ภาษาการเขียนโปรแกรม R

ภาพรวม

R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงและสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ฟรีที่ใช้หลักๆ สำหรับการคำนวณทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล มันเป็นที่ชื่นชอบของนักสถิติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักวิชาการสำหรับความสามารถในการจัดการข้อมูล การสร้างแบบจำลองทางสถิติ และความสามารถในการสร้างกราฟที่ทรงพลัง R มีแพ็คเกจหลากหลายที่ขยายความสามารถ ทำให้มันสามารถปรับตัวได้สำหรับงานต่างๆ ในการขุดข้อมูล ชีวสารสนเทศ และแม้กระทั่งการเรียนรู้ของเครื่อง

ด้านประวัติศาสตร์

การสร้างและวันแรก

R ถูกสร้างขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 1990 โดย Ross Ihaka และ Robert Gentleman ที่มหาวิทยาลัยโอ๊คแลนด์ ประเทศนิวซีแลนด์ มันถูกคิดค้นขึ้นเป็นภาษาที่เปิดเผยซึ่งอิงจากภาษาการเขียนโปรแกรม S ที่พัฒนาขึ้นที่ Bell Laboratories ในทศวรรษ 1970 R ถูกออกแบบให้เป็นทั้งเครื่องมือทางสถิติและภาษาการเขียนโปรแกรม ทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการข้อมูลได้อย่างง่ายดายและผลิตผลกราฟิกที่มีคุณภาพสูง

การพัฒนาและการเติบโต

ตลอดหลายปีที่ผ่านมา R ได้รับชุมชนผู้ใช้ที่เติบโตขึ้นและระบบแพ็คเกจที่เกี่ยวข้องอย่างมาก ซึ่งเรียกว่า CRAN (Comprehensive R Archive Network) เครือข่ายนี้อนุญาตให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดและติดตั้งไลบรารีต่างๆ ที่ขยายความสามารถของ R ตั้งแต่ต้นทศวรรษ 2000 R เริ่มได้รับความนิยมในวงการวิชาการและอุตสาหกรรม โดยถูกอ้างอิงบ่อยในเอกสารวิจัยในหลายสาขา

สถานะปัจจุบัน

ณ ปี 2023 R ยังคงเป็นภาษาที่โดดเด่นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ มันได้พัฒนาขึ้นด้วยการอัปเดตเป็นประจำ แพ็คเกจใหม่ และชุมชนที่มีความกระตือรือร้นในการมีส่วนร่วมในการปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง R ยังได้รับการยอมรับในด้านการรวมเข้ากับภาษาการเขียนโปรแกรมและเฟรมเวิร์กอื่นๆ ซึ่งช่วยเสริมบทบาทของมันในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่

คุณสมบัติของไวยากรณ์

โครงสร้างข้อมูล: เวกเตอร์

R มีเวกเตอร์เป็นหนึ่งในโครงสร้างข้อมูลหลัก เวกเตอร์สามารถเก็บค่าหลายค่าในประเภทเดียวกัน ทำให้มันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูล

numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)

ข้อมูลกรอบ

ข้อมูลกรอบเป็นโครงสร้างพื้นฐานอีกอย่างหนึ่งที่อนุญาตให้เก็บข้อมูลในรูปแบบตารางซึ่งแต่ละคอลัมน์สามารถมีประเภทที่แตกต่างกันได้

data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))

ฟังก์ชัน

R รองรับฟังก์ชันระดับหนึ่ง ทำให้ผู้ใช้สามารถกำหนดและเรียกใช้ฟังก์ชันได้อย่างง่ายดาย

add <- function(x, y) {
  return(x + y)
}
result <- add(5, 3)

โครงสร้างควบคุม

โครงสร้างควบคุมมาตรฐาน เช่น if, else, และ for loops เป็นส่วนสำคัญของไวยากรณ์ของ R

for (i in 1:5) {
  print(i)
}

การสร้างกราฟ

R มีความสามารถในการสร้างกราฟในตัวที่กว้างขวาง ทำให้สามารถสร้างการแสดงผลด้วยการเรียกฟังก์ชันเพียงครั้งเดียว

plot(data$Age, main="Age Plot", xlab="Index", ylab="Age")

การจัดการแพ็คเกจ

ผู้ใช้สามารถติดตั้งแพ็คเกจเพิ่มเติมจาก CRAN โดยตรงผ่าน R โดยใช้ฟังก์ชัน install.packages()

install.packages("ggplot2")

รายการและสภาพแวดล้อม

R รองรับรายการซึ่งสามารถเก็บประเภทที่ผสมกันได้ และสภาพแวดล้อมที่กำหนดขอบเขตของตัวแปร

my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)

