좋아요, 저는 처음으로 R을 천천히 배우고 있습니다. 질문에 답변해 주세요. R과 Matlab의 기능을 비교하고 싶습니다. holivars없이 신중하고 침착하게 :).
R은 OOP 기능이 있는 언어입니까?
MQL4/5에서 직접 사용하기 위해 R에서 32비트 및 64비트 dll을 만들 수 있습니까? 그렇다면 사용자 컴퓨터에서 이러한 dll을 사용하려면 어떤 크기의 패키지를 설치해야 합니까?
R에서 직접 액세스하기 위해 공통 DB를 연결할 수 있습니까?
R에 Simulink가 있습니까?
왜 모든 리뷰에서 R이 통계 프로그램이라고 강조합니까? DSP에 관심이 있습니다. R에 DSP 패키지가 있습니까?
R에는 Matlab의 .mat 파일과 유사한 데이터 저장을 위한 내장형 압축 형식이 있습니까?
1. 네. 다른 프로그래밍 언어를 비교하는 것은 보람 있는 사업이 아닙니다. 일부 도구를 사용하고 다른 것을 사용하지 않는 것은 종종 프로그래머의 취향의 문제이기 때문입니다.
저는 R 전문가는 아니지만 다음 사항에 유의하겠습니다.
R에는 "스칼라"라는 개념이 없습니다. 이것은 길이가 1인 벡터입니다. 즉. 산술은 행렬 연산을 기반으로 합니다. 코드 행 C= A+B는 행렬 연산을 호출할 수 있습니다.
R에서 "객체"의 개념은 논리적 결론에 도달했습니다. 벡터, 행렬, 프로그램 행렬 및 일반적으로 사용자 프로그램이 실행되는 환경이 될 수 있습니다.
R에서는 실행 컴퓨터의 프로세서와 코어뿐만 아니라 로컬 네트워크의 인접 컴퓨터도 로드하는 프로그램을 작성하는 것이 매우 쉽습니다.
...
2. 내 지식으로는 대답할 수 없습니다. 불가능해 보인다. 이것은 첫 번째 지인이 통역사 인 R 자체 구성의 세부 사항에서 따릅니다. 그러나 이것은 피상적인 견해입니다. 사실은 R이 C와의 잘 문서화된 인터페이스와 공생한다는 것입니다. R의 주요 기능은 패키지(7,000,000개 이상, 약 120,000개의 기능 포함)이며 이러한 패키지는 일반적으로 C 또는 Fortran의 프로그램에 대한 호출입니다. 사실 R은 계산 집약적인 모든 작업에 C 및 Fortran 라이브러리를 사용합니다.
R은 API에 많은 초점을 맞추고 있지만 내 기술 범위를 넘어서
3. 예
4. 아닌 것 같다. GUI를 구축하기 위한 많은 도구(기성품 외에)가 있지만 이것은 동일하지 않습니다. 이 시점에서 기존 프로그래밍 언어에서는 사용할 수 없는 R로 널리 개발된 도구를 언급하고 싶습니다. 이러한 도구는 모델의 통계 테스트를 위한 방법입니다. 통계 테스트의 결과를 처리하는 수단은 매우 개발되고 개발되었습니다. R에서는 다음과 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. "100개의 관측치로 구성된 표본에서 평균이 수학적 기대치와 얼마나 다른가요?"
5. 가장 넓은 의미에서 통계는 R의 기능입니다. 통계 작업 시 기본이 되는 그래픽 도구를 잊지 마십시오. R 도구에 대한 개요를 보려면 해당 사이트를 방문하십시오. 테마별 패키지 모음이 있습니다.
6. 비교할 수 없습니다. 그러나 "바이트 코드"가 있습니다. 하지만 다릅니다. 수천 줄의 코드를 포함하는 R 프로그램은 이색적입니다. 일반적인 R 프로그램은 패키지 함수에 대한 호출입니다.
Alexey Volchanskiy : Matlab 프로그램 중 하나를 R로 번역하고 속도를 비교해야 합니다. 주말에 해결하면 구독 취소하겠습니다. Matlab은 꽤 느리고 C # 또는 C ++로 많은 작업을 수행하고 속도를 위해 DLL로 연결합니다.
중요하지 않은 것을 계산하면 패키지를 사용하게 됩니다. 패키지가 "pros"로 작성되면 날아갑니다. 그렇지 않으면 크롤링할 수 있습니다.
