打印語(yǔ)言分類(lèi)

打印語(yǔ)言分類(lèi)
打印語(yǔ)言造價(jià)信息
打印語(yǔ)言原理
打印語(yǔ)言分類(lèi)常見(jiàn)問(wèn)題
打印語(yǔ)言分類(lèi)文獻(xiàn)
打印設(shè)備的進(jìn)化簡(jiǎn)史——從噴墨打印到PCL打印語(yǔ)言
（工程語(yǔ)言）
【R語(yǔ)言】R是現(xiàn)在最好的數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言嗎？

打印語(yǔ)言分類(lèi)

打印機(jī)語(yǔ)言主要有兩類(lèi)：一種是頁(yè)面描述語(yǔ)言（PDL），另一種是嵌入式語(yǔ)言（Escape碼語(yǔ)言）。頁(yè)面描述語(yǔ)言和嵌入式語(yǔ)言的代表分別是adobe公司的postscript語(yǔ)言（簡(jiǎn)稱(chēng)為ps語(yǔ)言）和hp公司的PCL語(yǔ)言，它們是已經(jīng)成為業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的兩種激光打印機(jī)語(yǔ)言。用戶(hù)在選購(gòu)激光打印機(jī)時(shí)，要對(duì)打印機(jī)支持的打印處理語(yǔ)言給予足夠的重視，盡量購(gòu)買(mǎi)支持最新版本的PCL語(yǔ)言和PostScript語(yǔ)言的激光打印機(jī)。

打印機(jī)控制語(yǔ)言直接影響打印文件的大小和需下載內(nèi)容的多少，一個(gè)高效的控制語(yǔ)言可減少文件的大小和下載的時(shí)間，提高將普通文本格式化成打印文本的速度，主要有三種控制語(yǔ)言：PS、PCL和GDI；打印機(jī)控制器，這是影響打印速度的一個(gè)重要因素，它主要影響打印機(jī)將處理完畢的已接收打印作業(yè)傳輸?shù)酱蛴∫孢M(jìn)行打印這個(gè)過(guò)程。

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打印語(yǔ)言造價(jià)信息

市場(chǎng)價(jià)

信息價(jià)

詢(xún)價(jià)

材料名稱(chēng)	規(guī)格/型號(hào)	市場(chǎng)價(jià) （除稅）	工程建議價(jià) （除稅）	品牌	單位	稅率	供應(yīng)商
彩色打印玻璃	品種:打印玻璃;厚度(mm):8;	查看價(jià)格	查看價(jià)格	耀皮	m2	13%	上海耀皮玻璃集團(tuán)股份有限公司
數(shù)碼打印玻璃	品種:打印玻璃;厚度(mm):8;	查看價(jià)格	查看價(jià)格	臺(tái)玻	m2	13%	河南祥瑞玻璃有限公司
噴墨打印	VF-WIY一類(lèi)（木紋啞光拋）900*600	查看價(jià)格	查看價(jià)格	路易摩登	塊	13%	福州東輝建材有限公司
分類(lèi)架	140W×70D×100H A	查看價(jià)格	查看價(jià)格	美華雅	件	13%	廣州美華雅實(shí)業(yè)有限公司
噴墨打印	VF-WIQ一類(lèi)（木紋全拋）900*600	查看價(jià)格	查看價(jià)格	路易摩登	塊	13%	福州東輝建材有限公司
噴墨打印	VF-WIY一類(lèi)（木紋啞光拋）600*600	查看價(jià)格	查看價(jià)格	路易摩登	塊	13%	福州東輝建材有限公司
噴墨打印	VF-WIQ一類(lèi)（木紋全拋）600*600	查看價(jià)格	查看價(jià)格	路易摩登	塊	13%	福州東輝建材有限公司
數(shù)碼打印玻璃	國(guó)產(chǎn) 1.0mm 按設(shè)計(jì)要求	查看價(jià)格	查看價(jià)格		m2	13%	佛山市南海品益有機(jī)玻璃制品有限公司

材料名稱(chēng)	規(guī)格/型號(hào)	除稅信息價(jià)	含稅信息價(jià)	單位	地區(qū)/時(shí)間
打印紙	132-1	查看價(jià)格	查看價(jià)格	箱	韶關(guān)市2010年7月信息價(jià)
打印紙		查看價(jià)格	查看價(jià)格	箱	肇慶市2003年3季度信息價(jià)
綜合人工(不分類(lèi)別)	適用2006年各專(zhuān)業(yè)定額	查看價(jià)格	查看價(jià)格	工日	云浮市羅定市2011年2季度信息價(jià)
綜合人工(不分類(lèi)別)	適用2006年各專(zhuān)業(yè)定額	查看價(jià)格	查看價(jià)格	工日	云浮市羅定市2011年1季度信息價(jià)
綜合人工(不分類(lèi)別)	適用2006年各專(zhuān)業(yè)定額	查看價(jià)格	查看價(jià)格	工日	云浮市羅定市2010年4季度信息價(jià)
綜合人工(不分類(lèi)別)	適用2006年各專(zhuān)業(yè)定額	查看價(jià)格	查看價(jià)格	工日	云浮市羅定市2010年3季度信息價(jià)
打印紙		查看價(jià)格	查看價(jià)格	箱	肇慶市2003年3季度信息價(jià)
打印機(jī)		查看價(jià)格	查看價(jià)格	臺(tái)	湛江市2009年1季度信息價(jià)

