R (мова програмування)
R — мова програмування і програмне середовище для статистичних обчислень, аналізу та зображення даних в графічному вигляді. Розробка R відбувалась під істотним впливом двох наявних мов програмування: мови програмування S з семантикою, успадкованою від Scheme[6]. R названа за першою літерою імен її засновників Роса Іхаки (Ross Ihaka) та Роберта Джентлмена, (Robert Gentleman)[7] працівників Оклендського Університету в Новій Зеландії. Незважаючи на деякі принципові відмінності, більшість програм, написаних мовою програмування S запускаються в середовищі R. R поширюється безкоштовно за ліцензією GNU General Public License [8][9] у вигляді вільнодоступного вихідного коду або відкомпільованих бінарних версій більшості операційних систем: Linux, FreeBSD, Microsoft Windows, Mac OS X, Solaris. R використовує текстовий інтерфейс, однак існують різні графічні інтерфейси користувача (див. Графічні Редактори Скриптів та IDE). R має значні можливості для здійснення 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) [Архівовано 5 січня 2008 у Wayback Machine.]. Більша частина стандартних функцій R написана мовою R, однак існує можливість підключати код, написаний C, C++ або Фортраном. Також за допомогою програмного коду на C або Java [10] можна безпосередньо маніпулювати R об'єктами. ОсобливостіR належить до інтерпретованих мов програмування і для роботи використовується командний інтерпретатор. Наприклад, робота R в терміналі має такий вигляд: > 1+1
[1] 2
R підтримує концепцію об'єктно-орієнтованого програмування (ООП), включаючи generic функції, результат виконання якої залежить від аргументів (типу об'єктів), що передаються generic функції. В мові програмування R всі змінні є об'єктами, кожен об'єкт належить до певного класу.[11] При цьому R має дві класові моделі: S3 та S4. Перша була реалізована від початку існування R, друга була додана у версії 1.7.0 [12] з пакетом methods [Архівовано 27 серпня 2013 у Wayback Machine.]. S3 не є справжньою класовою системою, класи S3-об'єкта визначаються простим атрибутом — вектором символьних рядків: > q <- 1
> class(q) # перевіряємо клас q
[1] "numeric" # q - число
> class(q) <- c("character", class(q)) # "розширимо" клас q
> q
[1] 1
attr(,"class")
[1] "character" "numeric" # тепер q належить до двох класів
При цьому, при виконанні generic функцій, таких як # Генеруємо вибірку з повторами з множини перших 5 літер, розміром у 20 елементів.
# Після чого будуємо факторну таблицю (contingency table)
> m <- table(sample(LETTERS[1:5], size = 20, replace = T))
# щоб дізнатись значення змінної - просто вводимо її ім'я в консолі
> m
A B C D E
4 5 3 2 6
> class(m)
[1] "table" # m - факторна таблиця
> summary(m) # фактично виконується summary.table()
Number of cases in table: 20
Number of factors: 1
> as.vector(m) # m як вектор
[1] 4 5 3 2 6
> summary(as.vector(m)) # виконується summary.default()
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
2 3 4 4 5 6
Хоча S3 проста система, але вона виявилась досить потужною і зручною саме для інтерактивного аналізу даних. S4 класи не такі "інтерактивні" і вони більше підходять для написання, наприклад, бібліотек. При створенні S4 класу потрібно вказати його ім'я і слоти (тобто поля). При цьому можна вказати від яких класів походить цей клас (це можуть бути S4 і S3 класи), прототип і функцію валідації (за замовченням перевіряється лише відповідність типу слоту і його значення, але можна ввести перевірку самого значення, наприклад, допускати лише числа менші 10). # Визначаємо S4-клас
AClass <- setClass("AClass" # ім'я класу
, representation(adata = "character", alength = "numeric") # імена слотів та їхні типи/класи
, prototype(adata = "Hello world!", alength = 12) # прототип класу
, validity = function(object){ # функція валідації
if(object@alength < 15) return(T) # якщо alength < 15, то все ок
F # інакше - помилка
}
# наслідуємо AClass додавши новий слот )
BClass <- setClass("BClass", contains= "AClass", slots = c(bdata = "numeric"))
# створюємо об'єкт класу AClass
> AClass()
An object of class "AClass" # оскільки в конструктор нічого не було передано
Slot "adata": # то створюється прототип
[1] "Hello world!"
Slot "alength":
[1] 12
# створюємо інший AClass-об'єкт
> AClass(adata = "Hello another world!", alength = nchar("Hello another world!"))
