R Programiranje - Vodič za početnike za R programski jezik za početnike

R je jedan od najpopularnijih analitičkih alata. No, osim što se koristi za analitiku, R je i programski jezik.Njegovim rastom u IT industriji, naglo raste potražnja za kvalificiranim ili s razumijevanjem R-a kao alata za analitiku podataka i programskog jezika.Na ovom blogu ću vam pomoći da razumijete različite osnove programiranja R. U našem str previdni Blog ,razgovarali smo zašto nam treba Analytics, što je poslovna analitika, zašto i tko koristi R.

Na ovom blogu razumjet ćemo temeljne koncepte R programiranja u sljedećem slijedu:

1. Varijable
2. Tipovi podataka
3. Operateri podataka
4. Uvjetna izjava
5. Petlje
6. Funkcije

Možete proći kroz snimanje webinara R programskog jezika gdje je naš instruktor detaljno objasnio teme s primjerima koji će vam pomoći da bolje razumijete R programiranje.

R Programiranje za početnike | R Vodič za programski jezik | Edureka

Krenimo naprijed i pogledajmo prvi koncept R programiranja - varijable.

R Programiranje: Varijable

Varijable nisu ništa drugo do naziv memorijskog mjesta koji sadrži vrijednost. Varijabla u R može pohraniti numeričke vrijednosti, složene vrijednosti, riječi, matrice, pa čak i tablicu. Iznenađujuće, zar ne?

Smokva: Stvaranjevarijabli

Gornja slika pokazuje nam kako se varijable stvaraju i kako se pohranjuju u različite memorijske blokove. U R, ne moramo deklarirati varijablu prije nego što je upotrijebimo, za razliku od ostalih programskih jezika kao što su Java, C, C ++ itd.

Krenimo naprijed i pokušajmo razumjeti što je vrsta podataka i razne vrste podataka podržane u R.

R Programiranje: Vrste podataka

U R, varijabla sama nije deklarirana ni za jedan tip podataka, već dobiva tip podataka R objekta koji joj je dodijeljen. Dakle, R se naziva dinamički tipkanim jezikom, što znači da možemo uvijek iznova mijenjati tip podataka iste varijable kada ga koristimo u programu.

Tipovi podataka određuju koji tip vrijednosti varijabla ima i koji se tip matematičkih, relacijskih ili logičkih operacija može primijeniti na nju bez izazivanja pogreške. U R-u postoji mnogo vrsta podataka, no u nastavku su najčešće korišteni:

Razmotrimo sada svaku od ovih vrsta podataka pojedinačno, počevši od Vektora.

Vektori

Vektori su najosnovniji R podatkovni objekti i postoji šest vrsta atomskih vektora. Ispod je šest atomskih vektora:

Logično : Koristi se za pohranu logičke vrijednosti poput PRAVI ili NETOČNO .

Numerički : Koristi se za pohranu pozitivnih i negativnih brojeva, uključujući stvarni broj.

Npr .: 25, 7.1145, 96547

Cijeli broj : Sadrži sve cjelobrojne vrijednosti, tj. Sve pozitivne i negativne cijele brojeve.

Npr .: 45.479, -856.479, 0

Kompleks : To su oblika x + yi, gdje su x i y numerički, a i predstavlja kvadratni korijen od -1.

Npr .: 4 + 3i

Lik : Koristi se za pohranu jednog znaka, skupine znakova (riječi) ili grupe riječi zajedno. Znakovi se mogu definirati u pojedinačnim navodnicima ili dvostrukim navodnicima.

za što se koristi programiranje sas

Npr .: 'Edureka', 'R je zabavno učiti'.

Općenito, vektor se definira i inicijalizira na sljedeći način:

Vtr = c (2, 5, 11, 24) Ili Vtr<- c(2, 5, 11 , 24)

Krenimo naprijed i razumijejmo druge vrste podataka u R.

Popis

Popisi su prilično slični vektorima, ali popisi su R objekti koji mogu sadržavati elemente različitih vrsta kao što su & minus brojevi, nizovi, vektori i drugi popis unutar njih.

