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问吧A360陆勤 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 599 次浏览 • 2015-12-22 09:43 • 来自相关标签

笔记: ##基本编程基础; ##统计基础知识+机器学习学习基本概念; ##数据:安然丑闻背景;

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问吧沁沁_QinQin 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 466 次浏览 • 2015-12-18 08:45 源自: • 来自相关标签

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问吧数独 发起了问题 • 2 人关注 • 0 个回复 • 337 次浏览 • 2015-12-17 19:30 • 来自相关标签

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T__T

T__T 回答了问题 • 2014-12-17 10:09 • 6 个回复 不感兴趣

什么是最适合初学者的编程语言?

赞同来自:

借用Code.org的创始人近日接受BI采访时给出了以下几点建议:

**首先尝试“拖放编程”**

对于没有任何计算机语言背景的初学者来说,一开始可以尝试一些直观易懂的,支持“拖放”的可视化编程项目培养一下对编程的兴趣,例如[MIT Scratch](htt... 显示全部 »
借用Code.org的创始人近日接受BI采访时给出了以下几点建议:

**首先尝试“拖放编程”**

对于没有任何计算机语言背景的初学者来说,一开始可以尝试一些直观易懂的,支持“拖放”的可视化编程项目培养一下对编程的兴趣,例如[MIT Scratch](http://scratch.mit.edu/)、[Code Studio](http://codeorg.tumblr.com/post/97219291088/announcing-code-studio)和[Google Blocky](http://code.google.com/p/blockly/?redir=1)。


**Python更适合初学者**

与其他编程语言相比,Python的句法没有那么严苛,而且更加倾向自然语言,是初学者学习编程的理想语言。


**Javascript是最有用的语言**

在[12大编程语言收入排行榜中](http://www.ppvke.com/Blog/archives/12745),Javascript排名第六,收入并不是最高,但是javascript绝对是最有用的语言。

虽然对于初学者来说Javascript没有Python那么容易上手,但是Javascript可以在Mac、Windows、iOS和Android等各种平台上运行。每一个浏览器甚至智能手表都在使用Javascript,因此Javascript具有极强的适用性和生命力,“容易保值”。


**Javascript之后可以尝试Ruby和Ruby on Rails**

在[12大编程语言收入排行榜中](http://www.ppvke.com/Blog/archives/12745),Ruby on Rails的收入排行榜首,可见Ruby on Rails是多么棒的后端编程工具。需要注意的是,虽然Ruby和Ruby on Rails名字相仿,但实际上有重大差异。Ruby是脚本语言,类似Python,而Ruby on Rails是基于Ruby开发的Web应用框架。换而言之,Ruby是语言,而Ruby on Rails是方便用Ruby语言开发网站的工具。


**锦上添花:了解HTML**

虽然HTML并非编程语言,但是无论你学习何种编程语言,开发网站你还是离不开HTML,了解HTML,以及最新的HTML5规范,对所有开发者来说都是很有价值的。
2015/03: 把我以前用python的一个项目用R 和Rcpp重写了。说实话Rcpp非常好用,完全省去了写wrapper这一步,效率大挺升。一些sugar function也用起来得心应手。但是R总体体验还是让我有很多顾虑,总感觉这是一个工具,而并不是一门... 显示全部 »
2015/03: 把我以前用python的一个项目用R 和Rcpp重写了。说实话Rcpp非常好用,完全省去了写wrapper这一步,效率大挺升。一些sugar function也用起来得心应手。但是R总体体验还是让我有很多顾虑,总感觉这是一个工具,而并不是一门语言。比如R没有lint这种神器,使得我debug时间花费很多。最致命的就是内存管理太差。这次我处理的数据有点大,binary file就有5.3G,就算学校server有64G内存,R还是没法把它一股脑装进内存(跟我用的io package也有关系)。最后我还是割成小份一点点算的。其主要原因就是R一般把int都当double,而且喜欢copy而不是reference。最后说一个小发现,用makeForkCluster的时候,如果你更新了一个function,最好重新makeForkCluster一下,确保所以cluster上的function都是最新的。否则出来的结果可能会诡异哦,而且debug半天才发现是function没有更新。

2015/02: 最近在重新考量R,学会了用Rcpp. Rcpp还是挺好写的.相比python 的ctypes 不用写wrapper了.性能也杠杠的. data.table的fread读数据也非常快. 看来下面这篇文章有点过时了.

2014/07: 错别字比较多,请谅解~

总的概括:R主要在学术界流行,python(numpy scipy)在工程方便比较实用。
R是S(Splus)的开源版本,或者下一代。发源地在新西兰奥克兰。这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是,如果你不熟习统计知识(历史)的话,R的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。R的维护组叫CRAN-R。在生物信息方便,有个叫bioconductor的组织,里面有很多生物信息方面可以用的软件包,他们有一套自己维护package系统。

Python是个综合语言(这里特指指CPython解释器),numpy scipy是数值计算的扩展包,pandas是主要用来做数据处理(numpy依赖),sympy做符号计算(类似mathematica?)此外还有一些不太成熟的包如sciki learn,statistical models。成熟度不如R。但是已经到了可用的水平了。是读计算机的人写的统计包。ipython 更新到1.0以后,功能基本完善,其notebook非常强大(感觉就像mathematica)而且还是基于web,在合作分享方面非常好用。

性能:
大家都说R慢,特别是CS的人。其实这里主要是两点:一个R里面数组的调用都是用复制的,二是Rscript慢。三是处理大数据慢。如果R用的好的话,R是不太慢的。具体来说就是Rscript用的少,多用命令,跑点小数据。这样的话,实际在跑的都是背后的fortran和C库。他们都有快二三十年历史了。可谓异常可靠,优化得不能再优化了(指单线程,如果去看源代码挥发先许多莫名的常数,永用了以后精度高速度快!)。比如一个自己编写一个R脚本,loop套loop的那种,那真是想死的心都会有。外加一点,R处理文本文件很慢!

