logo

TechCodeview

R Programmeringsspråk – Introduktion

R-språket framstår som ett kraftfullt verktyg i den moderna eran av statistisk beräkning och dataanalys. R Language är brett omfamnat av statistiker, datavetare och forskare och erbjuder en omfattande uppsättning paket och bibliotek skräddarsydda för datamanipulation, statistisk modellering och visualisering. I den här artikeln utforskar vi funktionerna, fördelarna och tillämpningarna av programmeringsspråket R, och belyser varför det har blivit en oumbärlig tillgång för datadrivna yrkesverksamma inom olika branscher.

R programmeringsspråk är en implementering av programmeringsspråket S. Den kombineras också med lexikal scoping-semantik inspirerad av Scheme. Dessutom skapades projektet 1992, med en första version släppt 1995 och en stabil betaversion 2000.

varför-R

R programmeringsspråk



Vad är R programmeringsspråk?

R-programmering är ett ledande verktyg för maskininlärning, statistik och dataanalys, vilket gör det enkelt att skapa objekt, funktioner och paket. Designad av Ross Ihaka och Robert Gentleman vid University of Auckland och utvecklad av R Development Core Team, R Language är plattformsoberoende och öppen källkod, vilket gör det tillgängligt för användning i alla operativsystem utan licenskostnader. Utöver dess kapacitet som ett statistiskt paket, integreras R med andra språk som C och C++, vilket underlättar interaktion med olika datakällor och statistiska verktyg. Med en växande gemenskap av användare och hög efterfrågan på Data Science-arbetsmarknaden är R ett av de mest eftertraktade programmeringsspråken idag. R har sitt ursprung som en implementering av programmeringsspråket S med influenser från Scheme, och R har utvecklats sedan starten 1992, med sin första stabila betaversion släppt 2000.

java sträng ersätt allt

Varför använda R Language?

De R Språk är ett kraftfullt verktyg som används ofta för dataanalys, statistisk beräkning och maskininlärning. Här är flera anledningar till varför proffs inom olika områden föredrar R:

1. Omfattande statistisk analys:

  • R-språket är speciellt utformat för statistisk analys och tillhandahåller ett brett utbud av statistiska tekniker och tester, vilket gör det idealiskt för datadriven forskning.

2. Omfattande paket och bibliotek:

  • R Language har ett rikt ekosystem av paket och bibliotek som utökar dess kapacitet, vilket gör det möjligt för användare att utföra avancerad datamanipulation, visualisering och maskininlärningsuppgifter med lätthet.

3. Starka datavisualiseringsmöjligheter:

  • R-språket utmärker sig i datavisualisering och erbjuder kraftfulla verktyg som ggplot2 och plotly, som möjliggör skapandet av detaljerade och estetiskt tilltalande grafer och plotter.

4. Öppen källkod och gratis:

  • Som ett språk med öppen källkod är R gratis att använda, vilket gör det tillgängligt för alla, från enskilda forskare till stora organisationer, utan att behöva kostsamma licenser.

5. Plattformsoberoende:

  • R-språket är plattformsoberoende, vilket innebär att det kan köras på olika operativsystem, inklusive Windows, macOS och Linux, vilket ger flexibilitet i utvecklingsmiljöer.

6. Integration med andra språk:

  • R kan enkelt integreras med andra programmeringsspråk som C, C++, Python och Java, vilket möjliggör sömlös interaktion med olika datakällor och statistiska paket.

7. Växande gemenskap och stöd:

  • R language har en stor och aktiv community av användare och utvecklare som bidrar till dess ständiga förbättringar och ger omfattande support genom forum, e-postlistor och onlineresurser.

8. Hög efterfrågan inom datavetenskap:

  • R är ett av de mest efterfrågade programmeringsspråken på arbetsmarknaden Data Science, vilket gör det till en värdefull färdighet för yrkesverksamma som vill avancera sina karriärer inom detta område.

Funktioner i programmeringsspråket R

De R Språk är känt för sina omfattande funktioner som gör det till ett kraftfullt verktyg för dataanalys, statistisk beräkning och visualisering. Här är några av de viktigaste funktionerna i R:

byt ut en färg i gimp

1. Omfattande statistisk analys:

  • R-langauge tillhandahåller ett brett utbud av statistiska tekniker, inklusive linjär och icke-linjär modellering, klassiska statistiska tester, tidsserieanalys, klassificering och klustring.

2. Avancerad datavisualisering:

  • Med paket som ggplot2, plotly och lattice utmärker R sig på att skapa komplexa och estetiskt tilltalande datavisualiseringar, inklusive plotter, grafer och diagram.

3. Omfattande paket och bibliotek:

  • Comprehensive R Archive Network (CRAN) är värd för tusentals paket som utökar R:s möjligheter inom områden som maskininlärning, datamanipulation, bioinformatik och mer.

4. Öppen källkod och gratis:

  • R är gratis att ladda ner och använda, vilket gör den tillgänglig för alla. Dess öppen källkod uppmuntrar bidrag från samhället och ständiga förbättringar.