材料名稱(chēng)	規(guī)格/需求量	報(bào)價(jià)數(shù)	最新報(bào)價(jià) （元）	供應(yīng)商	報(bào)價(jià)地區(qū)	最新報(bào)價(jià)時(shí)間
多國(guó)語(yǔ)言指導(dǎo)許可	3BA09513AA 提供4國(guó)語(yǔ)言以上\|1.0套	0	查看價(jià)格	廣州皓粵電子設(shè)備有限公司		2015-11-18
垃圾分類(lèi)亭	垃圾分類(lèi)亭\|10套	3	查看價(jià)格	南寧市雙百?gòu)V告有限公司	廣西南寧市	2022-05-30
垃圾分類(lèi)集中投放點(diǎn)	垃圾分類(lèi)集中投放點(diǎn)\|1個(gè)	1	查看價(jià)格	廣州千藝五金制品有限公司	廣東陽(yáng)江市	2022-09-23
分類(lèi)景觀(guān)垃圾箱	分類(lèi)景觀(guān)垃圾箱\|64個(gè)	3	查看價(jià)格	成都天樂(lè)戶(hù)外用品有限公司	全國(guó)	2022-06-15
打印終端	彩色激光多功能一體機(jī)打印機(jī),(打印掃描復(fù)印傳真) ,具有彩色打印,照片打印,自動(dòng)雙面打印,雙面復(fù)印功能,安全、智能、節(jié)能、高速打印\|1臺(tái)	1	查看價(jià)格	深圳市華下數(shù)字技術(shù)有限公司	全國(guó)	2019-03-29
垃圾分類(lèi)	你知道垃圾的正確分類(lèi)方法嗎?本展項(xiàng)為體感互動(dòng),觀(guān)眾將手放在任意垃圾桶頂部觸發(fā)互動(dòng),前方屏幕中依次出現(xiàn)各類(lèi)垃圾的圖片,觀(guān)眾將手放在該垃圾對(duì)應(yīng)的垃圾桶頂部,進(jìn)行垃圾分類(lèi).在規(guī)定時(shí)間內(nèi),獲得分?jǐn)?shù)越高,成績(jī)?cè)胶?\|1項(xiàng)	1	查看價(jià)格	鴻瑞工美(深圳)實(shí)業(yè)有限公司	全國(guó)	2022-10-24
垃圾分類(lèi)	你知道垃圾的正確分類(lèi)方法嗎?本展項(xiàng)為體感互動(dòng),觀(guān)眾將手放在任意垃圾桶頂部觸發(fā)互動(dòng),前方屏幕中依次出現(xiàn)各類(lèi)垃圾的圖片,觀(guān)眾將手放在該垃圾對(duì)應(yīng)的垃圾桶頂部,進(jìn)行垃圾分類(lèi).在規(guī)定時(shí)間內(nèi),獲得分?jǐn)?shù)越高,成績(jī)?cè)胶?\|1項(xiàng)	1	查看價(jià)格	安徽盛鴻展覽工程有限公司	全國(guó)	2022-08-15
垃圾分類(lèi)	你知道垃圾的正確分類(lèi)方法嗎?本展項(xiàng)為體感互動(dòng),觀(guān)眾將手放在任意垃圾桶頂部觸發(fā)互動(dòng),前方屏幕中依次出現(xiàn)各類(lèi)垃圾的圖片,觀(guān)眾將手放在該垃圾對(duì)應(yīng)的垃圾桶頂部,進(jìn)行垃圾分類(lèi).在規(guī)定時(shí)間內(nèi),獲得分?jǐn)?shù)越高,成績(jī)?cè)胶?\|1項(xiàng)	1	查看價(jià)格	安徽東一特電子技術(shù)有限公司	全國(guó)	2022-09-16

打印語(yǔ)言原理

打印機(jī)語(yǔ)言是控制打印機(jī)工作的命令，它告訴打印機(jī)如何組織被打印的文檔，在打印機(jī)語(yǔ)言的控制下，從計(jì)算機(jī)傳來(lái)的打印數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化成可供打印的文字和圖像，最終被打印機(jī)識(shí)別并輸出出來(lái)。打印機(jī)語(yǔ)言決定著激光打印機(jī)輸出版面的復(fù)雜程度，是衡量激光打印機(jī)性能的一個(gè)重要指標(biāo)。

