python調用r語言
要用rpy2包的數據包，python才能調用R語言。
⑵ python怎樣調用R語言的自定義函數呢
你使用的方法沒有問題。
r.mydose()調用後返回的東西不是報錯，是因為mydose這個function返回值就是NULL,所以rpy就相應的返回了rpy2.rinterface.NULL，沒有問題。
以上是我的測試
nofunc是一個什麼也不做的function
hello是輸出Hello world的function
⑶ Python語言與R語言區別
數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化數據)、數據框(結構化數據)。而
Python
則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(一、無序)、字典(Key-Value)等等。Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。
而R是在統計方面比較突出。Python與R語言的應用場景應用Python的場景
⑷ Python和R語言的區別
如下：
Python入門簡單，而R則相對比較難一些。R做文本挖掘現在還有點弱，當然優點在於函數都給你寫好了，你只需要知道參數的形式就行了，有時候即使參數形式不對，R也能"智能地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。
Python幾乎都可以做，函數比R多，比R快。它是一門語言，R更像是一種軟體，所以python更能開發出flexible的演算法。
Python適合處理大量數據，而R則在這方面有很多力不從心，當然這么說的前提是對於編程基礎比較一般的童鞋，對於大牛來說，多靈活運用矢量化編程的話，R的速度也不會太差。
介紹
Python和R本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法，所以使用起來產出比大。
這兩門語言對於平台方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說，應該大多用過MATLAB以及mintab等工具，Python和R比較貼近這些常用的數學工具，使用起來有種親切感。
⑸ R語言與Python是什麼
都是程序計算機語言。
Python入門簡單，而R則相對比較難一些。R做文本挖掘現在還有點弱，當然優點在於函數都給你寫好了，你只需要知道參數的形式就行了，有時候即使參數形式不對，R也能"智能地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。
Python幾乎都可以做，函數比R多，比R快。它是一門語言，R更像是一種軟體，所以python更能開發出flexible的演算法。
相關介紹
Python和R本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法，所以使用起來產出比大。
這兩門語言對於平台方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說，應該大多用過MATLAB以及mintab等工具，Python和R比較貼近這些常用的數學工具，使用起來有種親切感。
⑹ 求助，R語言在python中調用問題
你使用的方法沒有問題。r.mydose()調用後返回的東西不是報錯，是因為mydose這個function返回值就是NULL,所以rpy就相應的返回了rpy2.rinterface.NULL，沒有問題。以上是我的測試nofunc是一個什麼也不做的functionhello是輸出Hello world的function
⑺ 將R語言寫的一段代碼用Python寫出來
哈哈哈哈。python除了去SciPy這類科學計算的包外，還真不好跟R的計算功能直接類比和改寫。別人R中一句話調用了包中的數學函數，你python憑什麼很容易的改寫出來？
⑻ 如何配置Python環境或者R語言環境,搭建可視化分析界面
題主是用PY做UI嗎？網路知道很少人回答這個，建議你去CSDN等專業博客區找答案