R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
Pythonをはじめてみる（8） - inamori’s diary
ついでだから、Pythonでも書いてみよう。 import random nRep = 100000 nDays = 365 nAcc = 7 def calcMinInterval(): a = [ random.randint(0, nDays - 1) for i in range(nAcc) ] a.sort() min = nDays + a[0] - a[nAcc-1] for i in range(1, nAcc): interval = a[i] - a[i-1] if interval < min: min = interval return min minInterval = [ 0 for i in range(nDays / nAcc + 1) ] for i in xrange(nRep): minInterval[calcMinInterval()] += 1
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こんにちは統計学：Pythonによるχ２乗検定・ｔ検定・Ｕ検定・分散分析・多重比較・相関係数の計算
