R — это язык программирования высокого уровня и бесплатная программная среда, в первую очередь используемая для статистических вычислений и анализа данных. Он пользуется популярностью среди статистиков, специалистов по данным и ученых благодаря своим мощным возможностям манипуляции данными, статистического моделирования и графического отображения. R предоставляет широкий спектр пакетов, которые расширяют его функциональность, что делает его адаптируемым для различных задач в области добычи данных, биоинформатики и даже машинного обучения.
R был создан в начале 1990-х годов Россом Ихакой и Робертом Джентльменом в Университете Окленда, Новая Зеландия. Он был задуман как язык с открытым исходным кодом, основанный на языке программирования S, который был разработан в Bell Laboratories в 1970-х годах. R был разработан как статистический инструмент и язык программирования, позволяющий пользователям легко манипулировать данными и создавать графические выводы высокого качества.
С течением времени R привлекал растущее сообщество пользователей и значительную экосистему связанных пакетов, известную как CRAN (Comprehensive R Archive Network). Эта сеть позволяет пользователям загружать и устанавливать различные библиотеки, которые расширяют возможности R. К началу 2000-х годов R начал набирать популярность в академических и промышленных кругах, часто упоминаемый в научных статьях в различных областях.
На 2023 год R остается доминирующим языком в области науки о данных и статистического анализа. Он эволюционировал с регулярными обновлениями, новыми пакетами и активным сообществом, вносящим вклад в постоянные улучшения и усовершенствования. R также признан за свою интеграцию с другими языками программирования и фреймворками, что еще больше укрепляет его роль в современной аналитике данных.
R использует векторы как одну из своих основных структур данных. Вектор может содержать несколько значений одного типа, что делает его необходимым для манипуляции данными.
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
Дата-фрейм — это еще одна основная структура, позволяющая хранить данные в табличном формате, где каждый столбец может быть разных типов.
data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))
R поддерживает функции первого класса, позволяя пользователям легко определять и вызывать функции.
add <- function(x, y) {
return(x + y)
}
result <- add(5, 3)
Стандартные управляющие структуры, такие как if, else и циклы for, являются неотъемлемой частью синтаксиса R.
for (i in 1:5) {
print(i)
}
R имеет обширные встроенные возможности построения графиков, позволяя создавать визуализации с помощью одного вызова функции.
plot(data$Age, main="Возрастной график", xlab="Индекс", ylab="Возраст")
Пользователи могут устанавливать дополнительные пакеты из CRAN непосредственно через R с помощью функции install.packages().
install.packages("ggplot2")
R поддерживает списки, которые могут содержать смешанные типы, и окружения, которые определяют области видимости переменных.
my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)
Строки в R могут быть обработаны с помощью встроенных функций, таких как paste() для конкатенации.
greeting <- paste("Привет", "Мир")
R использует векторизованные операции, которые позволяют пакетную обработку структур данных.
squared <- numbers^2
Факторы используются для обработки категориальных данных, позволяя R правильно их обрабатывать во время анализа.
categories <- factor(c("Высокий", "Средний", "Низкий"))
Несколько IDE популярны среди разработчиков R:
R функционирует как интерпретируемый язык, используя интерпретатор R, который позволяет немедленно выполнять код R. Пакет инструментов R предоставляет необходимые компоненты для создания пакетов R, если вы заинтересованы в обмене своим кодом.
Обычно проект R структурирован с скриптами в каталоге R/, данными в папке data/ и документацией в папке docs/. Пользователи могут отслеживать проект с помощью систем контроля версий, таких как Git.
R используется в различных областях:
caret и randomForest.ggplot2.По сравнению с другими языками, такими как Python, R специализирован для статистического анализа и визуализации. Python предоставляет более широкий спектр применения, но все больше интегрируется с наукой о данных через библиотеки, такие как Pandas и NumPy. C++ обычно обеспечивает более быструю работу, но не обладает статистическими возможностями R.
Java предлагает надежные корпоративные решения, в то время как R превосходит в быстром анализе и исследованиях. Языки, такие как SAS или MATLAB, также ориентированы на статистический анализ, но не являются открытыми, в то время как R процветает благодаря вкладу сообщества.
Для перевода кода R на другие языки существующие инструменты перевода исходного кода, такие как Rcpp для R в C++, могут быть полезны для повышения производительности. Кроме того, пользователи могут исследовать библиотеки, которые облегчают переводы на Python, такие как rpy2, которые позволяют интегрировать функции R и дата-фреймы в скрипты Python.
Более того, использование инструментов, таких как reticulate, может помочь в интеграции R в Python-среды, позволяя использовать R вместе с библиотеками Python без проблем.