在一个 Jupyter 笔记本中使用不同的语言：Python、R 和 Julia

date
Sep 25, 2024
slug
all-languages-for-data-analysis-in-one-notebook-python-r-and-julia
status
Published
summary
在数据分析中，可以在一个Jupyter笔记本中无缝集成Python、R和Julia，以提高效率。需要安装相应的语言和Jupyter内核，并使用Julia的PyCall和RCall库来调用Python和R代码。这种方法结合了机器学习、快速数据准备和数据可视化的优势。
tags
Data Analysis
Python
Engineering
type
Post
auth
(This blog was originally written in English and auto-translated by AI. Read in English >>)
最近，我在数据分析流程中遇到了效率挑战：即使使用并行化，Python 和 R 的速度仍然太慢。为了解决这个问题，我开始学习Julia。
令人惊讶的是，我发现了一种在单个笔记本中集成所有主要数据分析语言的方法。现在我们可以无缝地结合机器学习（使用Python）、快速数据准备（使用Julia）和使用ggplot2进行结果可视化（在R中支持）。

前提条件

  • 安装 Python、R 和 Julia
  • 安装 Jupyter 笔记本
  • 安装 Julia 内核：
    • 进入 Julia REPL
    • 例如，我们想在 Jupyter 中添加一个使用多线程的 Julia 内核：installkernel("Julia (4 threads)", env=Dict("JULIA_NUM_THREADS"=>"4"))
  • 在 Julia 中安装 PyCall 和 RCall

    使用方法

    • 然后在 Jupyter 笔记本中编写代码如下

      结果

      notion image
      notion image

      替代方案

      © Reynard 2021 - 2024