5. Plattformsoberoende:

  • R är plattformsoberoende och körs på olika operativsystem, inklusive Windows, macOS och Linux, vilket säkerställer flexibilitet och användarvänlighet i olika miljöer.

6. Integration med andra språk:

  • R-språket kan integreras med andra programmeringsspråk som C, C++, Python, Java och SQL, vilket möjliggör sömlös interaktion med olika datakällor och beräkningsprocesser.

7. Kraftfull datahantering och lagring:

  • R hanterar och lagrar data effektivt och stöder olika datatyper och strukturer, inklusive vektorer, matriser, dataramar och listor.

8. Robust gemenskap och support:

  • R har en levande och aktiv community som ger omfattande stöd genom forum, e-postlistor och onlineresurser, vilket bidrar till dess rika ekosystem av paket och dokumentation.

9. Interactive Development Environment (IDE):

  • RStudio, den mest populära IDE för R, erbjuder ett användarvänligt gränssnitt med funktioner som syntaxmarkering, kodkomplettering och integrerade verktyg för plottning, historik och felsökning.

10. Reproducerbar forskning:

  • R stöder reproducerbara forskningsmetoder med verktyg som R Markdown och Knitr, vilket gör det möjligt för användare att skapa dynamiska rapporter, presentationer och dokument som kombinerar kod, text och visualiseringar.

Fördelar med R-språk

  • R är det mest omfattande statistiska analyspaketet. Eftersom ny teknik och nya koncept ofta dyker upp först i R.
  • Eftersom R programmeringsspråk är en öppen källkod. Således kan du köra R var som helst och när som helst.
  • R programmeringsspråk är lämpligt för GNU/Linux och Windows operativsystem.
  • R-programmering är plattformsoberoende och körs på alla operativsystem.
  • I R är alla välkomna att tillhandahålla nya paket, buggfixar och kodförbättringar.

Nackdelar med R-språk

  • I programmeringsspråket R är standarden för vissa paket mindre än perfekt.
  • Även om R-kommandon ger liten press på minneshanteringen. Så R programmeringsspråk kan förbruka allt tillgängligt minne.
  • I R i princip ingen att klaga om något inte fungerar.
  • R programmeringsspråk är mycket långsammare än andra programmeringsspråk som Python och MATLAB.

Tillämpningar av R-språk

  • Vi använder R för Data Science. Det ger oss ett brett utbud av bibliotek relaterade till statistik. Det ger också miljön för statistisk beräkning och design.
  • R används av många kvantitativa analytiker som sitt programmeringsverktyg. Således hjälper det till med dataimport och rengöring.
  • R är det vanligaste språket. Så många dataanalytiker och forskningsprogrammerare använder det. Därför används det som ett grundläggande verktyg för finansiering.
  • Teknikjättar som Google, Facebook, Bing, Twitter, Accenture, Wipro och många fler som använder R nuförtiden.

Slutsats

Sammanfattningsvis R programmeringsspråk framstår som ett viktigt verktyg för dataanalys, statistisk beräkning och visualisering. Dess omfattande utbud av statistiska tekniker, avancerade datavisualiseringsmöjligheter och omfattande paketekosystem gör det till ett föredraget val för datavetare, statistiker och forskare. Som ett öppen källkod, plattformsoberoende språk ger R tillgänglighet och flexibilitet, medan dess förmåga att integrera med andra programmeringsspråk ökar dess mångsidighet. Det robusta stödet från dess växande community berikar dess användbarhet ytterligare, vilket gör R till en värdefull tillgång i det datavetenskapliga landskapet. Att omfamna R programmeringsspråk ger yrkesverksamma möjlighet att utnyttja data effektivt, driva välgrundade beslut och främja innovation inom olika områden.

R Programmeringsspråk – Vanliga frågor

Vad används programmeringsspråket R till?

De R programmeringsspråk används för statistisk analys, datavisualisering och datavetenskap. Det är populärt bland forskare, datavetare och statistiker för sina kraftfulla verktyg och paket.

Hur installerar jag R och RStudio?

Installera R från CRAN-webbplatsen genom att välja lämplig version för ditt operativsystem, ladda ner och installera RStudio från dess officiella webbplats för att få en användarvänlig IDE för R.

Vilka är några viktiga paket i R?

Essential R-paket inkluderar ggplot2 för visualisering, dplyr för datamanipulation, tidyr för datastädning, markör för maskininlärning, och skinande för att bygga interaktiva webbapplikationer.

Hur kan jag lära mig R-programmering effektivt?

Lär dig R genom onlinekurser (Coursera, edX, DataCamp), tutorials och praktisk övning med verkliga projekt. Använd kostnadsfria resurser som bloggar, forum och YouTube för ytterligare vägledning.

karta vs set

Vilka är fördelarna med att använda R framför andra programmeringsspråk?

R specialiserar sig på statistik och datavisualisering, erbjuder ett enormt paketekosystem, är öppen källkod och gratis, körs på olika OS-plattformar och har starkt communitystöd