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打印語(yǔ)言分類(lèi)常見(jiàn)問(wèn)題

分類(lèi)標(biāo)題不打印

分類(lèi)標(biāo)題不打印打印設(shè)置的時(shí)候選擇打印分類(lèi)標(biāo)題就可以哦。
usb打印機(jī)服務(wù)器是否支持GDI語(yǔ)言的打印機(jī)如HP1020

淘寶也有支持的打印機(jī)服務(wù)器賣(mài)，但需要200塊說(shuō)這些都是基于GDI語(yǔ)言的打印機(jī)，所以必須要支持才行LS的固件是怎么傳上去HP1020？？
C語(yǔ)言地毯?jiǎn)栴}

以前學(xué)習(xí)C語(yǔ)言的時(shí)候，看的是如鵬網(wǎng)的視頻教程《C語(yǔ)言也能干大事》通過(guò)C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)游戲，開(kāi)發(fā)網(wǎng)站的方式來(lái)講解C語(yǔ)言，蠻有成就感的

打印語(yǔ)言分類(lèi)文獻(xiàn)

(打印看)建筑分類(lèi)總平面布置平面布局_0418

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頁(yè)數(shù)： 27頁(yè)

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藝術(shù)語(yǔ)言的“樓梯”該怎么走——從《樓梯不好走》中學(xué)語(yǔ)言

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著名歌唱家蔣大為點(diǎn)評(píng)青歌賽時(shí)說(shuō)道：唱歌就是說(shuō)話(huà)。我國(guó)老一輩語(yǔ)文教育家評(píng)論作文教學(xué)時(shí)談道：作文就是寫(xiě)話(huà)。這兩種觀(guān)念都讓歌唱和作文回到了起點(diǎn)，回到了本質(zhì)。但唱歌和寫(xiě)作畢竟是技術(shù)活，寫(xiě)話(huà)和說(shuō)話(huà)也不是一回事。筆者認(rèn)為對(duì)寫(xiě)話(huà)（作文語(yǔ)言）應(yīng)該有四點(diǎn)要求：言之有物、言之有理、言之有序、言之有文。有物即具體、實(shí)在、

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打印設(shè)備的進(jìn)化簡(jiǎn)史——從噴墨打印到PCL打印語(yǔ)言

我們先要定義什么是噴墨Print,因?yàn)镻rint本身除了今天的打印，也有印刷、印制等等含義。早期就發(fā)明了用虹吸的辦法連續(xù)紀(jì)錄電報(bào)的機(jī)械，真正商業(yè)化的機(jī)器則是1951年西門(mén)子銷(xiāo)售的。當(dāng)時(shí)以施樂(lè)9700為代表的激光打印機(jī)又大又貴，所以想要尋找一種更便宜的打印方式。

上世紀(jì)七十年代末期，惠普與佳能都開(kāi)展了基于熱發(fā)泡基于微小墨滴組合圖案打印設(shè)備的研究。惠普的Vaught發(fā)現(xiàn)用薄的電阻可以產(chǎn)生足夠的熱量進(jìn)行噴墨打印，這種方式成本更低、速度也可能更快。到了1980年，惠普和佳能才發(fā)現(xiàn)對(duì)方都在從事這方面的研究。而我們熟知今天愛(ài)普生和兄弟則是使用微壓電技術(shù)進(jìn)行打印，在噴嘴后面用壓電元件造成形變，進(jìn)行微小墨水的擠出。

跟激光打印不同，噴墨打印不存在要一次生成整個(gè)頁(yè)面的問(wèn)題，因此就不需要多大的內(nèi)存。第一代產(chǎn)品到今天的變化只是工藝的進(jìn)步，讓墨滴更小（目前最小1pl），精度更高，并且可以通過(guò)更多墨水的配置實(shí)現(xiàn)極高的照片打印質(zhì)量，這是激光打印永遠(yuǎn)也做不到的。

惠普在發(fā)布ThinkJet2225的時(shí)候，給這款產(chǎn)品配置了初代的PCL1打印語(yǔ)言，可以打印字母和圖形，打印精度150dpi。PCL2則加入了電子數(shù)據(jù)傳輸處理的功能。而到了PCL3的時(shí)候，則是伴隨初代LaserJet激光打印機(jī)出現(xiàn)的，加入了位圖字體并將打印分辨率支持到當(dāng)時(shí)的300dpi，當(dāng)時(shí)的LaserJet能一張紙打印各種字體，惠普一舉奠定了在打印領(lǐng)域的霸主地位直到今天。