Npr:

Vtr<- c('Hello', 'Hi','How are you doing') mylist <- list(Vtr, 22.5, 14965, TRUE) mylist 

Izlaz:

[[1]] [1] 'Zdravo' 'Bok' 'Kako radite li '[[2]] [1] 22,5 [[3]] [1] 14965 [[4]] [1] ISTINA

Matrica

Matrica je R objekt u kojem su elementi raspoređeni u dvodimenzionalni pravokutni raspored.

Osnovna sintaksa za stvaranje matrice u R je & minus

 matrica (podaci, nrow, ncol, byrow, dimnames) 

Gdje:

• podaci je ulazni vektor koji postaje podatkovni elementi matrice.
• nrow je broj redaka koji će se stvoriti.
• ncol je broj stupaca koje treba stvoriti.
• byrow je logičan trag. Ako je ISTINA, tada su ulazni vektorski elementi poredani po redovima.
• dimname je imena dodijeljena retcima i stupcima.

Primjer:

Mymatrix<- matrix(c(1:25), nrow = 5, ncol = 5, byrow = TRUE) Mymatrix 

Izlaz:

[, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [, 5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 6 7 8 9 10 [3,] 11 12 13 14 15 [4, ] 16 17 18 19 20 [5,] 21 22 23 24 25

NIZ

Nizovi u R su podatkovni objekti koji se mogu koristiti za pohranu podataka u više od dvije dimenzije. Kao ulaz uzima vektore i koristi vrijednosti u Ne parametar za stvaranje niza.

Osnovna sintaksa za stvaranje niza u R je & minus

 niz (podaci, zatamnjeni, zatamnjeni nazivi) 

Gdje:

java ima-odnos

• podaci je ulazni vektor koji postaje element podataka niza.
• Ne je dimenzija niza, gdje prosljeđujete broj redaka, stupaca i broj matrica koje će se stvoriti pomoću spomenutih dimenzija.
• dimname je imena dodijeljena retcima i stupcima.

Primjer:

Myarray<- array( c(1:16), dim=(4,4,2)) Myarray 

Izlaz:

, , jedan [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 ,, 2 [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16

Okvir podataka

Data Frame je tablica ili dvodimenzionalna struktura nalik nizu u kojoj svaki stupac sadrži vrijednosti jedne varijable, a svaki redak sadrži jedan skup vrijednostizasvaki stupac. Ispod su neke od karakteristika podatkovnog okvira koje treba uzeti u obzir svaki put kad radimo s njima:

• Imena stupaca ne smiju biti prazna.
• Svaki stupac trebao bi sadržavati jednaku količinu podataka.
• Podaci pohranjeni u podatkovnom okviru mogu biti numeričkog, faktora ili tipa znakova.
• Imena redaka trebala bi biti jedinstvena.

Primjer:

emp_id = c (100: 104) emp_name = c ('John', 'Henry', 'Adam', 'Ron', 'Gary') dept = c ('Prodaja', 'Financije', 'Marketing', 'HR ',' Istraživanje i razvoj ') emp.data<- data.frame(emp_id, emp_name, dept) emp.data 

Izlaz:

emp_id emp_name odjel 1 100 John prodaja 2 101 Henry Finance 3 102 Adam Marketing 4 103 Ron HR 5 104 Gary istraživanje i razvoj

Dakle, sada kada smo razumjeli osnovne tipove podataka R, vrijeme je da duboko zaronimo u R razumijevanjem koncepata Operatora podataka.

R Programiranje: Operateri podataka

U R postoje uglavnom 4 operatora podataka, kako se vidi u nastavku:

Aritmetički operatori : Ovi nam operateri pomažu u izvođenju osnovnih aritmetičkih operacija poput zbrajanja, oduzimanja, množenja itd.

