大数据处理时的python和R语言

大数据处理时的python和R语言

1 数据处理中的概率 由于python在计算领域是高度精确的,同时也有大量的数据处理库用于人工智能,日常处理等等。 仅仅是开源在python中就有大量的库用于处理,比如opencv,matplotlib,numpy,pandas,也有直接提供界面UI交互的seaborn框架。 常用的工具包括 pyt...

python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析

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全文链接:https://tecdat.cn/?p=34123 分析师:Yuyan Wang 虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会(点击文末“阅读原文”了解更多)。 解决方案 任务/目标 ...

大数据之R语言速成与实战

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R语言与Python:比较两种数据分析工具

一、引言随着大数据时代的到来,数据分析在科学研究、商业决策、社会管理等领域的重要性日益凸显。数据分析工具的选择成为许多数据科学家、数据分析师和数据工程师关注的焦点。R语言和Python作为两种最受欢迎的数据分析工具,各有其特点和优势。本文将从多个维度对这两种工具进行比较,以帮助读者更好地了解和选择适...

R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和Gumbel族可视化理论概念和文献计量使用情况

R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和Gumbel族可视化理论概念和文献计量使用情况

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27240  本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表: 首先演示如何使用高斯 copula 来模拟具有任意边际分布的两个相关随机变量。它使用基本的 R 代码实现了这一点,因此无需使用 c...

R语言和Python用泊松过程扩展:霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

R语言和Python用泊松过程扩展:霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

介绍 本文描述了一个模型,该模型解释了交易的聚集到达,并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的,原因很多。例如,对于交易来说,能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面,这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别。 订单到达的自激性和...

【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA),ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA),ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

链接 视频: 在Python和R语言中建立EWMA,ARIMA模型预测时间序列 概述 学习创建时间序列预测的步骤 关注Dickey-Fuller检验和ARIMA(自回归移动平均)模型 从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现 介绍 时间序列(从现在起称为TS)被认为是数据科学领...

用R语言和python进行社交网络中的社区检测

用R语言和python进行社交网络中的社区检测

在这篇文章中,我用R语言和python检测社交网络中的社区。       建立自我网络 Kaggle数据 在110个.egonet文件中(对应于110个...

R语言和Python中如何将分数转换为小数?

R语言和Python中如何将分数转换为小数?

分数转小数算法最近在处理GO富集数据的时候,遇到一个问题:分数形式(113/4193)无法被系统直接识别为数值,在作图时需要横坐标为GeneRatio数据,因此需要一个能将分数转换为浮点型小数的方法。今天分享一个函数小技巧,主要是正则表达式和多重比较,在R语言和Python中实现对分数...

生物学经典Blast序列比对算法原理,如何在R语言和Python中实现序列的比对分析?

Blast比对算法原理与实现方式做生物的同学肯定听说过blast比对这个方法,一般在NCBI等网站上可以在线进行比对,也可以在本地服务器进行比对,那么blast算法究竟是怎么实现对不同序列的比对呢?本文分享经典blast算法的基础原理,以及通过R语言和Python实现这个算法,不依赖网站自己进行序列...

spss、R语言、Python数据分析系列(7):python-adf单位根检验

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.tsa.stattools as ts data=pd.read_csv('C:/Users/HXWD/Desktop/...

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