從這個(gè)時(shí)候起，惠普PCL打印語(yǔ)言作為關(guān)鍵的光柵化引擎，就在一直在不斷進(jìn)化。1985年發(fā)布的PCL4支持了更大的位圖，到今天很多設(shè)備還在使用PCL4。PCL5發(fā)布在五年之后的1990年，則增加了字體字體構(gòu)建等功能。1992年發(fā)布了今天我們都熟悉的PCL5e，e則表示enhanced，是一種增強(qiáng)版本，加入了對(duì)Windows字體的支持。同年的PCL5c則加入了對(duì)彩色的支持。

今天很多惠普打印機(jī)使用的PCL6則是在1995年發(fā)布的，到今年已經(jīng)21年，這之后并未有什么進(jìn)步。PCL6在當(dāng)時(shí)是完善作用，因?yàn)樵?995年的時(shí)候，內(nèi)存的價(jià)格已經(jīng)下降很多，不再成為束縛PCL這種渲染引擎的因素。PCL6進(jìn)一步對(duì)打印性能進(jìn)行了優(yōu)化，可以讓打印復(fù)雜圖形的速度更快，并優(yōu)化在網(wǎng)絡(luò)打印的時(shí)候數(shù)據(jù)流的傳輸效率，在那個(gè)時(shí)代的LAN的速度也不快，尤其有的還是局域網(wǎng)還在使用廣播式的Hub而非交換機(jī)。

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（工程語(yǔ)言）

工程語(yǔ)言，利用鉆井或測(cè)井資料進(jìn)行地層對(duì)比時(shí)，在單井剖面上出現(xiàn)地層缺失或重復(fù)的地方叫斷點(diǎn)。

中文名: 斷點(diǎn)
外文名: Breakpoint

類(lèi)別: 工程語(yǔ)言
解釋: 單井剖面上出現(xiàn)地層缺失的地方

利用鉆井或測(cè)井資料進(jìn)行地層對(duì)比時(shí)，在單井剖面上出現(xiàn)地層缺失或重復(fù)的地方叫斷點(diǎn)。

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【R語(yǔ)言】R是現(xiàn)在最好的數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言嗎？

本文來(lái)源：數(shù)據(jù)分析師

R 語(yǔ)言是過(guò)去十年中發(fā)展最快的編程語(yǔ)言之一。

事實(shí)上，如果你開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，我仍然推薦從 R 語(yǔ)言開(kāi)始。

所以，我想向你保證。R 語(yǔ)言絕對(duì)沒(méi)有過(guò)時(shí)的。事實(shí)上，R 語(yǔ)言是非常受歡迎的而且是最好的數(shù)據(jù)語(yǔ)言。

為此，我想解釋為什么我對(duì) R 語(yǔ)言的長(zhǎng)期前景非常樂(lè)觀(guān)，以及為什么我認(rèn)為這也許是今天可以學(xué)習(xí)的最好的數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言。

R 語(yǔ)言始終是最好的語(yǔ)言之一

我想讓你們明白的一件事情是：目前 R 語(yǔ)言是存在的最受尊敬、排名最高、增長(zhǎng)最快的語(yǔ)言之一。

在很多方面，R 語(yǔ)言就代表了數(shù)據(jù)語(yǔ)言。在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，這是一個(gè)仍處于頂端的語(yǔ)言（只有 1 到 2 個(gè)真正的競(jìng)爭(zhēng)者）。

為什么這么說(shuō)呢？讓我們看看幾個(gè)重要的調(diào)查和編程語(yǔ)言排名的結(jié)果，看看 R 語(yǔ)言排在哪里。

IEEE：R 語(yǔ)言排名第 5

世界上最大的技術(shù)專(zhuān)業(yè)協(xié)會(huì) IEEE 在幾年前已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)編程語(yǔ)言排名。

這個(gè) IEEE 的排名系統(tǒng)使用一組 12 個(gè)指標(biāo)，包括比如谷歌的搜索量、谷歌的趨勢(shì)、Twitter 的點(diǎn)擊次數(shù)、GitHub 的庫(kù)、Hacker News 的帖子等等。

使用這種方法，他們將幾十種編程語(yǔ)言進(jìn)行排名和分類(lèi)。

在他們對(duì) 2016 年頂級(jí)編程語(yǔ)言的回顧中，R 語(yǔ)言已經(jīng)攀升到了第 5

IEEE 的方法是非常全面的，所以這對(duì)于 R 相對(duì)于其他語(yǔ)言的力量和學(xué)習(xí)的相對(duì)價(jià)值是一個(gè)很好的指示。

TIOBE：R的排名高，且具有連續(xù)的上升趨勢(shì)

