R Programming - Gabay sa Mga Nagsisimula Sa R Programming Wika

Ang blog na ito sa R ​​Programming ay nagpapakilala sa iyo sa R ​​at tumutulong sa iyo na maunawaan ang iba't ibang mga pangunahing konsepto ng R programming nang detalyado sa mga halimbawa.

Ang R ay isa sa pinakatanyag na tool sa analytics. Ngunit bukod sa ginagamit para sa analytics, ang R ay isang wika rin sa pagprograma.Sa paglago nito sa industriya ng IT, mayroong isang mabilis na pangangailangan para sa mga dalubhasa o na may pag-unawa sa R ​​bilang pareho, isang tool sa data analytics at isang wika sa pagprograma.Sa blog na ito, tutulungan kita na maunawaan ang iba't ibang mga batayan ng R programa. Sa aming p naiinggit Blog ,tinalakay natin Bakit kailangan natin ng Analytics, Ano ang Business Analytics, Bakit at Sino ang gumagamit ng R.

Sa blog na ito, mauunawaan namin ang mga pangunahing konsepto ng R Programming sa sumusunod na pagkakasunud-sunod:





  1. Mga variable
  2. Uri ng data
  3. Mga Operator ng Data
  4. Kundisyon ng Pahayag
  5. Mga loop
  6. Mga pagpapaandar

Maaari kang dumaan sa pag-record ng webinar ng R Programming Language kung saan ipinaliwanag ng aming magturo ang mga paksa sa isang detalyadong pamamaraan na may mga halimbawa na makakatulong sa iyo na mas maunawaan ang R Programming.

R Programming Para sa Mga Nagsisimula | R Programming Wika sa Wika | Edureka



Kaya't sumulong tayo at tingnan ang unang konsepto ng R Programming - Variable.

R Programming: Mga variable

Ang mga variable ay walang iba kundi isang pangalan sa isang lokasyon ng memorya na naglalaman ng isang halaga. Ang isang variable sa R ​​ay maaaring mag-imbak ng mga halagang bilang, Mga Halagang Pinahahalagahan, Salita, Matrice at kahit isang Talahanayan. Nakakagulat di ba?

Variable - R Programming - Edureka

Fig: Paglikhang mga variable



Ipinapakita sa amin ng imahe sa itaas kung paano nilikha ang mga variable at kung paano ito naiimbak sa iba't ibang mga bloke ng memorya. Sa R, hindi namin kailangang ideklara ang isang variable bago namin ito gamitin, hindi katulad ng ibang mga wika ng programa tulad ng Java, C, C ++, atbp.

ano ang printwriter sa java

Sumulong tayo at subukang unawain kung ano ang isang uri ng Data at ang iba't ibang mga uri ng Data na sinusuportahan sa R.

R Programming: Mga Uri ng Data

Sa R, ang isang variable mismo ay hindi idineklara ng anumang uri ng data, sa halip nakukuha nito ang uri ng data ng R object na nakatalaga dito. Ang R ay tinatawag na isang pabagu-bagong naka-type na wika, na nangangahulugang maaari nating baguhin ang isang uri ng data ng parehong variable nang paulit-ulit kapag ginagamit ito sa isang programa.

Tinutukoy ng Mga Uri ng Data kung aling uri ng halaga ang mayroon ang isang variable at anong uri ng pagpapatakbo ng matematika, pang-ugnay o lohikal na maaaring mailapat dito nang hindi nagdudulot ng isang error. Maraming mga uri ng data sa R, Subalit sa ibaba ay ang mga pinaka madalas na ginagamit:

Talakayin natin ngayon ang bawat isa sa mga uri ng data na ito nang paisa-isa, simula sa Vector.

Mga Vector

Ang mga vector ay ang pinaka pangunahing R mga bagay ng data ng R at mayroong anim na uri ng mga atomic vector. Nasa ibaba ang anim na mga atomic vector:

Lohikal : Ginagamit ito upang mag-imbak ng lohikal na halaga tulad ng TOTOO o MALI .

Numero : Ginagamit ito upang mag-imbak ng parehong positibo at negatibong mga numero kabilang ang tunay na numero.

Hal: 25, 7.1145, 96547

Integer : Hawak nito ang lahat ng mga halaga ng integer ibig sabihin lahat ng positibo at negatibong buong numero.

Hal: 45.479, -856.479, 0

Komplikado : Ito ay ang form na x + yi, kung saan ang x at y ay bilang at ipinapakita ko ang parisukat na ugat ng -1.

