互联网中著名的开源分析工具有哪些

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著名的开源分析工具包括r语言、python、Julia等。R语言是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具；Julia是一款高级高效为技术计算而设计的编程语言；python是一种解释型、面向对象的高级程序设计语言，可用于科学计算、数据挖掘等等。

本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。

著名的开源分析工具包括r语言、python、Julia等。

Julia是一款高级高效为技术计算（technical computing）而设计的编程语言，其语法与其他计算环境类似。其为分布式计算和并行所设计，最知名的地方在于其接近C语言的高效率。

按开发者的话说，"我们希望这门开源语言像C一样快…像Python一样通用，像R做统计那么简单，像Perl做文本处理那么方便，像Matlab的线性代数一样强大，还和Shell一样可以把各种程序连接起来"。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

Python语法非常简单，并且具有丰富的模块与程序包，可以用于科学计算、数据挖掘和深度学习等等。

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点：

• R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

• R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后，我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件，如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。

• 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时，它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中，随着新的统计分析方法的出现，标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中，已经包含的程序包有：base-R的基础模块、mle-极大似然估计模块、ts-时间序列分析模块、mva-多元统计分析模块、survival-生存分析模块等等。

• R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示，对以前输入过的命令有记忆功能，可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG、BMP、PNG等图片格式，还可以直接保存为PDF文件。另外，和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。

• 如果加入R的帮助邮件列表一，每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题，可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地。

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