另一個(gè)排名系統(tǒng)，TIOBE 索引，為各種編程語(yǔ)言創(chuàng)建了相似的分?jǐn)?shù)和排名。

如果我們看看 R 語(yǔ)言在 TIOBE 索引上的表現(xiàn)，我們可以看到近十年以來(lái)一個(gè)穩(wěn)定的上升趨勢(shì)。

請(qǐng)記住，TIOBE 索引的結(jié)構(gòu)是「編程語(yǔ)言受歡迎程度的指示」。索引每個(gè)月更新一次，評(píng)分是基于世界范圍內(nèi)的精尖工程師、課程和第三方供應(yīng)商的使用量。像谷歌、Bing、雅虎、維基百科、亞馬遜、油管和百度等熱門(mén)搜索引擎則用來(lái)計(jì)算排名。

到 2016 年 12 月，R 語(yǔ)言的總排名是 17（在所有編程語(yǔ)言中）。它的最高排名是 2015 年 5 月的第 12 名。

這表明，如果你想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，目前學(xué)習(xí) R 語(yǔ)言仍然是一個(gè)很好的選擇。（要清楚，Python 在 TIOBE 索引上的排名較高，但是很難從 Python 相關(guān)使用的嚴(yán)格數(shù)據(jù)中分離出網(wǎng)絡(luò)和軟件開(kāi)發(fā)的使用情況，因此這可能不是一個(gè)公平的比較）。

Redmonk:R語(yǔ)言排名12

另一個(gè)經(jīng)常選擇的語(yǔ)言排名系統(tǒng)是 Redmonk 編程語(yǔ)言排名，它是從 GitHub（代碼行數(shù)）和 Stack Overflow（標(biāo)簽數(shù)量）上的流行度衍生出來(lái)的。

截至 2016 年 11 月，R 語(yǔ)言在所有編程語(yǔ)言中排名第 13 位。

此外，R 語(yǔ)言幾年來(lái)一直呈上升趨勢(shì)

在前 20 種語(yǔ)言的后半部分中，隨著時(shí)間的推移，R 語(yǔ)言顯示出最一致的上升趨勢(shì)。從 2012 年的第 17 位開(kāi)始，它隨著時(shí)間的推移穩(wěn)步上升，但似乎在 13 這個(gè)位置上停留了連續(xù)三個(gè)季度。然而這一次，R 語(yǔ)言代替了排名 12 位的 Perl，使其跌落到 13 位。雖然仍然有大量的 Perl 語(yǔ)言在流通，但是更加專(zhuān)業(yè)的 R 語(yǔ)言已經(jīng)奪取了這個(gè)一度被認(rèn)為是網(wǎng)絡(luò)粘結(jié)劑的 Perl 語(yǔ)言的位置。當(dāng)然這與 R 語(yǔ)言的支持者們無(wú)關(guān)。R 語(yǔ)言相對(duì)獨(dú)特的前 20 路徑是值得它們的粉絲所歡呼的。

O’Reilly：R語(yǔ)言可以說(shuō)是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)編程語(yǔ)言

最后，媒體 O'Reilly 在過(guò)去的幾年里進(jìn)行了一次數(shù)據(jù)科學(xué)調(diào)查，他們使用調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)分析數(shù)據(jù)科學(xué)的趨勢(shì)。除了其他的之外，它們分析工具的使用情況來(lái)確定哪些工具是數(shù)據(jù)科學(xué)家最常使用的。

在 2016 年的調(diào)查報(bào)告中，R 語(yǔ)言是最常用的編程語(yǔ)言（如果我們排除 SQL，這不是我在這里所指的編程語(yǔ)言）。57% 的受訪(fǎng)者使用 R 語(yǔ)言（相比之下，使用 Python 的有 54%）

（另外，有 70% 的受訪(fǎng)者使用 SQL。如果你正在尋找 R 之后的另一個(gè)語(yǔ)言去學(xué)習(xí)，我會(huì)推薦 SQL）

他們還調(diào)查了人們?nèi)プR(shí)別數(shù)據(jù)可視化的工具。他們發(fā)現(xiàn) ggplot2 是最常見(jiàn)的可視化工具。我會(huì)在一篇即將發(fā)布的博客中解釋為什么我喜歡 ggplot2，但如果我們只跟蹤人氣，O'reilly 的調(diào)查表明 ggplot2 時(shí)最常被使用的工具之一，甚至可能就是最常被使用的。

R 語(yǔ)言是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的極佳語(yǔ)言

R 語(yǔ)言成為一門(mén)極佳的數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言，在普遍性之外，另一大原因是：它是一門(mén)非常好的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的語(yǔ)言。

R 語(yǔ)言是真正的「數(shù)據(jù)語(yǔ)言」

R 語(yǔ)言之所以如此適合數(shù)據(jù)科學(xué)的原因部分跟它本身的語(yǔ)言特性有關(guān)。自 R 語(yǔ)言發(fā)明之初，數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)的觀(guān)念便融入其中。R-Project 形容其為「為統(tǒng)計(jì)計(jì)算而準(zhǔn)備的編程語(yǔ)言及環(huán)境」。也就是說(shuō)，R 語(yǔ)言的 DNA 中就含有統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)的基因。