Hal: 4 + Wah

Tauhan : Ginagamit ito upang maiimbak ang alinman sa isang solong character, pangkat ng mga character (salita) o isang pangkat ng mga salita nang magkasama. Ang mga character ay maaaring tinukoy sa alinman sa solong mga quote o dobleng quote.

Hal: 'Edureka', 'R ay Masaya matuto'.

Sa pangkalahatan, ang isang vector ay tinukoy at naisimulan sa sumusunod na pamamaraan:

Vtr = c (2, 5, 11, 24) O kaya naman Vtr<- c(2, 5, 11 , 24)

Sumulong tayo at unawain ang iba pang mga uri ng data sa R.

Listahan

Ang mga listahan ay halos kapareho ng mga vector, ngunit ang Mga Listahan ay mga R na bagay na maaaring maglaman ng mga elemento ng iba't ibang uri tulad ng & minus na mga numero, mga string, vector at iba pang listahan sa loob nito.

Hal:

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

Output:

[[1]] [1] 'Hello' 'Kumusta' 'Paano ginagawa mo ba '[[2]] [1] 22.5 [[3]] [1] 14965 [[4]] [1] TOTOO

Matrix

Ang Matrix ay ang R object kung saan ang mga elemento ay nakaayos sa isang dalawang-dimensional na hugis-parihaba na layout.

Ang pangunahing syntax para sa paglikha ng isang matrix sa R ​​ay & minus

 matrix (data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 

Kung saan:

  • data ay ang input vector na nagiging mga elemento ng data ng matrix.
  • nrow ay ang bilang ng mga hilera na malilikha.
  • ncol ay ang bilang ng mga haligi na malilikha.
  • byrow ay isang lohikal na bakas. Kung TAMA, pagkatapos ang mga elemento ng input ng vector ay nakaayos ayon sa hilera.
  • dimname ay ang mga pangalan na nakatalaga sa mga hilera at haligi.

Halimbawa:

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

Output:

[, 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

ARRAY

Ang mga array sa R ​​ay mga object ng data na maaaring magamit upang mag-imbak ng data sa higit sa dalawang sukat. Tumatagal ito ng mga vector bilang pag-input at ginagamit ang mga halaga sa hindi parameter upang lumikha ng isang array.

Ang pangunahing syntax para sa paglikha ng isang array sa R ​​ay & minus

 array (data, dim, dimnames) 

Kung saan:

  • data ay ang input vector na nagiging mga elemento ng data ng array.
  • hindi ay ang sukat ng array, kung saan ipinapasa mo ang bilang ng mga hilera, haligi at ang bilang ng mga matris na nilikha ng mga nabanggit na sukat.
  • dimname ay ang mga pangalan na nakatalaga sa mga hilera at haligi.

Halimbawa:

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

Output:

,, isa [, 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

Balangkas ng mga datos

Ang isang Data Frame ay isang talahanayan o isang dalawang-dimensional na tulad ng array na istraktura kung saan naglalaman ang bawat haligi ng mga halagang isang variable at ang bawat hilera ay naglalaman ng isang hanay ng mga halagapara sabawat haligi. Nasa ibaba ang ilan sa mga katangian ng isang Data Frame na kailangang isaalang-alang tuwing nakikipagtulungan kami sa kanila:

  • Ang mga pangalan ng haligi ay dapat na walang laman.
  • Ang bawat haligi ay dapat maglaman ng parehong halaga ng mga item sa data.
  • Ang data na nakaimbak sa isang data frame ay maaaring bilang ng bilang, bilang o uri ng character.
  • Ang mga pangalan ng hilera ay dapat na natatangi.

Halimbawa:

emp_id = c (100: 104) emp_name = c ('John', 'Henry', 'Adam', 'Ron', 'Gary') dept = c ('Sales', 'Finance', 'Marketing', 'HR ',' R & D ') emp.data<- data.frame(emp_id, emp_name, dept) emp.data 

Output:

emp_id emp_name dept 1 100 John Sales 2 101 Henry Pananalapi 3 102 Adam Marketing 4 103 Ron HR 5 104 Gary R&D

Kaya't ngayong naintindihan na namin ang mga pangunahing uri ng data ng R, oras na na lumalim kami sa R ​​sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga konsepto ng Data Operators.

R Programming: Mga Operator ng Data

Higit sa lahat mayroong 4 na mga operator ng data sa R, ang mga ito ay nakikita sa ibaba:

Mga Operator ng Arithmetic : Tinutulungan kami ng mga operator na ito na maisagawa ang pangunahing mga pagpapatakbo ng arithmetic tulad ng pagdaragdag, pagbabawas, pagpaparami, atbp.

Isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa:

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 #floor division num3 = num1% /% num2 num3

Output:

[1] 35 [labinlimang [1] 300 [1] 0.75 [1] 15 [1] 125 [labing-isang

Mga kaugnay na Operator : Tinutulungan kami ng mga operator na ito na maisagawa ang mga pagpapatakbo na nauugnay tulad ng pag-check kung ang isang variable ay mas malaki sa, mas mababa sa o katumbas ng ibang variable. Ang output ng isang pakikipag-ugnay na operasyon ay palaging isang lohikal na halaga.

Isaalang-alang ang mga sumusunod na halimbawa:

num1 = 15 num2 = 20 #equals to num3 = (num1 == num2) num3 #hindi katumbas ng num3 = (num1! = num2) num3 #lesser kaysa num3 = (num1 num2) num3 #less kaysa katumbas ng num1 = 5 num2 = 20 num3 = (num1 = num2) num3

Output:

[1] MALI [1] TOTOO [1] TOTOO [1] MALI [1] TOTOO [1] MALI

Mga Operator ng Assignment: Ginagamit ang mga operator na ito upang magtalaga ng mga halaga sa mga variable sa R. Ang pagtatalaga ay maaaring maisagawa sa pamamagitan ng paggamit ng alinman sa operator ng pagtatalaga(<-) o katumbas ng operator (=). Ang halaga ng variable ay maaaring italaga sa dalawang paraan, kaliwang pagtatalaga at tamang pagtatalaga.

LohikalMga Operator: Ang mga operator na ito ay ihinahambing ang dalawang mga entity at karaniwang ginagamit gamit ang mga halagang boolean (lohikal) tulad ng ‘at’, ‘o’at'Hindi'.


R Programming: Mga Pahayag na Kundisyon

  1. Kung Pahayag: Ang pahayag na If ay tumutulong sa iyo sa pagsusuri ng isang solong pagpapahayag bilang bahagi ng daloy. Upang maisagawa ang pagsusuri na ito, kailangan mo lamang isulat ang Kung keyword na sinusundan ng ekspresyon upang masuri. Ang diagram ng daloy sa ibaba ay magbibigay ng isang ideya kung paano kinokontrol ng pahayag na Kung ang daloy ng isang code: Isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa:
num1 = 10 num2 = 20 kung (num1<=num2){ print('Num1 is less or equal to Num2') 

Output:

'Ang Num1 ay mas kaunti o katumbas ng Num2'
  • Iba Pa Kung Pahayag: Ang iba kung pahayag ay makakatulong sa iyo sa pagpapalawak ng mga sangay sa daloy na nilikha ng pahayag na If at bigyan ka ng pagkakataon na suriin ang maraming mga kundisyon sa pamamagitan ng paglikha ng mga bagong sangay ng daloy. Ang daloy sa ibaba ay magbibigay sa iyo ng isang ideya kung paano kung iba pa kung ang pahayag ay sumasanga sa daloy ng code:

    Isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa:

    Num1 = 5 Num2 = 20 kung (Num1 Num2) {print ('Ang Num2 ay mas mababa kaysa sa Num1')} iba pa kung ('Num1 == Num2) {print (' Num1 at Num2 ay Parehas ')}

    Output:

    [1] 'Num1 ay mas mababa kaysa sa Num2'

  • Iba Pang Pahayag: Ginagamit ang iba pang pahayag kapag ang lahat ng iba pang mga expression ay nasuri at napatunayang hindi wasto. Ito ang magiging huling pahayag na naisakatuparan bilang bahagi ng Kung - Iba pa kung sangay. Sa ibaba ng daloy ay magbibigay sa iyo ng isang mas mahusay na ideya sa kung paano binabago ng Else ang daloy ng code:

Isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa:

Num1 = 5 Num2 = 20 kung (Num1 Num2) {print ('Ang Num2 ay mas mababa kaysa sa Num1')} ibang naka-print ('Ang Num1 at Num2 ay Pantay')}

Output:

'Ang Num1 at Num2 ay Katumbas'

R Programming: Mga loop

Pinapayagan kami ng isang pahayag ng loop na magpatupad ng isang pahayag o pangkat ng mga pahayag nang maraming beses. Mayroong pangunahing 3 uri ng mga loop sa R:

  1. ulitin ang Loop : Inuulit nito ang isang pahayag o pangkat ng mga pahayag habang ang isang naibigay na kundisyon ay TUNAY. Ulitin ang loop ay ang pinakamahusay na halimbawa ng isang exit na kinokontrol na loop kung saan ang code ay unang naisakatuparan at pagkatapos ang kalagayan ay nasuri upang matukoy kung ang kontrol ay dapat na nasa loob ng loop o exit mula dito. Nasa ibaba ang daloy ng kontrol sa isang umuulit na loop:
    Tingnan natin ang halimbawa sa ibaba upang maunawaan kung paano namin magagamit ang paulit-ulit na loop upang magdagdag ng mga n numero hanggang sa umabot sa higit sa 100 ang kabuuan:

    x = 2 ulitin {x = x ^ 2 print (x) kung (x> 100) {break}

    Output:

