r语言 配置j***a环境,r语言配置环境变量

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于r语言 配置java环境的问题，于是小编就整理了2个相关介绍r语言 配置Java环境的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何用最简单的方法写一个java程序？
2. 数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多？

如何用最简单的方法写一个j***a程序？

1写一个简单的j***a程序可以选用记事本写，好理解过程熟悉了可以用Eclipse.

2打开记事本，敲代码 如图写一个简单的九九乘法表。

3写完之后，保存为Test.j***a：因为提供公共类，所以保存的名称必须与代码中的对外类名称相同。

4WIN+R 运行cmd输入j***a -version 看看你是否JDK配置成功，这里配置不再演示如图则成功配置环境。

5接下来我们来编译j***a文件如图：进入文件路径 输入 j***ac 文件名如图：切换到桌面，出现如图.class文件。

6切回控制台 输入j***a Test默认情况下.class 可以不写如图：九九乘法表就成功打印在控制台上了。

数据挖掘工业界，R和python到底谁用的比较多？

　　这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。　　Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。　　Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。　　论性能，Python介于C/C++/J***a这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了　　python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，stat***odels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。　　Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉***；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。　　从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机[_a***_]出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。　　python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina***.cn/s/blog_8813a3ae0101e631

到此，以上就是小编对于r语言 配置j***a环境的问题就介绍到这了，希望介绍关于r语言 配置j***a环境的2点解答对大家有用。

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