معرفی زبان برنامه نویسی R
R یک زبان برنامه نویسی رایگان و متن باز (open-source) و محیط نرم افزاری برای محاسبات آماری و نموداری است که توسط Ross Ihaka و Robert Gentleman در سال 1993 توسعه یافت. زبان R به عنوان یک نرم افزار آماری و ابزار تجزیه و تحلیل داده ها کاربردهای زیادی دارد. R معمولاً با یک رابط خط فرمان ارائه می شود. این زبان برنامه نویسی در پلتفرم های پرکاربرد مانند ویندوز، لینوکس و سیستم عامل مک استفاده می شود. همچنین R به عنوان آخرین زبان برنامه نویسی پیشرفته در نظر گرفته می شود.
اکثر کتابخانه های R در محیط برنامه نویسی R نوشته می شوند، اما برای عملیات محاسباتی سنگین، کدهای C، C++ و Fortran ترجیح داده می شوند. بسیاری از شرکت های بزرگ از جمله فیس بوک، اوبر، Airbnb و گوگل از این زبان برنامه نویسی برای نوشتن برنامه های خود استفاده کرده اند.
دلایل استفاده از زبان برنامه نویسی R
- زبان برنامه نویسی R ابزاری پیشرو برای یادگیری ماشینی، آمار و تجزیه و تحلیل داده است. با استفاده از این زبان می توانید به راحتی اشیا، توابع و بسته ها را ایجاد کنید.
- زبان برنامه نویسی R مختص پلتفرم نیست. به این معنی که این زبان را می توان برای همه سیستم عامل ها اعمال کرد.
- زبان برنامه نویسی R یک زبان متن باز و رایگان است. این ویژگی به هر کسی در هر سازمانی اجازه می دهد تا بدون نیاز به خرید زبان از آن به صورت رایگان استفاده کند.
- زبان برنامه نویسی R نه تنها یک بسته آماری است، بلکه امکان ادغام با زبان های دیگر (مانند C و C++) را نیز به شما می دهد. به این ترتیب می توانید به راحتی با بسیاری از منابع داده و بسته های آماری تعامل داشته باشید.
- طیف عظیمی از کاربران از زبان برنامه نویسی R استفاده می کنند و این جامعه از کاربران روز به روز در حال افزایش است.
- در حال حاضر زبان برنامه نویسی R یکی از پرطرفدارترین زبان های برنامه نویسی در بازار کار علم داده است که آن را به محبوب ترین گرایش تبدیل کرده است.
کاربردهای زبان R
- استنباط آماری
- تحلیل داده ها
- الگوریتم یادگیری ماشین
کاربرد زبان برنامه نویسی R چیست؟
به طور کلی کاربرد زبان برنامه نویسی R را می توان در استنتاج آماری، تحلیل داده ها و الگوریتم یادگیری ماشین یا به عبارت دیگر یادگیری ماشینی بیان کرد.
از سوی دیگر، اگر به کاربرد این زبان در صنعت نگاهی بیندازیم، خواهیم دید که پس از دانشگاهیان، این زبان در حوزه آمار بسیار بیشتر مورد استفاده قرار گرفته و پس از آن در بخش بهداشت و درمان و در نهایت در حوزه یادگیری ماشینی توجه صنعت و بازار را به خود جلب کرده است.
بنابراین آمار، رسم نمودارها و نمودارها و همچنین یادگیری ماشینی را می توان از کاربردهای اصلی زبان R در نظر گرفت که همراه با کتابخانه ای کارآمد در دسترس کاربر برنامه نویس، می تواند برنامه های حرفه ای، کارآمد و مفیدی تولید کند.
این کتابخانه و تمام الگوریتم های فهرست شده در CRAN موجود است. از آنجایی که CRAN رایگان و متن باز است، یک کاربر برنامه نویس می تواند از این الگوریتم ها استفاده کند یا آنها را در هر زمان و هر مکان به صورت رایگان و متن باز اصلاح و بهبود بخشد.
باید گفت که روش های مختلفی در این زبان برای ارائه اثر و همچنین اشتراک گذاری اثر وجود دارد.
برنامه Markdown R و همچنین اپلیکیشن شینی علاوه بر این از طریق آدرس سایت شرکت زبان برنامه نویسی R و در نهایت از طریق آدرس وب سایت Rpub و GitHub روش هایی هستند که این زبان برنامه نویسی برای ارتباط در اختیار کاربران قرار داده است.
