R est un langage de programmation de haut niveau et un environnement logiciel libre principalement utilisé pour le calcul statistique et l'analyse de données. Il est privilégié par les statisticiens, les scientifiques des données et les universitaires pour sa puissante manipulation des données, son modélisation statistique et ses capacités graphiques. R propose une large gamme de packages qui étendent sa fonctionnalité, le rendant adaptable à diverses tâches dans l'exploration de données, la bioinformatique et même l'apprentissage automatique.
R a été créé au début des années 1990 par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l'Université d'Auckland, en Nouvelle-Zélande. Il a été conçu comme un langage open-source basé sur le langage de programmation S, qui a été développé aux Bell Laboratories dans les années 1970. R a été conçu pour être à la fois un outil statistique et un langage de programmation, permettant aux utilisateurs de manipuler facilement des données et de produire des sorties graphiques de haute qualité.
Au fil des ans, R a attiré une communauté d'utilisateurs croissante et un écosystème de packages associé substantiel, connu sous le nom de CRAN (Comprehensive R Archive Network). Ce réseau permet aux utilisateurs de télécharger et d'installer diverses bibliothèques qui étendent les capacités de R. Au début des années 2000, R a commencé à gagner en popularité dans les cercles académiques et industriels, étant fréquemment cité dans des articles de recherche dans de nombreux domaines.
En 2023, R reste un langage dominant dans la science des données et l'analyse statistique. Il a évolué avec des mises à jour régulières, de nouveaux packages et une communauté active contribuant à des améliorations et des perfectionnements continus. R est également reconnu pour son intégration avec d'autres langages de programmation et frameworks, renforçant ainsi son rôle dans l'analyse de données moderne.
R présente les vecteurs comme l'une de ses principales structures de données. Un vecteur peut contenir plusieurs valeurs du même type, ce qui est essentiel pour la manipulation des données.
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
Le cadre de données est une autre structure fondamentale, permettant le stockage de données sous forme de tableau où chaque colonne peut être de types différents.
data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))
R prend en charge les fonctions de première classe, permettant aux utilisateurs de définir et d'invoquer facilement des fonctions.
add <- function(x, y) {
return(x + y)
}
result <- add(5, 3)
Les structures de contrôle standard, telles que if, else et les boucles for, sont des parties intégrantes de la syntaxe de R.
for (i in 1:5) {
print(i)
}
R dispose de capacités de traçage intégrées étendues, permettant la création de visualisations avec un seul appel de fonction.
plot(data$Age, main="Graphique d'Âge", xlab="Index", ylab="Âge")
Les utilisateurs peuvent installer des packages supplémentaires depuis CRAN directement via R en utilisant la fonction install.packages().
install.packages("ggplot2")
R prend en charge les listes, qui peuvent contenir des types mixtes, et les environnements qui définissent les portées des variables.
my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)
Les chaînes en R peuvent être manipulées à l'aide de fonctions intégrées comme paste() pour la concaténation.
greeting <- paste("Bonjour", "Monde")
R utilise des opérations vectorisées qui permettent le traitement par lots sur les structures de données.
squared <- numbers^2
Les facteurs sont utilisés pour gérer les données catégorielles, permettant à R de les traiter de manière appropriée lors de l'analyse.
categories <- factor(c("Élevé", "Moyen", "Bas"))
Plusieurs IDE sont populaires parmi les développeurs R :
R fonctionne comme un langage interprété utilisant l'interpréteur R, ce qui permet l'exécution immédiate du code R. Le package R tools fournit les composants nécessaires pour construire des packages R si vous êtes intéressé à partager votre code.
Typiquement, un projet R est structuré avec des scripts dans un répertoire R/, des données dans un dossier data/, et de la documentation dans un dossier docs/. Les utilisateurs peuvent vérifier le projet en utilisant des systèmes de contrôle de version comme Git.
R est utilisé dans divers domaines :
caret et randomForest.ggplot2.Comparé à d'autres langages comme Python, R est spécialisé dans l'analyse statistique et la visualisation. Python offre un champ d'application plus large mais est de plus en plus intégré à la science des données grâce à des bibliothèques comme Pandas et NumPy. C++ offre généralement une exécution plus rapide mais manque des capacités statistiques de R.
Java propose des solutions d'entreprise robustes, tandis que R excelle dans l'analyse rapide et la recherche. Des langages comme SAS ou MATLAB sont également adaptés à l'analyse statistique mais ne sont pas open-source, tandis que R prospère grâce aux contributions de la communauté.
Pour traduire du code R vers d'autres langages, des outils de traduction source-à-source existants comme Rcpp pour R vers C++ peuvent être bénéfiques pour la performance. De plus, les utilisateurs peuvent explorer des bibliothèques qui facilitent les traductions vers Python, comme rpy2, qui permettent l'intégration des fonctions R et des cadres de données dans des scripts Python.
De plus, l'utilisation d'outils comme reticulate peut aider à intégrer R dans des environnements Python, permettant l'utilisation de R aux côtés des bibliothèques Python de manière transparente.