如此說(shuō)來(lái)，R 語(yǔ)言在眾多編程語(yǔ)言中可謂獨(dú)樹(shù)一幟。它是一門(mén)為統(tǒng)計(jì)而生的語(yǔ)言，是一門(mén)為（處理）數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的語(yǔ)言。當(dāng)你在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的時(shí)候，這將帶來(lái)很大的優(yōu)勢(shì)——因?yàn)閹缀跛械慕y(tǒng)計(jì)測(cè)試或方法都能夠在 R 語(yǔ)言及其拓展庫(kù)中找到。

最好的書(shū)籍和資源都使用了 R 語(yǔ)言

儼然，R 語(yǔ)言已是一門(mén)「統(tǒng)計(jì)計(jì)算」語(yǔ)言。與之相關(guān)的是，許多很好的書(shū)籍及學(xué)習(xí)資源都采用了 R 語(yǔ)言。

這非常重要。如果你是一名初學(xué)者，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域才剛剛起步，那么你將需要學(xué)習(xí)很多知識(shí)。要真正掌握數(shù)據(jù)科學(xué)，你需要學(xué)習(xí)包括概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)處理及機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的諸多子領(lǐng)域。所有這些領(lǐng)域都包含了理論基礎(chǔ)（也就是你需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容），同時(shí)你也需要通過(guò)編寫(xiě)程序?qū)嶋H使用它們。

也就是說(shuō)，你需要這樣一種語(yǔ)言：

能夠在這些領(lǐng)域都能夠發(fā)揮作用（如數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)（也叫做統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)））。

這門(mén)編程語(yǔ)言在這些領(lǐng)域內(nèi)還有高質(zhì)量的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練素材。

盡管市面上有很多關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的書(shū)籍與課程，但其中最好的大多都是基于 R 語(yǔ)言的。

使用 R 語(yǔ)言學(xué)習(xí)概率論

以概率論為例，兩本關(guān)于概率論的優(yōu)秀書(shū)籍都是用 R 語(yǔ)言來(lái)編寫(xiě)書(shū)上的上手案例的。這兩本書(shū)分別是：

《Probability with Applications and R》。這本書(shū)語(yǔ)言樸實(shí)、通俗易懂、條理清晰。

《Introduction to Probability》。這本書(shū)基于哈佛著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程編寫(xiě)。

這只是兩個(gè)簡(jiǎn)單的例子。如果你進(jìn)一步發(fā)掘的話(huà)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)幾乎所有的關(guān)于概率論的書(shū)籍都使用了 R 語(yǔ)言。

使用 R 語(yǔ)言學(xué)習(xí)頻率論統(tǒng)計(jì)學(xué)（frequentist statistics）

對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的書(shū)籍也是如此。

因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)已經(jīng)深入 R 語(yǔ)言的骨髓，所以許多統(tǒng)計(jì)學(xué)課本使用 R 語(yǔ)言作為其學(xué)習(xí)工具。

《Statistics: an Introduction using R》是一本介紹頻率論統(tǒng)計(jì)學(xué)的優(yōu)秀書(shū)籍。

一樣的，如果你在亞馬遜上快速搜索一下，你找到的大部分統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)的教材都使用了 R 語(yǔ)言作為它們的學(xué)習(xí)工具。

使用 R 語(yǔ)言學(xué)習(xí)貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)

當(dāng)你正在尋找一本關(guān)于貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的入門(mén)書(shū)籍時(shí)，這種趨勢(shì)變得更為明顯。

幾乎所有的關(guān)于貝葉斯統(tǒng)計(jì)及推斷的書(shū)籍都是用了 R 語(yǔ)言。盡管有些例外（有些書(shū)使用了 C 語(yǔ)言或者 Python），但主導(dǎo)的仍然是 R 語(yǔ)言。

如果你對(duì)貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)感興趣，你可以查看這幾本書(shū)：

Introduction to Bayesian Statistics

Statistical Rethinking

Doing Bayesian Data Analysis

如果你對(duì)貝葉斯方法感興趣的話(huà)，這些書(shū)是你最棒的選擇了，并且它們都使用了 R 語(yǔ)言。

學(xué)習(xí)如何在 R 中進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

當(dāng)你在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化的時(shí)候，盡管你會(huì)有相對(duì)更多的編程語(yǔ)言可以選擇，但筆者還是認(rèn)為，大多數(shù)最優(yōu)的編程資源都使用了 R 語(yǔ)言。

