A Comprehensive Guide to Combining R and Python code for Data Science, Machine Learning and Reinforcement Learning

Python因其高效性和丰富的库，在机器学习、人工智能和数据工程领域广受欢迎。而R语言则因其在统计分析和可视化方面的强大功能而保持着主导地位。然而，某些库已经过时，限制了它们的功能和性能。用户可以通过结合这两种编程语言，使用Python的先进机器学习和人工智能能力以及R的强大统计包。本文探讨了使用R的reticulate包从R中调用Python，提供实际示例，并强调了这种集成增强生产力和分析能力的场景。通过几个hello-world代码片段，我们演示了如何轻松运行Python的scikit-learn、pytorch和OpenAI gym库，构建机器学习、深度学习和强化学习项目。

将Python和R结合使用，提高机器学习和数据分析的效率和能力。

使用R的reticulate包从R中调用Python，结合Python的机器学习和人工智能能力与R的统计分析能力。

论文提供了实际示例，演示如何使用Python的scikit-learn、pytorch和OpenAI gym库构建机器学习、深度学习和强化学习项目。

最近的相关研究包括使用Python和R的其他结合方法，如使用Python的rpy2包从R中调用Python。