การจัดการสตริง

สตริงใน R สามารถจัดการได้โดยใช้ฟังก์ชันในตัว เช่น paste() สำหรับการเชื่อมต่อ

greeting <- paste("Hello", "World")

การดำเนินการแบบเวกเตอร์

R ใช้การดำเนินการแบบเวกเตอร์ที่อนุญาตให้ประมวลผลแบบกลุ่มบนโครงสร้างข้อมูล

squared <- numbers^2

ตัวแปรแฟคเตอร์

แฟคเตอร์ถูกใช้เพื่อจัดการข้อมูลเชิงหมวดหมู่ ทำให้ R สามารถจัดการได้อย่างเหมาะสมในระหว่างการวิเคราะห์

categories <- factor(c("High", "Medium", "Low"))

เครื่องมือและเวลาทำงานของนักพัฒนา

IDEs และ Editors

มีหลาย IDE ที่เป็นที่นิยมในหมู่นักพัฒนา R:

• RStudio: IDE ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดซึ่งมีเครื่องมือที่รวมสำหรับการสร้างกราฟ การเขียนโค้ด และการจัดการแพ็คเกจ
• Jupyter Notebooks: สำหรับผู้ใช้ที่ชอบสภาพแวดล้อมการคำนวณแบบโต้ตอบ Jupyter รองรับ R kernels
• Visual Studio Code: พร้อมส่วนขยายสำหรับ R มันให้ประสบการณ์การเขียนโค้ดที่ยืดหยุ่น

คอมไพเลอร์และอินเตอร์พรีเตอร์

R ทำงานเป็นภาษาที่ถูกตีความโดยใช้ R interpreter ซึ่งอนุญาตให้มีการดำเนินการโค้ด R ทันที แพ็คเกจเครื่องมือ R ให้ส่วนประกอบที่จำเป็นสำหรับการสร้างแพ็คเกจ R หากคุณสนใจในการแชร์โค้ดของคุณ

โครงสร้างโปรเจกต์

โดยทั่วไป โครงสร้างโปรเจกต์ R จะมีสคริปต์ในไดเรกทอรี R/ ข้อมูลในโฟลเดอร์ data/ และเอกสารในโฟลเดอร์ docs/ ผู้ใช้สามารถตรวจสอบโปรเจกต์โดยใช้ระบบควบคุมเวอร์ชันเช่น Git

การใช้งาน R

R ถูกใช้ในหลายสาขา:

• สถิติ: สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ
• ชีวสารสนเทศ: การวิเคราะห์ข้อมูลจีโนม
• การเงิน: การประเมินความเสี่ยงและการซื้อขายเชิงปริมาณ
• สังคมศาสตร์: การวิเคราะห์ข้อมูลสำรวจ
• การเรียนรู้ของเครื่อง: การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์โดยใช้แพ็คเกจเช่น caret และ randomForest
• การสร้างกราฟข้อมูล: การสร้างกราฟสำหรับการตีความข้อมูลโดยใช้ไลบรารีเช่น ggplot2

การเปรียบเทียบกับภาษาอื่น

เมื่อเปรียบเทียบกับภาษาอื่นๆ เช่น Python R มีความเชี่ยวชาญในด้านการวิเคราะห์ทางสถิติและการสร้างกราฟ Python มีขอบเขตการใช้งานที่กว้างขึ้น แต่กำลังถูกบูรณาการเข้ากับวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากขึ้นผ่านไลบรารีเช่น Pandas และ NumPy C++ โดยทั่วไปให้การดำเนินการที่รวดเร็วกว่า แต่ขาดความสามารถทางสถิติของ R

Java เสนอทางออกที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กร ในขณะที่ R มีความโดดเด่นในด้านการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วและการวิจัย ภาษาเช่น SAS หรือ MATLAB ก็ถูกออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ทางสถิติ แต่ไม่ใช่ซอฟต์แวร์เปิด ในขณะที่ R เติบโตจากการมีส่วนร่วมของชุมชน

เคล็ดลับการแปลจากแหล่งข้อมูลสู่แหล่งข้อมูล

สำหรับการแปลโค้ด R ไปยังภาษาอื่น เครื่องมือการแปลจากแหล่งข้อมูลสู่แหล่งข้อมูลที่มีอยู่ เช่น Rcpp สำหรับ R ไปยัง C++ สามารถเป็นประโยชน์สำหรับประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ผู้ใช้สามารถสำรวจไลบรารีที่ช่วยในการแปลไปยัง Python เช่น rpy2 ซึ่งอนุญาตให้รวมฟังก์ชัน R และข้อมูลกรอบเข้าไปในสคริปต์ Python

นอกจากนี้ การใช้เครื่องมือเช่น reticulate สามารถช่วยในการรวม R เข้ากับสภาพแวดล้อม Python ทำให้สามารถใช้ R ร่วมกับไลบรารี Python ได้อย่างราบรื่น