.R вариант №
Файл с расширением .r принадлежит языку программирования R. Этот язык предназначен для статистических вычислений и популярен в сообществе статистиков. Анализ данных и разработка статистического программного обеспечения - две основные категории, выполняемые этим языком в области интеллектуального анализа данных. Еще одно преимущество использования этого языка и программного обеспечения заключается в том, что они предоставляют возможность построения статических графиков, которые помогают создавать качественные графики. Некоторые дополнительные пакеты используются для динамической и интерактивной графики.
Программное обеспечение этого языка содержит Стандартную общественную лицензию, поэтому его доступность бесплатна. Код R обычно пишется на языках высокого уровня, таких как C, а также сам R. Программное обеспечение включает в себя интерфейс командной строки, а также наличие сторонних интерфейсов, таких как графические пользовательские интерфейсы RStudio и Jupyter (интерфейс ноутбука). Существуют статистические методы, используемые при реализации библиотек R. Сюда также входит моделирование, как линейное, так и нелинейное.
Краткая история
Этот язык является реализацией семантики лексической области видимости наряду с языком S. В 1976 году в Bell Labs Джон Чемберс разработал язык S. Даже большая часть кода S-PLUS не меняется при использовании на языке R. В 1995 году Мартин Махлер и его товарищи создали язык R вместе со свободным программным обеспечением под Общедоступной лицензией.
Официальное объявление о создании сети Comprehensive R Archive Network было сделано 23 апреля 1997 года. В 2000 году была официально выпущена версия 1.0, ставшая первой стабильной бета-версией. Его первый выпуск состоялся в 1995 году, а в последующие годы была выпущена CRAN (комплексная сеть архивов R).
Основная команда была сформирована в 1997 году для дальнейшего развития языка после первых выпусков. В последующие годы было выпущено множество обновлений и модифицированных версий, которые включали новые функции в соответствии с современными операционными системами и технологиями. Последняя модификация была представлена в мае 2021 года.
Техническая спецификация
R является интерпретирующим языком, и для доступа к этому языку требуется интерпретатор командной строки. Вычисления типа sum вводятся в команду promo, а результаты отображаются после интерпретации. Данные и код представлены через S-выражения. Другая особенность этого языка заключается в том, что его можно использовать как набор инструментов, обеспечивающий возможность вычисления общих матриц.
Для запуска и редактирования кода R используются различные приложения. Интегрированные среды разработки, такие как Rattle GUI, RKWard, также доступны для запуска кода языка программирования R. Другое программное обеспечение Microsoft, известное как Microsoft R open, также доступно с совместимостью с дистрибутивом R для сложных вычислений, таких как многопоточные вычисления. R — один из пяти избранных языков программирования по всему миру, которые составляют Apache Spark API.
Язык R поддерживает процедурное программирование наряду с функциями. Однако, в частности, для некоторых функций он поддерживает ООП (объектно-ориентированное программирование) наряду с общими функциями. Значения используются для передачи аргументов, если функции и их оценка происходят при их использовании, что означает, что они не оцениваются при вызове функций.
Пример формата файла R
Синтаксис
> 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
Функция
# 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
Моделирование данных
> 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.
