優秀的python開發工具有很多，比如pycharm，spder，ipython，jupyter以及很多編輯器的插件等。但是如果利用python來做數據分析的話，要是有一款類似Rstudio的工具就好了，Rstudio是非常人性化的工具。之前有一個Redeo項目，想模仿Rstudio開發類似的python版本，不過不太完善，現在好像沒了。其實，目前的新版Rstudio就支持python腳本運行。作為優秀的開源數據分析軟件，R與python一直在數據分析領域不斷競爭，python有rpy2包，想在python中運行R，這邊R也開發了reticulate包支持python。

環境配置

1、安裝python運行環境，推薦Anaconda。
https://www.anaconda.com/distribution/
2、安裝R與Rstudio
R官網：https://www.r-project.org/
官方網站：https://www.rstudio.com/
3、安裝reticulate包。

install.packages("reticulate")
install.packages("Rcpp")

開啟python環境

測試安裝環境

#加載reticulate包
library(reticulate)
#檢查您的系統是否安裝過Python
py_available()
#選擇python版本
#use_python("/anaconda3/bin/python")
#指定包含Python?virtualenv的目錄
#use_virtualenv()??
#指定Conda環境的名稱
#use_condaenv()??

#啟動python命令行
repl_python()

>>>?import?numpy?as?np
>>>?import?pandas?as?pd

其實也可以在R中直接使用python，不過邏輯稍微麻煩一下，也可以實現自動補齊。

library(reticulate)
os?"os")
os$getcwd()
os$chdir("../Desktop/")
os$listdir()

一個案例

為何要在Rstudio中運行python呢，因為Rstudio中可以在代碼窗口中直接運行代碼，而且可以實現自動補齊，圖片在繪圖窗口中顯示，并且可以保存歷史記錄等，非常方便。
1、新建一個python腳本。

2、在里面寫幾段繪圖代碼。

import?numpy?as?np
import?pandas?as?pd
import?matplotlib.pyplot?as?plt
df2?=?pd.DataFrame(np.random.rand(10,?4),?columns=['a',?'b',?'c',?'d'])

df2.plot.bar();
plt.show()
df2.plot.bar(stacked=True);
plt.show()

3、逐條運行。

寫在最后

目前Rstudio中運行python雖然很方便，但還是有很多不完善的錯誤，可能會遇到很多不可預知的錯誤。很多時候，方便并不一定都是好事，而且重要的不是工具，而是如何使用這工具，如果是高手，即使用記事本也可以寫程序，所以，更重要的還是學習程序語言本身。

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總結

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