Python与R编程对比：从OpenCV教程到Pandas数据帧

本资源是一份名为"Python for R Users"的教程，由Chandan Routray在2014年12月编写，作为他在www.decisionstats.com实习期间的作品。该教程旨在帮助熟悉R语言的用户过渡到Python编程，特别关注了两个广泛使用的数据科学和机器学习工具：OpenCV（用于计算机视觉）和Python中的pandas库。教程详细介绍了Python与R之间的基本命令、安装包、工作目录管理、文件操作、对象管理以及DataFrame的创建方法。 1. **基本命令**： - R中：`install.packages('name')`用于安装包，`library('name')`加载包；Python中则是通过`pip install name`安装，`import name as other_name`导入并重命名包。 - `getwd()`和`os.getcwd()`在R和Python中分别用于检查当前工作目录，`setwd()`或`os.chdir()`用于设置工作目录，`dir()`或`os.listdir()`列出目录中的文件。 2. **对象管理**： - R的`rm('name')`和`del('object')`用于删除对象，而Python中是通过`del object`实现类似功能。 3. **DataFrame创建**： - 在R中，使用`data.frame(A)`创建一个6行4列的数据框，其中`A`是用`runif(24,0,1)`生成的24个0到1之间的随机数矩阵，`matrix`函数定义了矩阵的大小。 - Python中，首先通过`import numpy as np`和`import pandas as pd`引入所需的库，然后使用`np.random.rand(6, 4)`生成随机数矩阵，将其转换为DataFrame，例如`pd.DataFrame(np.random.rand(6, 4))`。 这份教程不仅提供了基础操作的对比，还突出了Python的pandas库在数据处理上的优势，如更直观的数据结构和广泛的数据分析功能。对于那些想要从R切换到Python或者希望了解两者异同的数据分析师和科学家来说，这是一份极具价值的学习资源。