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python调用r函数 python函数调用函数代码

IT技术性能参数

python函数调用inname = r"C:\Python27\esri.shp"
outname = "outname.cst"
# 在此处调用该函数 。函数体定义必须放在调用以前 。可以通过import
read_ESRT_……(file = inname, fileOut = outname)
# 这两个参数只是字符串而已python调用r函数，指明python调用r函数你python调用r函数的文件路径 。注意在python中python调用r函数，若有 \ 号，则最好使用 \\ 双斜杠，或者如上例，加上前缀r
python中如何调用自己写的函数在python中 ， 除了调用下载的扩展库之外 ， 还可以自定义函数，方便自己 。把基础模块放在固定文件夹（或相对固定文件夹），使用sys.append(r’自定义的模块路径’)实例如下：
1、在E:pycharm新建hello.py实现基础功能函数（定义一个hello()函数）
2、 调用自定义的函数
3、 运行结果为：
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python中r'什么意思Python与R的区别和联系
1、区别
Python与R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的 ， python是给程序员设计的 。2012年R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位 。
Python与R相比速度要快 。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果 。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的 。
Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果 ， 用R几个小时也出不来，8G内存全部占满) 。但是 ， 凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升 。
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用 ， 特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用 。相比之下，Python之前在这方面贫乏不少 。但是，现在Python有了pandas 。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法 。因此，可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等 。近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas） ， 使其成为数据处理任务的一大替代方案 。
【python调用r函数 python函数调用函数代码】2、联系
通过R和Python只共享文件，Python把源数据处理干净 ， 生成格式化的文件放在预定的目录下，做个定时器让R去读文件 ， 最终输出统计结果和图表 。
让Python直接调用R的函数 ， R是开源项目，有rpy2之类的模块，可以实现使用python读取R的对象、调用R的方法以及Python与R数据结构转换等 。
Python调用R编程——rpy2 在Python调用Rpython调用r函数 ， 最常见python调用r函数的方式是使用rpy2模块 。
The package is made of several sub-packages or modules:
Importing R packages is often the first step when running R code, and rpy2 is providing a functionrpy2.robjects.packages.importr()that makes that step very similar to importing Python packages.
We mentioned earlier that rpy2 is running an embedded R. This is may be a little abstract, so there is an objectrpy2.robjects.rto make it tangible.
The__getitem__()method of rpy2.robjects.r, gets the R object associated with a given symbol

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