Error in validObject(.Object) : invalid class “AClass” object: FALSE # alength >= 15, тому генерується помилка
S4-generic функції також мають певні відмінності від їхніх S3 побратимів. Головною відмінністю є можливість визначення сигнатури для generic-функції і для її методів, тобто перевіряється тип не лише першого аргументу, а й решти. При цьому в сигнатурі можна використати спеціальні типи ANY та MISSING, які вказують на те, що аргумент може бути будь-якого типу, або бути обов'язково пропущеним, відповідно. Оскільки в R функції є об'єктами першого класу (тобто їх можна передавати як аргументи в інші функції та присвоювати змінним), то можна створити клас від типу function: # визначимо функцію, яка просто збільшує аргумент на 10 і повертає результат
foo <- function(p){
p + 10;
}
# наслідуємо клас від функції
CFun <- setClass("CFun", contains = c("function")
, slots = c(param = "numeric")
)
# визначимо метод generic-функції show для класу CFun
setMethod("show", "CFun",
function(object) {
cat("Show method for CFun objects\n") # виводимо рядок
cat(object(object@param)) # використовуємо CFun-об'єкт як функцію
})
# створимо новий об'єкт класу CFun
> cf.obj <- CFun(foo, param = 13)
# тепер введемо в консолі ім'я створеного об'єкту, щоб подивитись його значення
# при цьому буде знайдено відповідний метод функції show
> cf.obj
Show method for CFun objects
23 # == foo(13) == cf.obj(cf.obj@param)
Важливою особливістю R є тотальне використання того, що називають, recycling: # Створюємо вектор чисел від 1 до 10
> x <- 1:10
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# кожен елемент х порівнюється з 4
# фактично х порівнюється з 10-елементним вектором, що складається лише з 4
# говорять, що 4 була recycled, перероблена
> x > 4
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
# додамо 10 до елементів х окрім 4,5 та 6-го
> x[-(4:6)] + 10
[1] 11 12 13 17 18 19 20
# якщо довжина довшого об'єктів не ділиться націло на довжину коротшого, то виводиться попредження
# але операція все одно виконується
> x + c(10, 100, 1000)
[1] 11 102 1003 14 105 1006 17 108 1009 20
Warning message:
In x + c(10, 100, 1000) :
longer object length is not a multiple of shorter object length
Створено багато пакетів для статистичних обчислень, біоінформатики, оптимізації тощо (див. "Пакети/Бібліотеки"). Середовище R містить засоби для візуалізації результатів обчислень (двовимірні, тривимірні графіки, діаграми, гістограми, діаграми (схеми) Ганта тощо). Графічні можливості R дозволяють створювати високоякісні графіки з різними атрибутами, зокрема 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[14]. R de-facto став стандартом у міжнародній спільноті спеціалістів в галузі статистики, і широко використовується в розробках статистичних програм та аналізі даних[15]. Згідно щорічному опитуванню Rexer's Annual Data Miner Survey в 2010 році, більшість (43%) серед опитаних спеціалістів з аналізу даних використовують у своїй роботі середовище R[16]. Приклади коду RПриклади[17] ілюструють базовий синтаксис мови програмування R з використанням інтерфейсу командного рядка: Приклад 1Створення 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"
 Приклад 2Генерація 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") # зображення гістограми за допомогою функції plot()
Пакети/БібліотекиМожливості R значно розширюються додатковими пакетами (бібліотеками). Пакети розробляються безпосередньо користувачами R. Станом на вересень 2024 року було понад 21 тисячу пакетів,[18] доступних здебільшого на сайті Comprehensive R Archive Network (CRAN) [Архівовано 5 січня 2008 у Wayback Machine.], а також на сайтах Omegahat , Bioconductor [Архівовано 16 липня 2011 у Wayback Machine.], R-Forge [Архівовано 6 липня 2011 у Wayback Machine.]. [19]. На сторінці "Task View" вебсайту CRAN [Архівовано 20 червня 2010 у Wayback Machine.] розміщено список напрямків (Фінанси, Генетика, Хеміометрія і Математична Фізика, Навколишнє середовище, Суспільні науки), в яких використовується R і для яких доступні пакети на сайті. Графічні Редактори Скриптів та IDEДля роботи з R існує кілька графічних інтерфейсів (GUI)
Середовища розробки (IDE)Текстові редактори та середовища розробки (IDE) з частковою підтримкою Rgedit, Bluefish [Архівовано 5 липня 2011 у Wayback Machine.], IDE Eclipse, Kate,[20] Vim, Emacs (Emacs Speaks Statistics [Архівовано 2 травня 2022 у Wayback Machine.]), Crimson Editor [Архівовано 17 грудня 2017 у Wayback Machine.], ConTEXT [Архівовано 27 червня 2011 у Wayback Machine.], Tinn-R[21], Geany [Архівовано 28 січня 2021 у Wayback Machine.], jEdit, Syn [Архівовано 20 серпня 2011 у Wayback Machine.], TextMate — The Missing Editor for Mac OS X [Архівовано 6 вересня 2008 у Wayback Machine.], SciTE [Архівовано 20 лютого 2011 у Wayback Machine.], WinEdt [Архівовано 26 квітня 2007 у Wayback Machine.] (R Package RWinEdt), WPE, notepad++[22] і SciViews. Взаємодія з іншими мовами програмуванняR доступна для використання у мовах програмуваннях Python (за допомогою пакета RPy[23]), Perl (за допомогою модуля Statistics::R[24] ) і Ruby (за допомогою RSRuby[25] ). Підтримка R пропрієтарними програмними продуктамиДеякі пропрієтарні програмні продукти, призначені для аналізу статистичних даних (напр. SPSS, STATISTICA[26], SAS[27]), мають розширення, розроблені для інтеграції у свої структури функціоналу R. Заснована 2007 року 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 у формат файлів SAS за допомогою пропієтарного Enterprise R[28]. Див. також
Українська література з R
Примітки
Посилання
|
||||||||||||||||||||||||||||||
Portal di Ensiklopedia Dunia
