Einzigartige Merkmale der R

R ist mehr als nur eine domänenspezifische Programmiersprache bei der Datenanalyse ausgerichtet. Es hat einige einzigartige Eigenschaften, die es sehr leistungsfähig machen, das wichtigste wohl die Vorstellung zu sein von Vektoren. Diese Vektoren können Sie manchmal komplexe Operationen auf einer Reihe von Werten in einem einzigen Befehl auszuführen.

Falls mehrere Berechnungen mit Vektoren

R ist ein Vektor-basierte Sprache. Sie können von einem denken Vektor als eine Zeile oder Spalte von Zahlen oder Text. Die Liste der Nummern {1,2,3,4,5}, zum Beispiel könnte ein Vektor sein. Anders als die meisten anderen Programmiersprachen ermöglicht R Sie Funktionen auf den gesamten Vektor in einer einzigen Operation anwenden, ohne die Notwendigkeit für eine explizite Schleife.

Es ist Zeit, zu veranschaulichen Vektoren mit einigen echten R-Code. Zunächst weisen Sie die Werte 15 einen Vektor, genannt x:

> x lt; - 1: 5> x [1] 1 2 3 4 5

Als nächstes fügen Sie den Wert 2 für jedes Element in dem Vektor x:

> X + 2 [1] 3 4 5 6 7

Sie können auch einen Vektor zu einem anderen hinzufügen. So fügen Sie die Werte 06.10 elementweise zu x, Sie wie folgt vor:

> X + 06.10 [1] 7 9 11 13 15

Um dies zu tun, in den meisten anderen Programmiersprache würde eine explizite Schleife erfordern durch jeden Wert laufen von x. Jedoch ist R entwickelt, um viele Operationen in einem einzigen Schritt durchzuführen. Diese Funktionalität ist eine der Funktionen, die R so nützlich zu machen - und leistungsstark - für die Datenanalyse.


Die Verarbeitung mehr als nur Statistiken

R wurde von den Statistikern entwickelt, um statistische Datenanalyse zu erleichtern. Dieses Erbe weiter, so dass R ein sehr mächtiges Werkzeug für praktisch jede statistische Berechnungen durchführen.

Als R begann, haben viele Menschen in der Statistik von den Anfängen bis erweitern weg wer würde sich als Programmierer beschreiben, anstatt Statistiker mit R. beteiligt werden Das Ergebnis ist, dass R jetzt hervorragend geeignet für eine Vielzahl von nicht-statistischen Aufgaben, einschließlich der Datenverarbeitung, grafische Visualisierung und Analyse aller Art. R wird in den Bereichen Finanzen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Genetik, Biologie und Marktforschung, um nur ein paar verwendet.

R ist Turing abgeschlossen ist, was bedeutet, dass Sie R allein verwenden können, um zu programmieren, was Sie wollen. (Nicht jede Aufgabe ist einfach in R zu programmieren, wenn.)

Ausführen von Code ohne einen Compiler

R ein interpretierte Sprache, was bedeutet, dass - im Gegensatz zu kompilierten Sprachen wie C und Java - Sie brauchen nicht einen Compiler zunächst ein Programm von Ihrem Code erstellen, bevor Sie sie verwenden können. R interpretiert der Code, den Sie direkt zur Verfügung stellen und wandelt sie in niedrigerer Ebene ruft vorab kompilierten Code / Funktionen.

In der Praxis bedeutet dies, dass Sie einfach Ihren Code schreiben und zu R senden, und der Code ausgeführt wird, die der Entwicklungszyklus einfach macht. Diese einfache Entwicklung geht auf Kosten der Geschwindigkeit der Ausführung von Code, jedoch. Der Nachteil einer interpretierten Sprache ist, dass der Code läuft in der Regel langsamer als die entsprechenden kompilierten Code.

Wenn Sie Erfahrung in anderen Sprachen haben, beachten Sie, dass R nicht C oder Java. Obwohl Sie R als prozedurale Sprache wie C oder einer objektorientierten Sprache wie Java, R wird meist können auf der funktionalen Programmierparadigma basiert. Diese Eigenschaft erfordert ein bisschen eine andere Mentalität. Vergessen Sie, was Sie über andere Sprachen kennen und bereiten sich auf etwas ganz anderes.


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