R (мова програмування)

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до: навігація, пошук
R
Rlogo.png
Творці: Ross Ihaka та Robert Gentleman
Розробник: R Development Core Team
Останній реліз: 3.0.1 (16 травня 2013; 5 днів тому)
Система типізації: динамічна
Під впливом від: S, Scheme
ОС: декілька:Linux/Unix, Windows, Mac OS X
Ліцензія: GNU General Public License
Сторінка інтернет: www.r-project.org

R — мова програмування і програмне середовище для статистичних обчислень, аналізу та представлення даних в графічному вигляді. Розробка R відбувалась під істотним впливом двох існуючих мов програмування: мови програмування S з семантикою успадкованою від Scheme [1]. R названа в честь перших літер імен її засновників Роса Іхаки (Ross Ihaka) та Роберта Джентлмена (Robert Gentleman)[2] працівників Оуклендського Універститету, в Новій Зеландії. Незважаючи на деякі принципові відмінності, більшість програм, написаних на мові програмування S запускаються в середовищі R.

R розповсюджуєтся безкоштовно за ліцензією GNU General Public License [3][4] у вигляді вільно дооступого вихідного коду або відкомпільованих бінарних версій більшості операційних систем: Linux, FreeBSD, Microsoft Windows, Mac OS X, Solaris. R використовує текстовий інтерфейс, однак існують різного роду графічні інтерфейси користувача (див. Графічні Редактори Скриптів та IDE).

R містить широкі можливості для проведення статистичних аналізів, включаючи лінійну і нелінійну регресію, класичні статистичні тести, аналіз часових рядів (серій), кластерний аналіз і багато іншого. R легко розбудовується завдяки використанню додаткових функцій і пакетів доступних на сайті Comprehensive R Archive Network (CRAN). Більша частина стандартних функцій R, написана на мові R, однак існує можливість підключати код написаний на C, C++, або Fortran. Також за допомогою програмного коду на C або Java [5] можна безпосередньо маніпулювати R об'єктами.

Зміст

Особливості [ред.]

R належить до інтерпретованих мов програмування і для роботи використовується командний інтерпретатор. Наприклад робота R в терміналі виглядає наступним чином

 > 1+1
 [1] 2

В мові програмування R всі змінні є об'єктами, кожен об'єкт належить до деякого класу.[6] Дані у вигляді об'єктів: векторів, масивів, датафреймів (таблиць даних), списків. R підтримує концепцію Об'єктно-Орієнтованого Програмування (ООП) включаючи generic функції, результат виконання якої залежить від аргументів (типу об'єктів), що передаються generic функції. Хоча R орієнтована на розв'язок і аналіз статистичних задач, може використовуватися для матричних обрахунків з швидкодією порівняльною до математичних пакетів GNU Octave або MATLAB.[7]

Створено велику кількість пакетів для статистичних обчислень, біоінформатики, оптимізації і тд (див. "Пакети/Бібліотеки").

Середовище R містить засоби для візуалізації результатів обчислень (2-вимірні, 3-вимірні графіки, діаграми, гістограми, діаграми (схеми) Ганта тощо). Графічні можливості R дозволяють створювати високоякісні графіки з різними атрибутами, включаючи також математичні формули і символи.

Іншою особливістю є функція Sweave яка дозволяє інтеграцію і виконання коду R в документах написаних за допомогою LaTeX з метою створення динамічних звітів [8].

R de-facto став стандартом серед міжнародної спільноти спеціалістів в області статистики, і широко використовується в розробках статистичних програм та аналізі даних [9]. Згіно щорічному опитуванню Rexer's Annual Data Miner Survey в 2010 році, більшість (43%) серед опитаних датамайнерів (спеціалістів з аналізу даних) використовують в своїй роботі середовище R [10].

Приклади коду R [ред.]

Наступні приклади [11] ілюструють базовий синтакс мови програмування R використовуючи інтерфейс командного рядка:

Приклад 1 [ред.]

Створення числового і символьного векторів

> # Все що за символом # інтерпретується як коментар
> x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)  # Створення числового вектора
> y <- 2^x                      # піднесення числа до степеня х
> y                             # перегляд змісту об'єкта y, аналогічно print(y)      
 [1]    2    4    8   16   32   64  128  256  512 1024
 
> b1 <- c("Kharkiv","Kyiv","Lviv") # символьний вектор
> b1
[1] "Kharkiv" "Kyiv"  "Lviv"
Гістограма згенерована за допомогою коду R Приклад 2

Приклад 2 [ред.]

Генерація випадкових чисел нормального розподілу і побудова гістограми

> x <- rnorm(1000) # генерація 1000 випадкових чисел 
                   # з розподілу Гауса
> histogram <- hist(x, breaks=50, plot=FALSE) # розрахунок гістограми для змінної x,  
                                              # кількість інтервалів 50 
> plot(histogram, col="blue",border="red") # рисунок гістограми за допомогою функції plot()

Пакети/Бібліотеки [ред.]

Можливості R значно розширюються за рахунок додаткових пакетів (бібліотек). Пакети розробляються безпосередньо самими користувачами R. Існує більше 4500 пакетів, доступних на сайті Comprehensive R Archive Network (CRAN), Omegahat , Bioconductor, R-Forge. [12].

На сторінці "Task View" вебсайту CRAN розміщено список напрямків (Фінанси, Генетика, Хеміометрія і Математична Фізика, Навколишнє середовище, Суспільні науки) в яких використовується R і для яких доступні пакети на сайті CRAN.


