Основы программирования на языке R

Development | Amber | Комментировать запись

Сегодня R — один из самых популярных скриптовых языков для статистического программирования. Спрос на R-программистов постоянно растет с начала 2010-х годов, и R по-прежнему пользуется статусом языка программирования, предназначенного для специалистов по данным.

Кроме того, в наши дни язык R был адаптирован для глубокого обучения, благодаря чему несколько статистиков смогли легко освоить глубокое обучение в своих областях, что сделало R незаменимой частью текущего развития ИИ.

Читайте также: Как установить язык R на удаленный сервер

История создания языка R

Языку R предшествовал язык под названием S (где S означает statistics, статистика), разработанный AT&T специально для выполнения статистических вычислений. AT&T начала работу над S в 1976 году, и этот язык был частью ее внутренней среды статистического анализа, ранее реализованной в виде библиотек FORTRAN.

Язык S был придуман Джоном Чемберсом. На выбор однобуквенного имени разработчиков вдохновил широко распространенный на то время язык программирования C.

Разработали язык R Росс Ихака и Росс Джентльмен. Это произошло в рамках проекта, задуманного в 1992 году в Оклендском университете в Новой Зеландии. Первая версия была выпущена в 1995 году, а первая стабильная бета-версия появилась в 2000 году.

Изначально R отличался от S тем, что поверх существующих функций S добавлял семантику лексической области действия. Однобуквенное имя R было теперь вдохновлено языком-предшественником S, но в этот раз дял названия взяли первую букву имен обоих авторов.

R был разработан под общедоступной лицензией GNU и свободно распространяется.

Позже корпорация TIBCO, которая купила язык программирования S у AT&T, преобразовала его в S-plus, добавив некоторые расширенные аналитические функции и возможности ООП.

Особенности программирования на R

• Независимость от платформы: данный язык работает на нескольких вычислительных платформах, таких как Windows, Linux и Mac OS.
• Портативность: он легко запускается на мобильных устройствах, планшетах и ​​игровых консолях.
• Частые обновления: благодаря этому разработчики своевременно исправляют ошибки.
• Превосходная графика: язык совместим с графическими библиотеками, такими как ggplot2 и plotly, что обеспечивает качественную визуализацию.
• Универсальность: ежедневно сообщество разрабатывает и улучшает сотни пакетов для тех или иных целей.

Преимущества программирования на R

R по-прежнему остается более широко используемым языком статистического программирования по сравнению с S и S-plus, и это неудивительно, ведь он имеет много достоинств и преимуществ.

• R был разработан с целью создать реализацию S с открытым исходным кодом, поэтому R всегда будет оставаться открытым программным обеспечением.
• С R работают тысячи профессиональных ученых и статистиков, которые постоянно совершенствуют его.
• R совместим с Windows, Mac и Linux. Он работает практически везде и не занимает много места.
• Помимо функций статистической обработки, R также можно использовать в качестве общего языка программирования с возможностями функционального и объектно-ориентированного программирования.
• Благодаря поддержке ggplot2 и plotly R обладает гораздо более высококачественными возможностями визуализации по сравнению с некоторыми коммерческими продуктами.
• Графика, предоставляемая R, красивее по сравнению с другими языками и высоко ценится экспертами во всем мире.
• Изначально R не поставляется с графическим пользовательским интерфейсом. В качестве входных данных он принимает только команды, что позволяет легко сохранять их в виде сценариев и переносить их между доменами.
• Сеансами R можно эффективно управлять. История команд и данные сохраняются между сеансами, поэтому вы можете без особых хлопот продолжить работу с того места, где остановились.
• R поддерживается широким онлайн-сообществом разработчиков.

Недостатки R

R считается наименее критикуемым языком программирования. Однако, несмотря на все свои преимущества, R, как и любой другой язык, далек от совершенства. Прежде чем погрузиться в изучение R, полезно также помнить о недостатках этого языка.

• Слишком резкая кривая обучения: R — непростой язык. Новичкам трудно освоить его из-за интерфейса командной строки. Кроме того, широкий выбор пакетов может сначала сбить с толку. Такие IDE, как RStudio, в некоторой степени помогают смягчить этот недостаток.
• Высокие требования к физической памяти: в отличие от своего конкурента Python, R хранит все данные в физической памяти. Это затрудняет обработку огромных наборов данных. К счастью, в наши дни интегрировать Hadoop в R стало значительно проще, что в сильно упростило проблему.
• Медленное выполнение: код R требует значительной оптимизации, прежде чем он сможет работать так же быстро, как в MATLAB или Python. Чтобы избежать медленного выполнения, при разработке программы необходимо иметь глубокое понимание внутренней работы объектов.

Доступность языка R

R доступен как среда интерфейса командной строки в проекте CRAN (данная аббревиатура расшифровывается как Comprehensive R Archive Network). Однако новичкам проще начинать работу с помощью IDE, которых для R разработано довольно много.

• RStudio: самая популярная среда IDE для начала работы с R. Доступна как настольная, так и корпоративная ее версии.
• StatET: основанная на Eclipse IDE-среда для программирования R и сборки пакетов.
• ESS-R: R также поддерживает несколько статистических пакетов, таких как S-Plus, SAS, Stata и OpenBUGS/JAGS.