우리 자신의 경험에서 테스트: 루프에서 data.frame의 요소(이것은 데이터 유형의 이동이 있을 수 있는 배열)를 반복하고 이에 대해 무언가를 계산하려고 하면 매우 길어질 수 있습니다. R은 특별한 패키지를 사용하지 않으면 큰 배열에서 계산을 수행하는 데 너무 느립니다.
그러나 필요한 계산이 이미 구현된 라이브러리가 항상 있으며, 예를 들어 배열 요소 를 통과하는 지루한 긴 패스 대신 rollapply(x$V1, mean)를 호출하고 모든 요소의 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 일반적인 방법으로.
그렇다면 이 소프트웨어의 범위는 무엇입니까? 중국 소비재를 판매하는 부티크의 효과적인 구색을 분석하려면?
내 게시물 전체를 읽으십시오.
추가하면.
내가 R 자체에 대해 썼을 때 실제 R 코드가 실제 R 텍스트의 작은 부분으로 구성되어 있다는 사실을 잊어서는 안 됩니다.
가장 간단한 예.
배송: A=B
A와 B가 스칼라이면 MCL의 코드가 더 빨리 작동할 가능성이 큽니다.
그러나 R에는 스칼라가 없습니다. A와 B는 최소한 벡터입니다. MKL에서는 이것이 주기이고, R에서는 주기 없이 작성되며 오늘날 효율성 면에서 최고인 행렬 계산을 위해 패키지의 일부로 구현됩니다. 그리고 행렬 계산으로 R과 MCL을 비교하면 R이 근본적으로 더 효율적입니다.
R로 작성되지 않은 즉시 사용 가능한 효율적인 코드 덩어리를 사용하는 것이 일반적인 R 원칙입니다. 특수 라이브러리를 사용할 수 없는 경우 일반적으로 C로 작성됩니다.
오늘날 R은 가장 넓은 의미의 통계 분야에서 최고의 소프트웨어입니다. 예를 들어, 전통적으로 인공 지능으로 불렸던 머신 러닝 방법은 R에서 널리 표현됩니다.
뉘앙스가 하나 더 있습니다.
이 영역에서 울리는 마지막 경고음은 R 패키지의 형태로 옵니다. 그리고 여기에 그 이유가 있습니다. 오늘날 통계 분야의 과학 출판물에는 공식 외에도 일반적으로 R에 코드가 포함되어 있습니다. 말하자면 좋은 모베 톤의 표시입니다. 그리고 기사의 R 코드에서 R 내의 본격적인 패키지까지, 한 단계가 있습니다.
여기에 R과 연결된 모든 것이 월드 파티라는 점을 추가해야 합니다. R 저장소에 패키지를 배치하면 R 내의 패키지 작성자가 세계적인 유명인사가 됩니다. R은 사용 제한이 없는 무료 오픈 소스 시스템입니다. R이 SAS, SPSS와 같은 이전 유료 리더로부터 세계 리더십을 장악할 수 있게 해주는 것은 R의 이 속성입니다. 파이썬 언어는 여전히 혼란스럽습니다.
약 1년 전 Microsoft는 R의 유료 버전인 혁신적인 분석을 인수하여 R에 뛰어들어 현재 적극적으로 홍보하고 있습니다.
좋아요, 저는 처음으로 R을 천천히 배우고 있습니다. 질문에 답변해 주세요. R과 Matlab의 기능을 비교하고 싶습니다. holivars없이 신중하고 침착하게 :).
1. 네. 다른 프로그래밍 언어를 비교하는 것은 보람 있는 사업이 아닙니다. 일부 도구를 사용하고 다른 것을 사용하지 않는 것은 종종 프로그래머의 취향의 문제이기 때문입니다.
저는 R 전문가는 아니지만 다음 사항에 유의하겠습니다.
R에는 "스칼라"라는 개념이 없습니다. 이것은 길이가 1인 벡터입니다. 즉. 산술은 행렬 연산을 기반으로 합니다. 코드 행 C= A+B는 행렬 연산을 호출할 수 있습니다.
R에서 "객체"의 개념은 논리적 결론에 도달했습니다. 벡터, 행렬, 프로그램 행렬 및 일반적으로 사용자 프로그램이 실행되는 환경이 될 수 있습니다.
