R to język programowania wysokiego poziomu oraz środowisko oprogramowania open-source, głównie wykorzystywane do obliczeń statystycznych i analizy danych. Jest preferowany przez statystyków, naukowców zajmujących się danymi oraz akademików za swoje potężne możliwości manipulacji danymi, modelowania statystycznego i graficznego. R oferuje szeroki wachlarz pakietów, które rozszerzają jego funkcjonalność, co czyni go elastycznym narzędziem do różnych zadań w zakresie eksploracji danych, bioinformatyki, a nawet uczenia maszynowego.
R został stworzony na początku lat 90. przez Rossa Ihakę i Roberta Gentleman'a na Uniwersytecie w Auckland w Nowej Zelandii. Został zaprojektowany jako język open-source oparty na języku programowania S, który został opracowany w laboratoriach Bell w latach 70. XX wieku. R został zaprojektowany jako narzędzie statystyczne i język programowania, umożliwiając użytkownikom łatwe manipulowanie danymi i generowanie wysokiej jakości wykresów.
Z biegiem lat R zyskał rosnącą społeczność użytkowników oraz znaczący ekosystem pakietów, znany jako CRAN (Comprehensive R Archive Network). Ta sieć umożliwia użytkownikom pobieranie i instalowanie różnych bibliotek, które rozszerzają możliwości R. Na początku lat 2000 R zaczął zyskiwać popularność w kręgach akademickich i przemysłowych, często cytowany w pracach badawczych w różnych dziedzinach.
W 2023 roku R pozostaje dominującym językiem w dziedzinie nauki o danych i analizy statystycznej. Ewoluował dzięki regularnym aktualizacjom, nowym pakietom i aktywnej społeczności, która przyczynia się do ciągłych ulepszeń i rozwoju. R jest również uznawany za język, który dobrze integruje się z innymi językami programowania i frameworkami, co dodatkowo umacnia jego rolę w nowoczesnej analizie danych.
R posiada wektory jako jedną z podstawowych struktur danych. Wektor może przechowywać wiele wartości tego samego typu, co czyni go niezbędnym do manipulacji danymi.
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
Ramka danych to kolejna fundamentalna struktura, która pozwala na przechowywanie danych w formacie tabeli, gdzie każda kolumna może mieć różne typy.
data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))
R obsługuje funkcje pierwszej klasy, co pozwala użytkownikom łatwo definiować i wywoływać funkcje.
add <- function(x, y) {
return(x + y)
}
result <- add(5, 3)
Standardowe struktury kontrolne, takie jak if, else i pętle for, są integralnymi częściami składni R.
for (i in 1:5) {
print(i)
}
R ma rozbudowane wbudowane możliwości tworzenia wykresów, co pozwala na tworzenie wizualizacji za pomocą jednego wywołania funkcji.
plot(data$Age, main="Wykres wieku", xlab="Indeks", ylab="Wiek")
Użytkownicy mogą instalować dodatkowe pakiety z CRAN bezpośrednio przez R, używając funkcji install.packages().
install.packages("ggplot2")
R obsługuje listy, które mogą przechowywać mieszane typy, oraz środowiska, które definiują zakresy zmiennych.
my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)
Ciągi w R można manipulować za pomocą wbudowanych funkcji, takich jak paste() do konkatenacji.
greeting <- paste("Witaj", "Świecie")
R wykorzystuje operacje wektoryzowane, które pozwalają na przetwarzanie wsadowe na strukturach danych.
squared <- numbers^2
Czynniki są używane do obsługi danych kategorycznych, co pozwala R odpowiednio je traktować podczas analizy.
categories <- factor(c("Wysoki", "Średni", "Niski"))
Kilka IDE jest popularnych wśród deweloperów R:
R działa jako język interpretowany, korzystając z interpretera R, co pozwala na natychmiastowe wykonywanie kodu R. Pakiet narzędzi R dostarcza niezbędnych komponentów do budowania pakietów R, jeśli jesteś zainteresowany dzieleniem się swoim kodem.
Typowo projekt R jest zorganizowany z skryptami w katalogu R/, danymi w folderze data/ oraz dokumentacją w folderze docs/. Użytkownicy mogą kontrolować projekt za pomocą systemów kontroli wersji, takich jak Git.
R jest wykorzystywany w różnych dziedzinach:
caret i randomForest.ggplot2.W porównaniu z innymi językami, takimi jak Python, R jest wyspecjalizowany w analizie statystycznej i wizualizacji. Python oferuje szerszy zakres zastosowań, ale coraz częściej integruje się z nauką o danych dzięki bibliotekom takim jak Pandas i NumPy. C++ zazwyczaj zapewnia szybsze wykonanie, ale brakuje mu możliwości statystycznych R.
Java oferuje solidne rozwiązania dla przedsiębiorstw, podczas gdy R doskonale sprawdza się w szybkiej analizie i badaniach. Języki takie jak SAS czy MATLAB są również dostosowane do analizy statystycznej, ale nie są open-source, podczas gdy R rozwija się dzięki wkładom społeczności.
Aby przetłumaczyć kod R na inne języki, istnieją narzędzia do tłumaczenia z kodu źródłowego na kod źródłowy, takie jak Rcpp do R na C++, które mogą być korzystne dla wydajności. Dodatkowo użytkownicy mogą eksplorować biblioteki, które ułatwiają tłumaczenia na Pythona, takie jak rpy2, które pozwalają na integrację funkcji R i ramek danych w skryptach Pythona.
Ponadto, korzystanie z narzędzi takich jak reticulate może pomóc w integracji R w środowiskach Pythona, umożliwiając płynne korzystanie z R obok bibliotek Pythona.