《零起点Python大数据与量化交易》中文PDF+源代码

下载:https://pan.baidu.com/s/1xk-b3Y5-EYRvoheah-6kyQ 书籍PDF共计417页,配套源代码.国人所写的经典书籍.本书一切从实际应用出发,以R语言为核心工具,介绍了各类分析方法的实现及其在各领域的应用情况. 原文地址:http://blog.51cto.com/3215120/2307083

1.原子对象 R语言有5类最基本的原子对象: 1)  字符型character 字符型对象用" "包括. 2)  数值型numeric(real numbers) 数字对象在R中默认为数值型(numeric),如果你需要指定一个数据为整数型,需要在改数字后加上L.如:数字123默认为numeric型,如果需要其为integer型,可表示为123L. 3)  整数型integer 4)  复数型complex 复数的实部用实数表示,虚部用实数+i表示.如:3+2i,2+1i等. 5) 

在R语言中,有下面三种操作符可以提取对象的子集: ? "["通常返回的对象与原对象的类型相同:它也可以返回一个对象中的多个元素 ? "[["用来从列表(list)或数据框(data.frame)中提取对象:也可从列表或数据框中提取单个元素,且返回对象的类型可以不为列表和数据框. ? "$"可以通过名称从列表和数据框中提取元素:如果仅从抽取元素的角度来看,和"[["没有区别 (1) 向量 向量可以使用"[]"

1 政府数据 Data.gov:这是美国政府收集的数据资源.声称有多达40万个数据集,包括了原始数据和地理空间格式数据.使用这些数据集需要注意的是:你要进行必要的清理工作,因为许多数据是字符型的或是有缺失值. Socrata:它是探索政府相数据的另一个好地方.Socrata的一个了不起的地方是,他们有不错的可视化工具,使研究数据更为容易. 一些城市都有自己的数据门户网站设置,可供访问者浏览城市的相关数据.例如,在旧金山数据网站,你可以获得很多数据,从犯罪统计到城市的停车位. 联合国有关网站,例如

下载:https://pan.baidu.com/s/1Iw0pHxKqp2mKC9ksR5wfPQ 更多分享资料:https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/ <数据科学实战手册(R+Python)>中文PDF+英文PDF+源代码中文PDF,带书签目录,354页:英文PDF,带书签目录,396页:两版对比学习.配套源代码. 中文版如图: 原文地址:https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/p/9924670.html

本文会持续将<数据科学实战手册(R+Python)>一书中的附带参考资料网址手打出来, 方便访问. 由于书中的参考资料网址太多, 这个文档将可能花费一段时间才能完成. 第一章 P7  Rstdio (http://www.rstdio.com/) 参考Gettinng Started with R文章: http://support.rstdio.com/hc/en-us/articles/201141096-Getting-Started-With-R 访问RStdio的主页: http:/

数据科学中R VS Python:获胜者是- 在"最佳"数据科学工具的比赛中,R和Python都有自己的优缺点.对二者的选择取决于使用背景,学习花费和其它经常使用工具的须要 Martijn Theuwissen发表于DataCamp. 在DataCamp,学生经常问我们他们日常数据分析任务使用R或Python.尽管我们主要是提供交互式R教程,我们总是回答这个问题取决于他们所面对的数据分析挑战的类型. R和Python都是流行的统计编程语言.R的功能由统计学家开发(想想R强大的数据可视化

R语言中文社区历史文章整理(类型篇) R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP--自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形渲染

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前言 本文挖掘是数据挖掘中一个非常重要的部分,有非常广阔的使用场景,比如我们可以对新闻事件进行分析,了解国家大事:也可以对微博信息进行分析,通过社交舆情看看大家的关注点.通过文本挖掘找到文章中的隐藏信息,对文章的结构进行分析,判断是不是同一个作者写文章:同时可以对邮件分析,结合bayes算法判断哪些是垃圾邮件,哪些是有用的邮件. 本文挖掘的第一步,就是要进行分词,分词将直接影响文本挖掘的效果.R语言在分词方面有很好的支持,接下来就给大家介绍一个不错的R语言中文分词包"结巴分词"(jie