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金融数据分析用python还是R还是mAtlAB好?

现在分析全线转R/python,未来有可能上Julia.别问为什么不用matlab了.R/python组合好处在于开源,数据workflow相当容易搭建起来,另外背靠学术界,有相当多的新统计工具可以试.说R速度慢根本不是问题,机器好一点就行了.超大型的

以前有过类似的问题 可以参考下:http://www.xkyn.com/jiankang/tixing-2076112720581378468.htm

matlab和r各有各的长处和优点,r比较适合于进行统计、计量和数据的处理,matlab比较适合于矩阵的计算和处理,如果说需要金融方面的数据处理的话,二者皆可.我也是金融方面的学者,我个人推荐现在比较流行的python语言,这个现阶段发展更适合于金融数据的处理,而且可以和各大金融数据库有端口相连,数据获取比较方便,而且还有专门的金融数据处理的程序包.python语言对于有编程基础的人来说上手很快.希望我的回答对你有所帮助.

别问为什么不用matlab了.R/python组合好处在于开源,数据workflow相当容易搭建起来,另外背靠学术界,有相当多的新统计工具可以试.说R速度慢根本不是问题,机器好一点就行了.超大型的数据甚至可以跑R/hadoop.MATLAB的完全就

总的概括:R主要在学术界流行,python(numpy scipy)在工程方便比较实用. R是S(Splus)的开源版本,或者下一代.发源地在新西兰奥克兰.这个软件的统计背景很浓烈.我这里浓烈的意思是,如果你不熟习统计知识(历史)的话,R的帮助文

python和r是统计学中两种最流行的的编程语言,r的功能性主要是统计学家在开发时考虑的(r具有强大的可视化功能),而python因为易于理解的语法被大家所接受.关于r的介绍ross ihaka和robert gentleman于1995年在s语言中创造了 开源语言

其实,这三种语言都很多数据分析师在用,但更推荐python,主要是有以下几点:1、python易学、易读、易维护,处理速度也比R语言要快,无需把数据库切割;2、python势头猛,众多大公司需要,市场前景广阔;而MATLAB语言比较局限,专注于工程和科学计算方面,而且MATLAB价格贵,免费版或盗版都只能玩玩学习用;3、python具有丰富的扩展库,这个是其他两个不能比的;

两个都很强大 计量的用stata多点 统计分析的用r会多点 当然r现在比较多元化 你画画地图什么的也能用r 主要还是看需求-(itjob)

python是语言,matlab是工具,这俩不该放在一起比对做投资分析显然是matlab的优势,其他数学工具也没有matlab好,用它没错

全部用文件IO的话可以这样: matlab把所有参数输出到一个文件里,然后用system命令调python脚本.python脚本读文件做计算结果再写文件.最后matlab再读文件得到结果. 假设python脚本的用法是: python xxx.py in.txt out.txt 则matlab调用命令

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