Razmotrimo sljedeći primjer:

num1 = 15 num2 = 20 num3 = 0 #addition num3 = num1 + num2 num3 #substraction num3 = num1 - num2 num3 #multiplication num3 = num1 * num2 num3 #division num3 = num1 / num2 num3 #modulus num3 = num1 %% num2 num3 #exponent num1 = 5 num2 = 3 num3 = num1 ^ num2 num3 #katna podjela num3 = num1% /% num2 num3

Izlaz:

[1] 35 [petnaest [1] 300 [1] 0,75 [1] 15 [1] 125 [jedanaest

Relacijski operateri : Ovi nam operateri pomažu u izvođenju relacijskih operacija poput provjere je li varijabla veća od, manja ili jednaka drugoj varijabli. Izlaz relacijske operacije uvijek je logična vrijednost.

Razmotrite sljedeće primjere:

num1 = 15 num2 = 20 #jednako num3 = (num1 == num2) num3 # nije jednako num3 = (num1! = num2) num3 # manje od num3 = (num1 num2) num3 # osim što je jednako num1 = 5 num2 = 20 num3 = (num1 = num2) num3

Izlaz:

[1] NETOČNO [1] ISTINA [1] ISTINA [1] NETOČNO [1] ISTINA [1] NETOČNO

Operatori dodjele: Ovi se operateri koriste za dodjeljivanje vrijednosti varijablama u R. Dodjela se može izvršiti pomoću bilo kojeg operatora dodjele(<-) ili jednak operatoru (=). Vrijednost varijable može se dodijeliti na dva načina, dodjela lijevo i dodjela desno.

LogičnoOperateri: Ovi operatori uspoređuju dva entiteta i obično se koriste s logičkim (logičkim) vrijednostima kao što su 'i', 'ili'i'ne'.

Programiranje R: uvjetne izjave

1. Ako je izjava: Izraz If vam pomaže u procjeni pojedinog izraza kao dijela toka. Da biste izvršili ovu procjenu, samo trebate napisati ključnu riječ If iza koje slijedi izraz koji će se procijeniti. Dijagram toka u nastavku dat će ideju kako naredba If kontrolira tijek koda: Razmotrite sljedeći primjer:
   

num1 = 10 num2 = 20 if (num1<=num2){ print('Num1 is less or equal to Num2') 

Izlaz:

[1] 'Num1 je manji ili jednak Num2'

• Inače ako je izjava: Izjava Else if pomaže vam u proširivanju grana na tok stvoren naredbom If i pruža vam priliku da procijenite više uvjeta stvaranjem novih grana toka. Slijedeći tok dat će vam ideju o tome kako naredba else if grani tok koda:
  
  Razmotrimo sljedeći primjer:

  Num1 = 5 Num2 = 20 if (Num1 Num2) {print ('Num2 je manji od Num1')} else if ('Num1 == Num2) {print (' Num1 i Num2 su jednaki ')}

  Izlaz:

  [1] 'Num1 je manji od Num2'

• Druga izjava: Izjava else koristi se kada su svi ostali izrazi provjereni i ako se utvrdi da su nevaljani. Ovo će biti zadnja izjava koja se izvršava kao dio grane If - Else if. Ispod protoka dobit ćete bolju ideju o tome kako Else mijenja tok koda:

Razmotrimo sljedeći primjer:

Num1 = 5 Num2 = 20 ako je (Num1 Num2) {print ('Num2 je manji od Num1')} else print ('Num1 i Num2 su jednaki')}

Izlaz:

[1] 'Num1 i Num2 su jednaki'

R Programiranje: Petlje

Izvod petlje omogućuje nam izvršavanje izraza ili grupe izraza više puta. U R postoje uglavnom 3 vrste petlji:

1. ponovite Loop : Ponavlja tvrdnju ili skupinu izjava dok je zadani uvjet ISTINA. Petlja ponavljanja najbolji je primjer izlazno kontrolirane petlje u kojoj se kod prvo izvršava, a zatim se provjerava uvjet da bi se utvrdilo treba li kontrola biti unutar petlje ili izaći iz nje. Ispod je tok kontrole u ponavljajućoj petlji:
   Pogledajmo primjer u nastavku kako bismo razumjeli kako pomoću ponovljene petlje možemo dodati n brojeva dok zbroj ne premaši 100:

   x = 2 ponoviti {x = x ^ 2 print (x) if (x> 100) {break}

   Izlaz:

   [1] 4 [1] 16 [1] 256

2. dok je Petlja : Jat pomaže ponavljanju iskaza ili grupe iskaza dok je zadani uvjet ISTINA. Dok se petlja, u usporedbi s ponavljanjem, malo razlikuje, primjer je petlje kontrolirane unosom u kojoj se prvo provjerava uvjet i samo ako se utvrdi da je uvjet istinit, kontrola se isporučuje unutar petlje za izvršenje koda . Ispod je tok kontrole u while petlji:
   Pogledajmo primjer u nastavku kako bismo dodali zbroj kvadrata za prvih 10 brojeva i shvatili kako bolje funkcionira loop:

   num = 1 sumn = 0 while (num<=11){ sumn =(sumn+ (num^2) num = num+1 print(sumn) } 

   
   Izlaz:

   kako instalirati php 7

   [jedanaest [petnaest [1] 14 [1] 30 [1] 55 [1] 91 [1] 140 [1] 204 [1] 285 [1] 385 [1] 506

3. za Loop : Koristi se za ponavljanje izjave ili grupe od određeni broj puta. Za razliku od repeat i while petlje, for petlja se koristi u situacijama kada znamo koliko je puta kôd potrebno prethodno izvršiti. Slično je petlji while u kojoj se prvo provjerava stanje, a zatim izvršava samo kôd napisan u njemu. Pogledajmo sada tok kontrole for petlje:

Pogledajmo sada primjer gdje ćemo koristiti petlju for za ispis prvih 10 brojeva:

za (x u 1:10) {ispis (x)}

Izlaz:

[jedanaest [1] 2 [1] 3 [1] 4 [petnaest [1] 6 [1] 7 [1] 8 [1] 9 [1] 10

R Programiranje: funkcije

Funkcija je blok organiziranog koda za ponovnu upotrebu koji se koristi za izvođenje jedne povezane radnje. U R postoje uglavnom dvije vrste funkcija:

Unaprijed definirane funkcije : To su ugrađene funkcije koje korisnik može koristiti za obavljanje svog posla easier. Npr .: mean( x) , sum( x) , kvadratt ( x ), toupper( x ) itd.

Korisnik definiran Funkcije: Te funkcije kreira korisnik kako bi udovoljile određenim potrebama korisnika. Dolje je sintaksa za stvaranje funkcije uR:

 func  naziv_nacije  <– funkcija (arg_1, arg_2 i hellip){ // Tijelo funkcije }

Razmotrimo sljedeći primjer jednostavne funkcije za generiranje zbroja kvadrataod2 broja:

zbroj_kvadrata<- function(x,y) { x^2 + y^2 } sum_of_sqares(3,4) 

Izlaz: [1] 25

Nadam se da ste uživali čitajući ovaj R programski blog. U ovom smo tutorijalu pokrili sve osnove R-a, tako da sada možete početi vježbati. Nakon ovog bloga za programiranje R, osmislit ću još blogova na R za Analytics, pa budite s nama.

Sad kad ste razumjeli osnove R, pogledajte Edureka, pouzdana tvrtka za internetsko učenje s mrežom od više od 250 000 zadovoljnih učenika raširenih širom svijeta. Edurekina analiza podataka s R obukom pomoći će vam da steknete stručnost u programiranju R, manipulacijom podacima, istraživačkom analizom podataka, vizualizacijom podataka, rudarstvom podataka, regresijom, analizom raspoloženja i korištenjem RStudio za stvarne studije slučaja na malo, društvenim mrežama.

Imate pitanje za nas? Molimo vas da ga spominjete u odjeljku za komentare ovog bloga 'R Programiranje', a mi ćemo vam se javiti u najkraćem mogućem roku.