如果你正在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化，那么你可以參考 Nathan Yau 的工作。他經(jīng)常在他的博客（flowingdata.com）上上傳一些使用 R 語(yǔ)言的數(shù)據(jù)可視化教程。（筆者同時(shí)推薦他所寫(xiě)的《Data Points》作為參考，在這本書(shū)中主要講授的是數(shù)據(jù)可視化的一些法則而非編程實(shí)現(xiàn)。）

筆者亦推薦 Hadley Wickham 所著的書(shū)。如果你對(duì)使用 R 語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化感興趣的話(huà)，那么你應(yīng)該擁有 ggplot2 這本書(shū)。它不僅教會(huì)你如何使用 R 語(yǔ)言中數(shù)據(jù)可視化庫(kù)的使用方法，還能夠改變你對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的觀(guān)念。

同時(shí)，你還可以參考這本書(shū)：R for Data Science。這本書(shū)包含了對(duì)數(shù)據(jù)可視化非常棒的介紹，還有對(duì)很多 R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化工具庫(kù)的介紹，是一本學(xué)習(xí) R 語(yǔ)言的必備書(shū)籍。

使用 R 語(yǔ)言來(lái)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

最后，如果你想開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，有很多優(yōu)秀的使用 R 語(yǔ)言描述的機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)籍可以參考。

我承認(rèn)，現(xiàn)在有各種各樣使用不同的編程語(yǔ)言的來(lái)描述機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)籍，但我認(rèn)為，在最好的那一部分書(shū)籍中有很大比例都是使用的 R 語(yǔ)言。

下面有兩個(gè)使用 R 語(yǔ)言來(lái)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)秀的教程：

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論（An Introduction to Statistical Learning）

應(yīng)用預(yù)測(cè)建模（Applied Predictive Modeling）

這些書(shū)寫(xiě)得十分嚴(yán)謹(jǐn)同時(shí)也很容易理解。書(shū)中會(huì)提及一些理論知識(shí)（但是不會(huì)用很復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識(shí)來(lái)為難你），同時(shí)也會(huì)教授你一些實(shí)用的技術(shù)。

毫無(wú)疑問(wèn)，這是我給想學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者最常推薦的兩本書(shū)，并且它們都使用的是 R 語(yǔ)言。

如果你想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，R 語(yǔ)言是一個(gè)絕佳的選擇

最后強(qiáng)調(diào)一下，R 是一種學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的優(yōu)質(zhì)語(yǔ)言，因?yàn)樵S多優(yōu)秀的書(shū)籍（以及一些其它的教程）都使用 R 來(lái)作為編程語(yǔ)言。

所以，如果你是數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者，由于數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)材料的數(shù)量和質(zhì)量所限制，所我認(rèn)為 R 語(yǔ)言是最好的選擇。

一個(gè)關(guān)于 Python 的快速注解

就數(shù)據(jù)科學(xué)編程語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，Python 是目前唯一可以替代 R 的語(yǔ)言。（因?yàn)槠渌奶娲桨溉狈ν晟频能浖鷳B(tài)系統(tǒng)或者是非開(kāi)源/免費(fèi)的）。

我不會(huì)在這里闡述我對(duì) Python 的全部理解，但是我必須要講的是，Python 的確是一種優(yōu)秀的語(yǔ)言。我愛(ài) Python。

話(huà)雖如此，對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者來(lái)說(shuō)，我仍然認(rèn)為 R 是更好的選擇，其中的原因我在上文中已經(jīng)進(jìn)行了概述。

再者，我認(rèn)為關(guān)于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)概念（概率、統(tǒng)計(jì)、貝葉斯統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)）的許多最好的教科書(shū)和教程都是基于 R 的。當(dāng)然，這并不是說(shuō)沒(méi)有優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)書(shū)籍使用 Python，我只是認(rèn)為基于 R 的書(shū)籍的平均質(zhì)量高于用其它編程語(yǔ)言描述的書(shū)籍。

有關(guān)于 Python 的另一個(gè)問(wèn)題是，很多學(xué)生在開(kāi)發(fā)過(guò)程中會(huì)遇到一些困難。他們?cè)趯W(xué)習(xí)的過(guò)程中并沒(méi)有花多少時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)操作、概率等，而是花費(fèi)了大量的時(shí)間去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、循環(huán)、流程控制、面向?qū)ο蟮木幊毯?Web 框架。這些技能可以用來(lái)完善核心的數(shù)據(jù)科學(xué)工具包，但它們不是我們想要了解的數(shù)據(jù)科學(xué)范疇的相關(guān)內(nèi)容。事實(shí)上，我建議大多數(shù)初學(xué)者先學(xué)習(xí)基本數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的內(nèi)容（如數(shù)據(jù)操作、可視化、分析等）后再學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)。

