R is een programmeertaal op hoog niveau en een gratis softwareomgeving die voornamelijk wordt gebruikt voor statistische berekeningen en data-analyse. Het wordt geprefereerd door statistici, datawetenschappers en academici vanwege de krachtige mogelijkheden voor datamanipulatie, statistische modellering en grafische weergave. R biedt een breed scala aan pakketten die de functionaliteit uitbreiden, waardoor het aanpasbaar is voor verschillende taken in data mining, bio-informatica en zelfs machine learning.
R werd in het begin van de jaren 1990 gemaakt door Ross Ihaka en Robert Gentleman aan de Universiteit van Auckland, Nieuw-Zeeland. Het werd bedacht als een open-source taal gebaseerd op de S-programmeertaal, die in de jaren 70 bij Bell Laboratories werd ontwikkeld. R is ontworpen als zowel een statistisch hulpmiddel als een programmeertaal, waardoor gebruikers eenvoudig gegevens kunnen manipuleren en hoogwaardige grafische output kunnen produceren.
In de loop der jaren heeft R een groeiende gebruikersgemeenschap en een aanzienlijke bijbehorende pakketecosysteem verworven, bekend als CRAN (Comprehensive R Archive Network). Dit netwerk stelt gebruikers in staat om verschillende bibliotheken te downloaden en te installeren die de mogelijkheden van R uitbreiden. Begin jaren 2000 begon R aan populariteit te winnen in academische en industriële kringen, en werd vaak geciteerd in onderzoeksartikelen in tal van domeinen.
Vanaf 2023 blijft R een dominante taal in datawetenschap en statistische analyse. Het is geëvolueerd met regelmatige updates, nieuwe pakketten en een actieve gemeenschap die bijdraagt aan voortdurende verbeteringen en uitbreidingen. R wordt ook erkend voor de integratie met andere programmeertalen en frameworks, wat zijn rol in moderne data-analyse verder versterkt.
R heeft vectors als een van zijn primaire gegevensstructuren. Een vector kan meerdere waarden van hetzelfde type bevatten, wat essentieel is voor datamanipulatie.
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
De data frame is een andere fundamentele structuur, die opslag van gegevens in een tabelvorm mogelijk maakt waarbij elke kolom van verschillende types kan zijn.
data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))
R ondersteunt first-class functies, waardoor gebruikers eenvoudig functies kunnen definiëren en aanroepen.
add <- function(x, y) {
return(x + y)
}
result <- add(5, 3)
Standaard controle structuren, zoals if, else, en for-lussen, zijn integrale onderdelen van de syntax van R.
for (i in 1:5) {
print(i)
}
R heeft uitgebreide ingebouwde plotmogelijkheden, waardoor het mogelijk is om visualisaties te creëren met een enkele functieaanroep.
plot(data$Age, main="Leeftijd Plot", xlab="Index", ylab="Leeftijd")
Gebruikers kunnen extra pakketten rechtstreeks vanuit CRAN via R installeren met de functie install.packages().
install.packages("ggplot2")
R ondersteunt lijsten, die gemengde types kunnen bevatten, en omgevingen die variabele scopes definiëren.
my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)
Strings in R kunnen worden gemanipuleerd met behulp van ingebouwde functies zoals paste() voor concatenatie.
greeting <- paste("Hallo", "Wereld")
R maakt gebruik van gevectoriseerde operaties die batchverwerking op gegevensstructuren mogelijk maken.
squared <- numbers^2
Factoren worden gebruikt om categorische gegevens te verwerken, waardoor R ze op de juiste manier kan behandelen tijdens de analyse.
categories <- factor(c("Hoog", "Gemiddeld", "Laag"))
Verschillende IDE's zijn populair onder R-ontwikkelaars:
R functioneert als een geïnterpreteerde taal met behulp van de R-interpreter, die onmiddellijke uitvoering van R-code mogelijk maakt. Het R-tools pakket biedt de nodige componenten voor het bouwen van R-pakketten als je geïnteresseerd bent in het delen van je code.
Typisch is een R-project gestructureerd met scripts in een R/-directory, gegevens in een data/-map en documentatie in een docs/-map. Gebruikers kunnen het project controleren met versiebeheersystemen zoals Git.
R wordt in verschillende velden gebruikt:
caret en randomForest.ggplot2.In vergelijking met andere talen zoals Python is R gespecialiseerd in statistische analyse en visualisatie. Python biedt een breder toepassingsgebied, maar wordt steeds meer geïntegreerd met datawetenschap via bibliotheken zoals Pandas en NumPy. C++ biedt over het algemeen snellere uitvoering, maar mist de statistische mogelijkheden van R.
Java biedt robuuste enterprise-oplossingen, terwijl R uitblinkt in snelle analyses en onderzoek. Talen zoals SAS of MATLAB zijn ook afgestemd op statistische analyse, maar zijn niet open-source, terwijl R floreert op gemeenschapsbijdragen.
Voor het vertalen van R-code naar andere talen kunnen bestaande bron-naar-bron vertaaltools zoals Rcpp voor R naar C++ nuttig zijn voor prestaties. Bovendien kunnen gebruikers bibliotheken verkennen die vertalingen naar Python vergemakkelijken, zoals rpy2, waarmee de integratie van R-functies en data frames in Python-scripts mogelijk is.
Bovendien kan het gebruik van tools zoals reticulate helpen bij het integreren van R in Python-omgevingen, waardoor het mogelijk is om R naast Python-bibliotheken naadloos te gebruiken.