Python归根揭底还是个有解释器的脚本语言,而且有致命伤——GIL,但python最难能可贵的就是它很容易变得更快。比如pypy,cython,或者直接ctypes挂C库。纯python写个原型,然后就开是不断的profiling和加速吧。很轻易可以达到和C一个数量级的速度,但是写程序、调试的时间少了很多。

并行计算:
R v15 之后有了自带的parallel包,用挺轻松的。不过其实就是不停的fork,或者mpi,内存消耗挺厉害的。parSapply,parApply什么的,真是很好用。

Python虽然有GIL——并行计算的死敌,但是有multiprocessing(fork依赖) ,是可以共享数据的什么的,估计内存消耗方面比R好点,数据零散的话overhead很多。到了MPI的话,mpi4py还是挺好用的。用cython的话结合openmp可以打破GIL,但是过程中不能调用python的对象。

学习曲线:假设什么编程都不会的同学。
R一开始还是很容易上手的,查到基本的命令,包,直接print一下就有结果了。但是如果要自己写算法、优化性能的时候,学习难度陡增。

Python么,挺好学的,绝大多数的帮助文档都比R好了许多。有些包用起来没R方便。总的来说深入吼R陡。

扩展资源:
基本上新的统计方法都会有R的package,安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。所以效能上可能有问好。比较出名的有两个包的管理网站,cran-r 和bioconductor。 所以搞生化的估计R用起来很方便。

python的统计计算包们比R少,多很年轻,还在不断的开发中。优于是计算机人写的统计包,用起来的时候要多涨个心眼。

画图:
R自带的那些工具就挺好用了,然后还有ggplot这种非常优美的得力工具。

python 有matplotlib,画出来效果感觉比R自带的好一些些,而且界面基于QT,跨平台支持。可能是R用得多了,pyplot用起来还是不太顺手,觉得其各个组建的统一性不高。

IDE:
Rstudio非常不错,提供类matlab环境。(用过vim-r-plugin,用过emacs + ess现在用vim。)

windows 下有python(x,y) 还有许多商业的工具。(本人现在的emacs环境还不是很顺手~)

建议:
如果只是处理(小)数据的,用R。结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令、程序可以用。

要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的,用python。开发效率高,一切尽在掌握。

ps:盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起码R会把你指向一篇论文,而python只是指向一堆代码。R出问题了还有论文作者、审稿人陪葬。

题外话,个人经验:
• 我首先用python实现了一个统计方法,其中用到了ctypes,multiprocess。
• 之后一个项目要做方法比较,又用回R,发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。(但那个包还是很慢,一下子把我所以线程都用掉了,导致整个电脑使用不能,看网页非常卡~)
• 后来用python pandas做了一些数据整理工作,类似数据库,两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做,但估计会慢点,毕竟几十万行的条目了。
• 整理好之后开始尝试用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大,R是一条命令画点东西,pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点蛋疼,默认颜色比较少,之后可用html的颜色,但是名字太长了~。pyplot 的legend比R 好用多了,算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放,然后再保存为图片,这点比R好用多了。

来自知乎周则禹

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SPSS、SAS、Python下载地址

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工具PPV课 回复了问题 • 17 人关注 • 7 个回复 • 3787 次浏览 • 2016-04-22 11:11 • 来自相关标签

java 和 python源码

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工具ccycat2 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 647 次浏览 • 2016-04-07 00:09 • 来自相关标签

《Python数据挖掘实战》网络班第一期已开班!

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问吧PPV课 回复了问题 • 3 人关注 • 3 个回复 • 600 次浏览 • 2016-03-30 19:26 • 来自相关标签

R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析,哪个更好?

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问吧lazyman 回复了问题 • 6 人关注 • 4 个回复 • 824 次浏览 • 2016-03-05 18:27 • 来自相关标签

5步掌握Python数据分析挖掘基础应用

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问吧aaron1217 回复了问题 • 5 人关注 • 3 个回复 • 635 次浏览 • 2016-02-23 16:26 • 来自相关标签

【2月20日免费试听】python数据分析从入门到实战

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问吧PPV课 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 359 次浏览 • 2016-02-19 15:30 • 来自相关标签

【(Python交互可视化库)Bokeh 0.11.0发布】"Bokeh Version 0.11.0 Released" http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/releases/0.11.0.html

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问吧PPV课 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 370 次浏览 • 2016-01-14 15:38 • 来自相关标签

数据分析与数据挖掘实战系列丛书

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电子书数据菜鸟 发起了问题 • 5 人关注 • 0 个回复 • 1185 次浏览 • 2016-01-14 14:43 • 来自相关标签

Python 适合大数据量的处理吗?

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问吧TimZhang 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 562 次浏览 • 2016-01-12 14:58 • 来自相关标签

《Python进阶:数据挖掘算法》课程已经更新到第六章啦

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问吧学者001 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 933 次浏览 • 2015-12-29 16:48 • 来自相关标签

《python进阶:机器学习算法》视频课程更新到第五单元了,赶快去看看吧~ http://www.ppvke.com/vip?id=42

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问吧A360陆勤 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 599 次浏览 • 2015-12-22 09:43 • 来自相关标签

笔记: ##基本编程基础; ##统计基础知识+机器学习学习基本概念; ##数据:安然丑闻背景;

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问吧沁沁_QinQin 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 466 次浏览 • 2015-12-18 08:45 源自: • 来自相关标签

Python扩展包:非官方windows版本

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问吧数独 发起了问题 • 2 人关注 • 0 个回复 • 337 次浏览 • 2015-12-17 19:30 • 来自相关标签