 加载包from sklearn import datasetsfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 加载数据库iris &＃61; datasets.load_iris()# 建立logit模型model &＃61; LogisticRegression()model.fit(iris.data, iris.target)# 进行预测actual &＃61; iris.targetpredicted &＃61; model.predict(iris.data)#模型性能对比矩阵print(metrics.classification_report(actual, predicted))print(metrics.confusion_matrix(actual, predicted))

其他有用的函数

查看python的配置

运行py_config()命令来查看系统中安装的R的版本。它还能显示anaconda和numpy的详细信息。

py_config()

检查某个包是否安装

可以用以下命令来检查“pandas”是否安装&＃xff1a;

py_module_available(“pandas”)

原文链接&＃xff1a;

https://www.r-bloggers.com/run-python-from-r/返回搜狐&＃xff0c;查看更多

责任编辑&＃xff1a;