Содержание
Язык R
Общее описание языка R
Простой и полезный язык для статистики, машинного обучения и DataMining.История создания
Соглашения оформления кода
За основу соглашений оформления кода был принят «Google's R Style Guide»: https://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/Rguide.xml- К: использовал «венгерскую нотацию» по чисто педагогическим причинам (и далеко не везде). Незнакомым с программированием (экономистам, биологам и пр.) гораздо проще понимать на начальном уровне (сужу по себе, кстати) -- АтрашкевичАндрей.
Программа «Hello, world!»
# это однострочный комментарий hw.str <- "Hello, world!" # ввод переменной print(hw.str) # вывод переменной print(HW.str) # это строчка выдаст ошибку, т.к. R чувствителен к регистру
# в R нет многострочных комментариев "Hello, world!" -> hw.str # стрелочка работает в обе стороны hw.str # так удобнее всего, наверное, удобнее всего выводить на печать
(hw.str <- "Hello, world!") # иногда так удобно: сразу присвоил значение и вывел на печать
R как калькулятор
Все имеющиеся т.н. «статистические» пакеты можно условно разделить на три категории:- библиотеки высокоуровневых ЯП (Seismic UNIX в Си, Pandas в Python) и специализированные языки для математических (включая статистические) вычисления: GNU Octave, Julia, MATLAB, MATCAD
- «взбесившиеся» научные калькуляторы: помимо R к ним относятся Gretl (GNU Regression, Econometrics and Times-series Library), GAUSS.
- «взбесившиеся» табличные процессоры: работа с ними напоминает MS Excel, у которого оставили только VBA-редактор (например, SAS Base — фактический стандарт в банковской и страховой индустриях, STATA или Statistica) или существенно урезали возможности редактирования редактирования ячеек и «кнопочные» функции и меню (SPSS и SAS Enterprise Guide).
R можно использовать как хороший научный и статистический калькулятор.
2 + 2 # наверное, выведет 4
12 + 5 * (3 - 7) + 24/48 # должно быть, выведет -7.5
a <- 2 # переменной с именем "a" присвоим значение 2 b <- 3 # переменной с именем "b" присвоим значение 3 a + b # выведем сумму переменных с именами "a" и "b" (скорее всего, выведет 5)
d <- 3 # переменной "d" присвоим значение 3 d <- d + 5 # переменной "d" присвоим предыдущее её значение, прибавив 5 d # скорее всего, вернет 8
# совсем просто: значение функции Гомпертца, для a <- 0.993 # верхняя ассимптота b <- -2.63 # смещение по t d <- -1.257 # масштабированием по t t <- 6.2567 # момент времени gompertz.value <- a * exp(b * exp(d * t)) gompertz.value # очевидно, что значение будет равно 0.9919975
Векторы
Векторы в R — один из двух наиболее часто используемых объектов. Вектор в R понимается не как элемент векторного пространства (то есть не в строго математическом смысле), а как набор однородных данных. Можно сказать, что вектор в R — массив (или контейнер) однородных данных. Числовые вектора в R — частный случай.# вектор, не содержащий элементов empty.vec <- c() # для инициализации вектора используется оператор c() empty.vec
#вектор можно задать простым перечислением элементов first.vec <- c(1, 5, 12, 6.78, 5.4645) first.vec # выведет весь вектор # нумерация элементов вектор начинается с 1, а не с 0, как, например, в Си first.vec[1] # покажет первый элемент вектора first.vec[4] # покажет четвертый элемент вектора, т.е. 6.78 first.vec[2:4] # покажет элементы со второго по четвертый
# можно задать вектор, состоящий из строк second.vec <- c("one", "two", "three") second.vec[2]
# если в векторе встречаются и строки, и числа, то все элементы вектора, будут строками second.vec <- c(1, "two", 3) # функция is.numeric() возвращает ИСТИНА, если ее аргумент - число, иначе ЛОЖЬ is.numeric(second.vec[1])
Функции, ветвления и циклы
Синтаксис любой функции в R выглядит следующим образом:function.name <- function(<argument_1>, <argument_2>, ...){ # code <return(value_to_return)> }
Можно использовать упрощенный синтаксис (что делать крайне не советую — АтрашкевичАндрей)
function_name <- function(<argument_1>, <argument_2>, ...) # code here
В этом случае можно писать код только в строчку после закрывающей скобки.
# квадрат числа FuncOne? <- function(x) x^2 FuncOne?(2.75) # вернет 7.5625
# экспонента числа минус его куб FuncTwo? <- function(x){ result <- exp(x) result <- result - x**3 # степень можно записать и как "^", и как "**" return(result) } FuncTwo?(6.5) # вернет 390.5166
Вычисление факториала
Синтаксис цикла for:for(iterator_name in start_value:stop_value){ # code }Если необходимо задать шаг итерации, то запись несколько отличается:
for(itarator_name in seq(start_value, stop_value, by = by_value)){ # code }
# инкрементное решение FuncFactorialIteraion? <- function(n){ # знак ";" обязательно нужен только в таких случаях записи более одной команды в строчку stopifnot (n > 0); factorial <- 1 # если условие в скобках не ИСТИНА, значит прекращается исполнение for (i in 1:n) { factorial <- factorial * i } return(factorial) } FuncFactorialIteraion?(5) # должен вернуть 120
Для проверки условий ветвлений используются логические выражения (принимающие одно из возможных значений: ИСТИНА или ЛОЖЬ). Для записи логических выражений используются логические операторы И, ИЛИ, НЕ. В синтаксисе R: &, |, ! — соответственно.
Синтаксис ветвления:
if (condition_1) { # code если условие condition_1 - ИСТИНА } else if (condition_2) { # code если условие condition_2 - ИСТИНА } # ... } else if (condition_N) { # code если условие condition_N - ИСТИНА } else { # code если condition_1 ... condition_N все ЛОЖЬ }
# рекурсивное решение FuncFactiorialRecur? <- function(n) { stopifnot (n >= 0) if (n == 0) { return(1) } else { return(n * Func.Factorial.Recur(n - 1)) #вызов функции из самой себя } } FuncFactiorialRecur?(4) # должен вернуть 24
Числа Фибоначчи
# последовательность Фибоначчи F = {0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, ...} FuncFibonacci? <- function(n) { stopifnot (n > 0) if (n == 1) { return(0) } else if (n == 2) { #обратите внимание на пробел между else и if return(1) } else { return(Func.Fibonacci(n - 1) + Func.Fibonacci(n - 2)) } } FuncFibonacci?(8) # вернет 13
Использование языка
Литература
- 1 R Language Definition. Version 3.1.2 (2014-10-31) DRAFT / R Core Team - 2014 - 60 p.
- http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-lang.pdf
- Venables W. N., Smith and the R Core Team D. M. An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics. Version 3.1.2 (2014-10-31) / W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team - 2014 - 105 p. : http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf
- Paradis E. R for beginners / Paradis E. - 2005 - 72 p. : http://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_en.pdf
- Norman Matloff. The Art of R Programming / Matloff N. - 2009 - 193 p. : http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/132/NSPpart.pdf
The Art of R Programming — книга для тех, кто знаком (и знаком неплохо) с программированием. В ее приложениях находится хороший список литературы, включая ссылки на интернет-источники. -- АтрашкевичАндрей