Czym jest plik R?
Plik z rozszerzeniem .r należy do języka programowania R. Język ten jest przeznaczony do obliczeń statystycznych i jest popularny wśród statystyków. Analiza danych i tworzenie oprogramowania statystycznego to dwie główne kategorie wykonywane przez ten język w dziedzinie eksploracji danych. Kolejną zaletą korzystania z tego języka i oprogramowania jest to, że zapewnia on łatwość tworzenia statycznych wykresów, które są pomocne w tworzeniu wysokiej jakości wykresów. Niektóre dodatkowe pakiety są używane do dynamicznej i interaktywnej grafiki.
Oprogramowanie w tym języku zawiera Powszechną Licencję Publiczną, więc jego dostępność jest bezpłatna. Kod R jest zwykle napisany w językach wysokiego poziomu, takich jak C i sam R również. Oprogramowanie obejmuje interfejs wiersza poleceń wraz z dostępnością interfejsów innych firm, takich jak graficzne interfejsy użytkownika RStudio i Jupyter (interfejs notebooka). Istnieją techniki statystyczne stosowane w implementacji bibliotek R. Obejmuje to również modelowanie liniowe i nieliniowe.
Krótka historia
Język ten jest implementacją semantyki zakresu leksykalnego wraz z językiem S. W 1976 roku w Bell Labs John Chambers opracował język S. Nawet nie ma zmian w dużej części kodu S-PLUS, gdy jest używany w języku R. W 1995 roku Martin Maechler i jego towarzysze stworzyli język R wraz z wolnym oprogramowaniem na licencji General Public License.
Oficjalne ogłoszenie Comprehensive R Archive Network miało miejsce 23 kwietnia 1997 roku. W 2000 roku została oficjalnie wydana wersja 1.0, która była pierwszą stabilną wersją beta. Jego pierwsze wydanie miało miejsce w 1995 roku, natomiast CRAN (comprehensive R Archive Network) był wydawany w latach późniejszych.
Podstawowy zespół powstał w 1997 roku w celu dalszego rozwoju języka po pierwszych wydaniach. W późniejszych latach wydano wiele aktualizacji i zmodyfikowanych wersji, które obejmowały nowe funkcje zgodnie z nowoczesnymi systemami operacyjnymi i technologią. Ostatnia modyfikacja została wprowadzona w maju 2021 roku.
Specyfikacja techniczna
R jest językiem tłumaczącym i do uzyskania dostępu do tego języka wymagany jest interpreter wiersza poleceń. Obliczenia, takie jak suma, są wpisywane w promo polecenia, a wyniki są wyświetlane po interpretacji. Dane i kod są reprezentowane przez S-wyrażenia. Inną specyfikacją tego języka jest to, że może on działać jako zestaw narzędzi, który zapewnia łatwość ogólnego obliczania macierzy.
Do uruchamiania i edytowania kodu R używane są różne aplikacje. Zintegrowane środowiska programistyczne, takie jak Rattle GUI, RKWard, są również dostępne do uruchamiania kodu języka programowania R. Inne oprogramowanie firmy Microsoft, znane jako Microsoft R open, jest również dostępne z kompatybilnością z dystrybucją R do złożonych obliczeń, takich jak obliczenia wielowątkowe. R jest jednym z pięciu wybranych na całym świecie języków programowania, które składają się na Apache Spark API.
Język R obsługuje programowanie proceduralne wraz z funkcjami. Jednak w szczególności w przypadku niektórych funkcji obsługuje OOP (programowanie obiektowe) wraz z funkcjami ogólnymi. Wartości służą do przekazywania argumentów, jeśli funkcje mają miejsce, a ich ocena ma miejsce podczas ich używania, co oznacza, że nie są one oceniane podczas wywoływania funkcji.
Przykład formatu pliku R
Składnia
> x <- 1:6 # Create a numeric vector in the current environment
> y <- x^2 # Create vector based on the values in x.
> print(y) # Print the vector’s contents.
[1] 1 4 9 16 25 36
> z <- x + y # Create a new vector that is the sum of x and y
> z # return the contents of z to the current environment.
[1] 2 6 12 20 30 42
> z_matrix <- matrix(z, nrow=3) # Create a new matrix that turns the vector z into a 3x2 matrix object
> z_matrix
[,1] [,2]
[1,] 2 20
[2,] 6 30
[3,] 12 42
> 2*t(z_matrix)-2 # Transpose the matrix, multiply every element by 2, subtract 2 from each element in the matrix, and return the results to the terminal.
[,1] [,2] [,3]
[1,] 2 10 22
[2,] 38 58 82
> new_df <- data.frame(t(z_matrix), row.names=c('A','B')) # Create a new data.frame object that contains the data from a transposed z_matrix, with row names 'A' and 'B'
> names(new_df) <- c('X','Y','Z') # set the column names of new_df as X, Y, and Z.
> print(new_df) #print the current results.
X Y Z
A 2 6 12
B 20 30 42
> new_df$Z #output the Z column
[1] 12 42
> new_df$Z==new_df['Z'] && new_df[3]==new_df$Z # the data.frame column Z can be accessed using $Z, ['Z'], or [3] syntax, and the values are the same.
[1] TRUE
> attributes(new_df) #print attributes information about the new_df object
$names
[1] "X" "Y" "Z"
$row.names
[1] "A" "B"
$class
[1] "data.frame"
> attributes(new_df)$row.names <- c('one','two') ## access and then change the row.names attribute; can also be done using rownames()
> new_df
X Y Z
one 2 6 12
two 20 30 42
Funkcja
# Declare function “f” with parameters “x”, “y“
# that returns a linear combination of x and y.
f <- function(x, y) {
z <- 3 * x + 4 * y
return(z) ## the return() function is optional here
}
> f(1, 2)
[1] 11
> f(c(1,2,3), c(5,3,4))
[1] 23 18 25
> f(1:3, 4)
[1] 19 22 25
Modelowanie danych
> x <- 1:6 # Create x and y values
> y <- x^2
> model <- lm(y ~ x) # Linear regression model y = A + B * x.
> summary(model) # Display an in-depth summary of the model.
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
1 2 3 4 5 6
3.3333 -0.6667 -2.6667 -2.6667 -0.6667 3.3333
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -9.3333 2.8441 -3.282 0.030453 *
x 7.0000 0.7303 9.585 0.000662 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.055 on 4 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9583, Adjusted R-squared: 0.9478
F-statistic: 91.88 on 1 and 4 DF, p-value: 0.000662
> par(mfrow = c(2, 2)) # Create a 2 by 2 layout for figures.
> plot(model) # Output diagnostic plots of the model.