    [1] 4 [1] 16 256
  2. habang Loop : Akotumutulong upang maulit ang isang pahayag o pangkat ng mga pahayag habang ang isang naibigay na kundisyon ay TUNAY. Habang ang loop, kung ihahambing sa paulit-ulit na loop ay bahagyang naiiba, ito ay isang halimbawa ng isang loop na kinokontrol ng entry kung saan ang kondisyon ay unang nasuri at kung ang kundisyon ay napatunayang totoo ay maihahatid ang kontrol sa loob ng loop upang maisagawa ang code . Nasa ibaba ang daloy ng kontrol sa isang habang loop:
    Tingnan natin ang halimbawa sa ibaba upang idagdag ang kabuuan ng mga parisukat para sa unang 10 na numero at maunawaan kung paano gumana nang mas mahusay ang loop:

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


    Output:

    [labing-isang [labinlimang [1] 14 [1] 30 [1] 55 [1] 91 [1] 140 [1] 204 [1] 285 [1] 385 [1] 506
  3. para sa Loop : Ginagamit ito upang ulitin ang isang pahayag o pangkat ng para sa isang nakapirming bilang ng beses. Hindi tulad ng ulitin at habang loop, ang for loop ay ginagamit sa mga sitwasyon kung saan may kamalayan kami sa bilang ng beses na kailangan ng code upang maipatupad muna. Ito ay katulad ng habang loop kung saan ang kondisyon ay unang nasuri at pagkatapos lamang ang code na nakasulat sa loob ay naisakatuparan. Hinahayaan nating makita ang daloy ng kontrol ng para sa loop ngayon:

Tingnan natin ngayon ang isang halimbawa kung saan gagamitin namin ang para sa loop upang mai-print ang unang 10 mga numero:

para sa (x sa 1:10) {print (x)}

Output:

[labing-isang [1] 2 [1] 3 [1] 4 [labinlimang [1] 6 [1] 7 [1] 8 [1] 9 [1] 10

R Programming: Mga Pag-andar

Ang pagpapaandar ay isang bloke ng organisado, magagamit muli na code na ginagamit upang maisagawa ang isang solong, kaugnay na pagkilos. Mayroong higit sa lahat dalawang uri ng mga pagpapaandar sa R:

Paunang Natukoy na Mga Pag-andar : Ang mga ito ay binuo sa mga pagpapaandar na maaaring magamit ng gumagamit upang magawa ang kanilang trabaho madalir. Hal: mean( x) , sikawm( x) , sqrt ( x ), toupper( x ), atbp.

Natukoy ng Gumagamit Mga Pag-andar: Ang mga pagpapaandar na ito ay nilikha ng gumagamit upang matugunan ang isang tukoy na kinakailangan ng gumagamit. Ang nasa ibaba ay ang syntax para sa paglikha ng isang pagpapaandar saR:

 humihingal  tion_name  <– pagpapaandar (arg_1, arg_2, & hellip){ // Function body }

Isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa ng isang simpleng pag-andar para sa pagbuo ng kabuuan ng mga parisukatng2 numero:

sum_of_square<- function(x,y) { x^2 + y^2 } sum_of_sqares(3,4) 
Output: [1] 25

Inaasahan kong nasiyahan ka sa pagbabasa ng R programming blog na ito. Saklaw namin ang lahat ng mga pangunahing kaalaman sa R ​​sa tutorial na ito, upang maaari mong simulan ang pagsasanay ngayon. Matapos ang R programming blog na ito, darating ako ng maraming mga blog sa R ​​para sa Analytics kaya't manatiling nakasubaybay.

Ngayon na naintindihan mo ang mga pangunahing kaalaman sa R, tingnan ang ni Edureka, isang pinagkakatiwalaang kumpanya sa pag-aaral sa online na may isang network na higit sa 250,000 nasiyahan na mga nag-aaral na kumalat sa buong mundo. Ang Data Analytics ng Edureka na may pagsasanay sa R ​​ay makakatulong sa iyo na makakuha ng kadalubhasaan sa R ​​Programming, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Visualization, Data Mining, Regression, Sentiment Analysis at paggamit ng RStudio para sa mga totoong case case study sa Retail, Social Media.

May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento ng blog na 'R Programming' at babalikan ka namin sa lalong madaling panahon.