Графічні Редактори Скриптів та IDE [ред.]

Для роботи з R існує ряд графічних інтерфейсів (GUI): [ред.]

  • Графічна оболнонка RGui разом з командною оболонкою (терміналом) R Console входять до базового пакету R в версії для Windows
  • RStudio - зручне кросплатформне середовище розробки з відкритим кодом (існує можливість запуску на віддаленому linux сервері).
  • RKward – розширюване середовище розробки IDE
  • RapidMiner і розширення RapidMiner R - середовище розробки для аналізу і обробки даних з використанням R, WEKA
  • Java Gui for R ( JGR) – кроссплатформний термінал і редактор R написаний на Java
  • Deducer - графічний інтерфейс для проведення аналізів даних з використанням системи меню ( подібний до SPSS ). Розроблений для використання разом з JGR та RGui.
  • Rattle GUI – кроссплатформний графічний інтерфейс розроблений для [en.wikipedia.org/wiki/Data_mining датамайнінгу] (збору і аналізу даних).
  • R Commander – кроссплатформний GUI з системою меню і доступними додатковими плагінами ( базується Tcl/Tk )
  • RExcel – додаток до Microsoft Excel, який дозволяє використовувати можливості R
  • Sage – середовище для проведення математичних розрахунків з використанням інтерфесу веб-браузера, бібліотек R і підтримкою rpy
  • Red-R – інтерфейс для аналізу, що використовує R
  • Tinn-R – графічний інтерфейс

Текстові редактори та середовища розробки (IDE) з частковою підтримкою R: [ред.]

gedit, Bluefish, IDE Eclipse, Kate,[13] Vim, Emacs (Emacs Speaks Statistics ), Crimson Editor, ConTEXT, Tinn-R[14], Geany, jEdit, Syn, TextMate — The Missing Editor for Mac OS X, SciTE, WinEdt (R Package RWinEdt), WPE, notepad++[15] і SciViews.

Взаємодія з іншими мовами програмування [ред.]

Функціонал R доступний для використання в мовах програмуваннях Python (за допомогою пакету RPy[16]), Perl (за допомогою модуля Statistics::R[17] ) і Ruby (за допомогою RSRuby[18] ).

Підтримка R пропієтарними програмними продуктами [ред.]

Деякі пропієтарні програмні продукти призначені для аналізу статистичних даних (напр. SPSS, STATISTICA[19], SAS[20] ) містять розширення, розроблені з метою інтеграції в свої структури функціоналу R .

Заснована в 2007 році компанія Revolution Analytics розпочала комерційну підтримку версії R під назвою ParallelR розробленої спеціально для кластерів робочих станцій. В 2011 з'явилася можливість зчитувати і записувати дані в формат файлів SAS за допомогою пропієтарного Enterprise R.[21].

Див. також [ред.]

Українська література з R [ред.]

Посилання [ред.]

  1. ↑ Michael J. Crawley (2007). The R Book. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-51024-7. 
  2. ↑ «Robert Gentleman's home page». Процитовано 2009-07-20. 
  3. ↑ «Free Software Foundation (FSF) Free Software Directory: GNU R». Процитовано 2010-07-05. 
  4. ↑ «What is R?». Процитовано 2009-04-28. 
  5. ↑ Duncan Temple Lang, Calling R from Java, http://www.omegahat.org/RSJava/RFromJava.pdf, процитовано 2010-07-05 
  6. ↑ W. N. Venables та B. D. Ripley (2002). Modern Applied Statistics with S (вид. четверте). Springer. ISBN 978-0-387-95457-8. 
  7. ↑ «Speed comparison of various number crunching packages (version 2)». SciView. Процитовано 2007-11-03. 
  8. ↑ Leisch F Sweave, Part I: Mixing R and LaTeX: A short introduction to the Sweave file format and corresponding R functions // R News. — Т. 2. — (2002) (3) С. 28–31.
  9. ↑ Vance, Ashlee (2009-01-06). «Data Analysts Captivated by R's Power». New York Times. Процитовано 2009-04-28. «R is also the name of a popular programming language used by a growing number of data analysts inside corporations and academia. It is becoming their lingua franca...» 
  10. ↑ http://www.rexeranalytics.com/Data-Miner-Survey-Results-2010.html
  11. ↑ Віктор Гнатюк (2010). Вступ до R на прикладах. 
  12. ↑ Robert A. Muenchen. «The Popularity of Data Analysis Software». 
  13. ↑ «Syntax Highlighting». Kate Development Team. Архів оригіналу за 2008-07-07. Процитовано 2008-07-09. 
  14. ↑ «Tinn-R Editor - GUI for R Language and Environment». Tinn-R Team. Процитовано 2010-11-07. 
  15. ↑ «NppToR: R in Notepad++». sourceforge.net. Процитовано 2010-07-11. 
  16. ↑ RPy home page
  17. ↑ Statistics::R page on CPAN
  18. ↑ RSRuby rubyforge project
  19. ↑ http://www.statsoft.com/solutions/r-language-platform/
  20. ↑ http://www.sas.com/news/preleases/RintegrationSGF09.html
  21. ↑ 'Red Hat for stats' goes toe-to-toe with SAS

Зовнішні лінки / Ресурси інтернету [ред.]

Отримано з http://uk.wikipedia.org/w/index.php?title=R_(мова_програмування)&oldid=12655824