R에서는 실행 컴퓨터의 프로세서와 코어뿐만 아니라 로컬 네트워크의 인접 컴퓨터도 로드하는 프로그램을 작성하는 것이 매우 쉽습니다.
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2. 내 지식으로는 대답할 수 없습니다. 불가능해 보인다. 이것은 첫 번째 지인이 통역사 인 R 자체 구성의 세부 사항에서 따릅니다. 그러나 이것은 피상적인 견해입니다. 사실은 R이 C와의 잘 문서화된 인터페이스와 공생한다는 것입니다. R의 주요 기능은 패키지(7,000,000개 이상, 약 120,000개의 기능 포함)이며 이러한 패키지는 일반적으로 C 또는 Fortran의 프로그램에 대한 호출입니다. 사실 R은 계산 집약적인 모든 작업에 C 및 Fortran 라이브러리를 사용합니다.
R은 API에 많은 초점을 맞추고 있지만 내 기술 범위를 넘어서
3. 예
4. 아닌 것 같다. GUI를 구축하기 위한 많은 도구(기성품 외에)가 있지만 이것은 동일하지 않습니다. 이 시점에서 기존 프로그래밍 언어에서는 사용할 수 없는 R로 널리 개발된 도구를 언급하고 싶습니다. 이러한 도구는 모델의 통계 테스트를 위한 방법입니다. 통계 테스트의 결과를 처리하는 수단은 매우 개발되고 개발되었습니다. R에서는 다음과 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. "100개의 관측치로 구성된 표본에서 평균이 수학적 기대치와 얼마나 다른가요?"
5. 가장 넓은 의미에서 통계는 R의 기능입니다. 통계 작업 시 기본이 되는 그래픽 도구를 잊지 마십시오. R 도구에 대한 개요를 보려면 해당 사이트를 방문하십시오. 테마별 패키지 모음이 있습니다.
6. 비교할 수 없습니다. 그러나 "바이트 코드"가 있습니다. 하지만 다릅니다. 수천 줄의 코드를 포함하는 R 프로그램은 이색적입니다. 일반적인 R 프로그램은 패키지 함수에 대한 호출입니다.
Matlab 프로그램 중 하나를 R로 번역하고 속도를 비교해야 합니다. 주말에 해결하면 구독 취소하겠습니다. Matlab은 꽤 느리고 C # 또는 C ++로 많은 작업을 수행하고 속도를 위해 DLL로 연결합니다.
R 자체는 트리플 브레이크입니다. 통역사입니다. 디버깅에는 전혀 문제가 없고, 처음에는 디버거를 사용하기 시작했는데, 나중에는 무용지물이 되었습니다.
속도 R에 대해 이야기하면 몇 가지 고려 사항이 있습니다.
1. 바이트 코드로 변환할 수 있지만 이것은 찜질입니다.
2. 계산 집약적인 작업을 위한 패키지는 속도 때문에 선택한 라이브러리를 사용한다는 것을 잊지 마십시오.
3. 라이브러리는 행렬 연산에 사용됩니다.
4. 행렬 연산의 경우 루프 연산자가 필요하지 않습니다.
5. 모든 코어를 로드합니다. 알고리즘이 허용하는 모든 곳에서 표준적이고 매우 간단합니다.
일반적으로 언어에서 언어로 다시 작성하여 단순히 프로그램을 비교하려면 두 언어에 대한 지식이 동일한 경우 작동합니다.
Matlab 프로그램 중 하나를 R로 번역하고 속도를 비교해야 합니다. 주말에 해결하면 구독 취소하겠습니다. Matlab은 꽤 느리고 C # 또는 C ++로 많은 작업을 수행하고 속도를 위해 DLL로 연결합니다.
중요하지 않은 것을 계산하면 패키지를 사용하게 됩니다. 패키지가 "pros"로 작성되면 날아갑니다. 그렇지 않으면 크롤링할 수 있습니다.
우리 자신의 경험에서 테스트: 루프에서 data.frame의 요소(이것은 데이터 유형의 이동이 있을 수 있는 배열)를 반복하고 이에 대해 무언가를 계산하려고 하면 매우 길어질 수 있습니다. R은 특별한 패키지를 사용하지 않으면 큰 배열에서 계산을 수행하는 데 너무 느립니다.