雖然大多數(shù)的初學(xué)者在以后會(huì)學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)的技術(shù)，但是很多使用 Python 來(lái)作為入門(mén)數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者會(huì)陷入到軟件開(kāi)發(fā)和 Web 開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。我認(rèn)為之所以會(huì)出現(xiàn)這樣的問(wèn)題，是因?yàn)樵谠S多方面，Python 都是運(yùn)用于這些領(lǐng)域的。大多數(shù)關(guān)于 Python 的書(shū)籍并不是真正的數(shù)據(jù)科學(xué)書(shū)籍，而是講述一些有關(guān)于編程和開(kāi)發(fā)的內(nèi)容。所以，有些數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者選擇使用 Python 描述的書(shū)籍來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，然而他們最終卻花費(fèi)了數(shù)月甚至數(shù)年來(lái)學(xué)習(xí)軟件和 web 開(kāi)發(fā)而不是數(shù)據(jù)科學(xué)。

當(dāng)然，我非常愛(ài) Python，但是對(duì)于初學(xué)者而言，我認(rèn)為選擇 Python 有一些冒險(xiǎn)。最好還是從 R 語(yǔ)言開(kāi)始，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)就像「它的 DNA」一樣和它綁定在一起。使用 R 語(yǔ)言，不僅更容易學(xué)習(xí)，也不容易偏離我們的學(xué)習(xí)范疇。

如果你想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，那么就學(xué)習(xí) R 語(yǔ)言吧

你應(yīng)該記住的是，如果想要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，R 是可以說(shuō)是最好的選擇。在人氣方面，R 擁有非常高的排名，并且還處于上升趨勢(shì)。此外，有很多最好的數(shù)據(jù)科學(xué)的書(shū)籍和教程都是使用 R 語(yǔ)言來(lái)描述的。

如果你想要開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，我的建議如下：

學(xué)習(xí) R 語(yǔ)言

重點(diǎn)學(xué)習(xí) ggplot2、dplyr、tidyr、lubridate 和一些其它用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化和控制的 Hadleyverse 工具

學(xué)習(xí)同時(shí)使用這些工具來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

當(dāng)你對(duì)這些 R 工具包有所了解之后就可以開(kāi)始學(xué)習(xí)概率、統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容了 (我推薦大家使用我在本文中所談到的那些資料)

R vs Python - 超級(jí)英雄

R 這么好，也不要忘記 Python。在這一部分我們對(duì)比一下數(shù)據(jù)科學(xué)家的兩個(gè)超級(jí)英雄——R 和 Python。

Python 就像是超人，而 R 和蝙蝠俠之間有幾點(diǎn)相似之處。讓我們創(chuàng)建一個(gè)表來(lái)列出這些相似之處。

R 就像蝙蝠俠

偵探工作

智慧

狡黠

使用工具

動(dòng)腦多于蠻力

Python 就像超人

肌肉力量

超級(jí)力量

優(yōu)雅

應(yīng)用面廣

蠻力多于動(dòng)腦

接下來(lái)解釋一下 R 和 Python 之間的區(qū)別及原因。此外，讓我們幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家找到更好用的編程語(yǔ)言。

R vs Python / R 和 Python : 哪一種更好用？

R 和 Python 都是開(kāi)源的、免費(fèi)的高級(jí)編程語(yǔ)言。R 專(zhuān)門(mén)用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算。它有大量附加包（package）/工具來(lái)支持機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析。另一方面，Python 是一種通用的強(qiáng)大的編程語(yǔ)言，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)調(diào)試和數(shù)據(jù)分析方面有特殊的應(yīng)用。

這種區(qū)別也是不同分析人士喜歡這些編程語(yǔ)言的原因。Python 通常被嘗試開(kāi)發(fā)數(shù)字處理和分析技能的計(jì)算機(jī)程序員所青睞。另一方面，R 被數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家優(yōu)先選擇。這些差異在這些語(yǔ)言的學(xué)習(xí)資源（書(shū)籍和網(wǎng)上論壇）中是顯而易見(jiàn)的。例如，考慮以下 4 本免費(fèi)的在線(xiàn)圖書(shū)。

所有這些書(shū)都是高質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)教材，用 R 作為首選編程語(yǔ)言。這些只是幾個(gè)例子。請(qǐng)注意，第一本書(shū)不是專(zhuān)門(mén)用于 R，與第二本書(shū)有相同的作者。你很少會(huì)找到用 Python 作為首選語(yǔ)言的書(shū)籍。因此，R 更有能力處理數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的相關(guān)問(wèn)題。另一方面，Python 提供了非常好的應(yīng)用程序來(lái)處理非結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，如圖像、書(shū)面文本（網(wǎng)絡(luò)、電子郵件等）、基因、聲音等。

實(shí)質(zhì)上，Python 和 R 一起構(gòu)成了數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具包。因此，對(duì)于務(wù)實(shí)的和面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，了解這兩種語(yǔ)言的超級(jí)能力和特點(diǎn)是至關(guān)重要的。