Metaprogramarea în R: Programare statistică avansată pentru știința datelor, analiză și finanțe

Evaluare:   (5.0 din 5)

Metaprogramarea în R: Programare statistică avansată pentru știința datelor, analiză și finanțe (Thomas Mailund)

Recenzii ale cititorilor

Rezumat:

Cartea oferă explicații aprofundate ale conceptelor complexe din R, în special în ceea ce privește mediile și închiderile. Este benefică pentru cei care doresc să își aprofundeze înțelegerea acestor subiecte, în ciuda unor erori tipografice.

Avantaje:

Explicații detaliate ale conceptelor dificile din R, exemple valoroase, îmbunătățește înțelegerea mediilor și a închiderilor.

Dezavantaje:

Conține erori tipografice, posibilă suprapunere cu „Advanced R” a lui Hadley Wickham, nu a fost corectată profesional.

(pe baza a 1 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Metaprogramming in R: Advanced Statistical Programming for Data Science, Analysis and Finance

Conținutul cărții:

Aflați cum să manipulați funcții și expresii pentru a modifica modul în care se interpretează limbajul R. Această carte este o introducere în metaprogramarea în limbajul R, astfel încât veți scrie programe pentru a manipula alte programe. Metaprogramarea în R vă arată cum să tratați codul ca date pe care le puteți genera, analiza sau modifica.

R este un limbaj de nivel foarte înalt în care toate operațiile sunt funcții și toate funcțiile sunt date care pot fi manipulate. Această carte vă arată cum să profitați de flexibilitatea naturală a R în ceea ce privește modul în care sunt evaluate apelurile la funcții și expresiile, pentru a crea mici limbaje specifice domeniului pentru a extinde R în cadrul limbajului R însuși.

Ce veți învăța

⬤ Aflați anatomia unei funcții în R.

⬤ Uitați-vă în interiorul unui apel de funcție.

⬤ Lucrați cu expresii și medii R.

⬤ Manipularea expresiilor în R.

⬤ Utilizați substituțiile.

Cui se adresează această carte

Cei care au cel puțin o anumită experiență cu R și cu siguranță pentru cei cu experiență în alte limbaje de programare.

Alte date despre carte:

ISBN:9781484228807
Autor:
Editura:
Limbă:engleză
Legare:Copertă moale

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Introducere în gândirea computațională: Rezolvarea problemelor, algoritmi, structuri de date și...
Învățați abordări ale gândirii computaționale și arta...
Introducere în gândirea computațională: Rezolvarea problemelor, algoritmi, structuri de date și multe altele - Introduction to Computational Thinking: Problem Solving, Algorithms, Data Structures, and More
Pointeri în programarea C: O abordare modernă a gestionării memoriei, a structurilor de date...
Obțineți o mai bună înțelegere a indicatorilor, de la...
Pointeri în programarea C: O abordare modernă a gestionării memoriei, a structurilor de date recursive, a șirurilor de caractere și a array-urilor - Pointers in C Programming: A Modern Approach to Memory Management, Recursive Data Structures, Strings, and Arrays
Introducere în Markdown și Pandoc: Utilizarea limbajului de marcare și a convertorului de documente...
1: Ghidul începătorului pentru Markdown și...
Introducere în Markdown și Pandoc: Utilizarea limbajului de marcare și a convertorului de documente - Introducing Markdown and Pandoc: Using Markup Language and Document Converter
Structuri funcționale de date în R: Programare statistică avansată în R - Functional Data Structures...
Învățați programarea algoritmică în R.Emulați...
Structuri funcționale de date în R: Programare statistică avansată în R - Functional Data Structures in R: Advanced Statistical Programming in R
Algoritmi de șir de caractere în C: Reprezentarea și căutarea eficientă a textului - String...
1. Introducere. - 2. Algoritmi clasici pentru căutarea...
Algoritmi de șir de caractere în C: Reprezentarea și căutarea eficientă a textului - String Algorithms in C: Efficient Text Representation and Search
Beginning Data Science in R 4: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data...
Descoperiți cele mai bune practici pentru analiza datelor și...
Beginning Data Science in R 4: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist
R 4 Data Science Quick Reference: A Pocket Guide to Apis, Libraries, and Packages
În această carte la îndemână, de referință rapidă, veți face cunoștință cu mai...
R 4 Data Science Quick Reference: A Pocket Guide to Apis, Libraries, and Packages
Functional Programming in R 4: Programare statistică avansată pentru știința datelor, analiză și...
Stăpâniți funcțiile și descoperiți cum să scrieți...
Functional Programming in R 4: Programare statistică avansată pentru știința datelor, analiză și finanțe - Functional Programming in R 4: Advanced Statistical Programming for Data Science, Analysis, and Finance
The Joys of Hashing: Programarea tabelelor Hash cu C - The Joys of Hashing: Hash Table Programming...
Construiți implementări funcționale ale tabelelor...
The Joys of Hashing: Programarea tabelelor Hash cu C - The Joys of Hashing: Hash Table Programming with C
Ghidul începătorului pentru GitHub - The Beginner's Guide to GitHub
Ați auzit despre git și GitHub și doriți să știți despre ce este vorba. Asta sunt...
Ghidul începătorului pentru GitHub - The Beginner's Guide to GitHub
Metaprogramarea în R: Programare statistică avansată pentru știința datelor, analiză și finanțe -...
Aflați cum să manipulați funcții și expresii...
Metaprogramarea în R: Programare statistică avansată pentru știința datelor, analiză și finanțe - Metaprogramming in R: Advanced Statistical Programming for Data Science, Analysis and Finance

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)