مزایای زبان برنامه نویسی R
- زبان برنامه نویسی R کامل ترین و جامع ترین بسته تحلیل آماری است و اغلب فناوری ها و مفاهیم جدیدی به کاربرانی که برای اولین بار در این زبان هستند معرفی می شوند.
- R یک زبان برنامه نویسی متن باز است. بنابراین می توانید آن را در هر مکان و هر زمان اجرا کنید.
- زبان برنامه نویسی R برای سیستم عامل های گنو، لینوکس و ویندوز مناسب است.
- R یک نرم افزار کراس پلتفرم یا کراس پلتفرم است و می تواند بر روی هر سیستم عاملی اجرا شود.
- در این زبان برنامه نویسی، همه می توانند بسته های جدید، راه هایی برای رفع باگ ها و بهبود کدها ارائه دهند.
معایب زبان برنامه نویسی R
- در زبان برنامه‌نویسی استاندارد R، برخی از بسته‌ها بسیار عالی هستند.
- در حالی که دستورات R معمولاً فشار زیادی بر مدیریت حافظه وارد نمی کند. اما برنامه نویسی به این زبان می تواند تمام حافظه دستگاه شما را پر کند.
- معمولاً اگر در R مشکلی پیش بیاید، کسی شکایت نمی‌کند.
- زبان برنامه نویسی R بسیار کندتر از سایر زبان های برنامه نویسی مانند Python و MATLAB است.
ابزارها و بسته های محبوب R- (Popular R Tools and Packages)
RStudio یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) برای نرم افزارR است. این برنامه شامل یک کنسول ، ویرایشگر برجسته است که از اجرای مستقیم کد ، و همچنین ابزارهایی برای طراحی ، اشکال زدایی و مدیریت فضای کار پشتیبانی می کند. شبکه آرشیو جامع R (CRAN) منبع اصلی ابزارها و منابع R است.
Tidyverse مجموعه ای منطقی از بسته های R است که برای علم داده مانند ggplot2 ، dplyr ، readr ، tidyr ، purr ، tibble طراحی شده است.
انواع داده ها در R (Data Types in R)
انواع داده ها در نرم افزار تعریف میشه که در پایین اشاره می شود:
ماتریس (Matrix)
این یک مجموعه داده دو بعدی است. اجزای موجود در یک ماتریس نیز باید از همان نوع داده باشند. مثلا:
> m = matrix( c(‘a’,’a’,’b’,’c’,’b’,’a’), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
> m
>[,1] [,2] [,3]
[1,] “a” “a” “b”
[2,] “c” “b” “a”
توابع در R (Functions)
یک تابع به شما امکان می دهد کد قابل استفاده مجدد را تعریف کنید که می تواند چندین بار در برنامه اجرا شود.
توابع را می توان به طور مکرر نامگذاری و فراخوانی کرد، یا می توان آنها را در محل اجرا کرد (مشابه توابع لامبدا در پایتون). ایجاد درک کامل از توابع R مستلزم درک محیط است. محیط ها به سادگی راهی برای مدیریت اشیا هستند. یک مثال از محیط های عملیاتی این است که می توانید از یک نام متغیر اضافی در یک تابع استفاده کنید. اگر تابع متغیری را تعریف کنید که هیچ متغیری در آن تعریف نشده باشد، نرم افزار محیط سطح بالا را برای آن متغیر بررسی می کند.
توابع داخلی در R (In-built functions in R)
R دارای توابع زیادی است که می توانید از آنها برای انجام کارهای پیچیده مانند نمونه گیری تصادفی استفاده کنید.
به عنوان مثال، می توانید یک عدد را گرد کنید یا فاکتوریل آن را با .
> round(4.147)[1] 4> factorial(3)[1] 6> round(mean(1:6))[1] 4
داده هایی که به تابع ارسال می کنید آرگومان تابع نامیده می شود.
شما می توانید یک مدل رول را با تابع مثال R() شبیه سازی کنید. تابع نمونه () دو آرگومان می گیرد: یک بردار به نام x و یک عدد به نام اندازه. مثلا:
> sample(x = 1:4, size = 2)[] 4 2> sample(x = die, size = 1)[] 3>dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE)>dice[1] 2 4>sum(dice)[1] 6
اشیا در R (Objects)
R اجازه می دهد تا داده ها را با ذخیره سازی آنها در داخل یک شی R ذخیره کند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.