그러나 필요한 계산이 이미 구현된 라이브러리가 항상 있으며, 예를 들어 배열 요소 를 통과하는 지루한 긴 패스 대신 rollapply(x$V1, mean)를 호출하고 모든 요소의 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 일반적인 방법으로.
5. 모든 코어를 로드합니다. 알고리즘이 허용하는 모든 곳에서 표준적이고 매우 간단합니다.
R 자체가 세 번 제동되었습니다 ...
그렇다면 이 소프트웨어의 범위는 무엇입니까? 중국 소비재를 판매하는 부티크의 효과적인 구색을 분석하려면?
... R의 주요 기능은 패키지(7,000개 이상, 약 120,000개 기능 포함)...
그리고 안정적인 수익을 얻기 위해서는 얼마나 많은 패키지와 기능이 필요하고 충분할까요?
R이 실패하면 어떤 소프트웨어를 더 마스터하게 될까요?
SanSanych, 이것을 설명할 수 있습니까? 우리는 R에서 병렬성을 느꼈고 특별한 패키지에 달리 제공되지 않는 한 하나의 코어(4개의 코어 모두에서 25% 로드처럼 보임)를 로드한다는 결론에 분명히 도달했습니다.
그렇다면 이 소프트웨어의 범위는 무엇입니까? 중국 소비재를 판매하는 부티크의 효과적인 구색을 분석하려면?
내 게시물 전체를 읽으십시오.
추가하면.
내가 R 자체에 대해 썼을 때 실제 R 코드가 실제 R 텍스트의 작은 부분으로 구성되어 있다는 사실을 잊어서는 안 됩니다.
가장 간단한 예.
배송: A=B
A와 B가 스칼라이면 MCL의 코드가 더 빨리 작동할 가능성이 큽니다.
그러나 R에는 스칼라가 없습니다. A와 B는 최소한 벡터입니다. MKL에서는 이것이 주기이고, R에서는 주기 없이 작성되며 오늘날 효율성 면에서 최고인 행렬 계산을 위해 패키지의 일부로 구현됩니다. 그리고 행렬 계산으로 R과 MCL을 비교하면 R이 근본적으로 더 효율적입니다.
R로 작성되지 않은 즉시 사용 가능한 효율적인 코드 덩어리를 사용하는 것이 일반적인 R 원칙입니다. 특수 라이브러리를 사용할 수 없는 경우 일반적으로 C로 작성됩니다.
결론: R은 내부 루틴과 병렬 컴퓨팅 을 사용하여 계산적으로 효율적입니다.
그리고 안정적인 수익을 얻기 위해서는 얼마나 많은 패키지와 기능이 필요하고 충분할까요?
R이 실패하면 어떤 소프트웨어를 더 마스터하게 될까요?
개별 거래자의 필요를 위해 중복 소프트웨어가 있습니다.
오늘날 R은 가장 넓은 의미의 통계 분야에서 최고의 소프트웨어입니다. 예를 들어, 전통적으로 인공 지능으로 불렸던 머신 러닝 방법은 R에서 널리 표현됩니다.
뉘앙스가 하나 더 있습니다.
이 영역에서 울리는 마지막 경고음은 R 패키지의 형태로 옵니다. 그리고 여기에 그 이유가 있습니다. 오늘날 통계 분야의 과학 출판물에는 공식 외에도 일반적으로 R에 코드가 포함되어 있습니다. 말하자면 좋은 모베 톤의 표시입니다. 그리고 기사의 R 코드에서 R 내의 본격적인 패키지까지, 한 단계가 있습니다.
여기에 R과 연결된 모든 것이 월드 파티라는 점을 추가해야 합니다. R 저장소에 패키지를 배치하면 R 내의 패키지 작성자가 세계적인 유명인사가 됩니다. R은 사용 제한이 없는 무료 오픈 소스 시스템입니다. R이 SAS, SPSS와 같은 이전 유료 리더로부터 세계 리더십을 장악할 수 있게 해주는 것은 R의 이 속성입니다. 파이썬 언어는 여전히 혼란스럽습니다.
약 1년 전 Microsoft는 R의 유료 버전인 혁신적인 분석을 인수하여 R에 뛰어들어 현재 적극적으로 홍보하고 있습니다.
병렬 컴퓨팅 은 매우 발전된 것으로, 예를 들어 첨부 파일과 같은 많은 출판물이 있습니다.