Programmazione R - Guida per principianti al linguaggio di programmazione R.

R è uno degli strumenti di analisi più popolari. Ma oltre ad essere utilizzato per l'analisi, R è anche un linguaggio di programmazione.Con la sua crescita nel settore IT, c'è una crescente domanda di esperti o con una comprensione di R sia come strumento di analisi dei dati che come linguaggio di programmazione.In questo blog, ti aiuterò a capire i vari fondamenti della programmazione R. Nel nostro p revious Blog ,abbiamo discusso Perché abbiamo bisogno di Analytics, Cos'è Business Analytics, Perché e Chi usa R.

In questo blog, comprenderemo i seguenti concetti fondamentali della programmazione R nella sequenza seguente:

1. Variabili
2. Tipi di dati
3. Operatori di dati
4. Dichiarazione condizionale
5. Loop
6. Funzioni

Puoi seguire la registrazione del webinar del linguaggio di programmazione R in cui il nostro istruttore ha spiegato gli argomenti in modo dettagliato con esempi che ti aiuteranno a comprendere meglio la programmazione R.

Programmazione R per principianti | Tutorial sul linguaggio di programmazione R | Edureka

Quindi andiamo avanti e guardiamo al primo concetto di Programmazione R - Variabili.

Programmazione R: variabili

Le variabili non sono altro che un nome a una posizione di memoria contenente un valore. Una variabile in R può memorizzare valori numerici, valori complessi, parole, matrici e persino una tabella. Sorprendente, vero?

Figura: Creazionedi variabili

L'immagine sopra ci mostra come vengono create le variabili e come vengono memorizzate in diversi blocchi di memoria. In R, non dobbiamo dichiarare una variabile prima di usarla, a differenza di altri linguaggi di programmazione come Java, C, C ++, ecc.

Andiamo avanti e proviamo a capire cos'è un tipo di dati e i vari tipi di dati supportati in R.

Programmazione R: tipi di dati

In R, una variabile stessa non è dichiarata di alcun tipo di dati, piuttosto ottiene il tipo di dati dell'oggetto R assegnato ad essa. Quindi R è chiamato linguaggio tipizzato dinamicamente, il che significa che possiamo cambiare un tipo di dati della stessa variabile ancora e ancora quando lo usiamo in un programma.

Tipi di dati specifica il tipo di valore di una variabile e il tipo di operazioni matematiche, relazionali o logiche che possono essere applicate senza causare errori. Esistono molti tipi di dati in R, tuttavia di seguito sono riportati quelli utilizzati più di frequente:

Discutiamo ora ciascuno di questi tipi di dati individualmente, a partire da Vettori.

Vettori

I vettori sono gli oggetti dati R più basilari e ci sono sei tipi di vettori atomici. Di seguito sono riportati i sei vettori atomici:

Logico : Viene utilizzato per memorizzare valori logici come VERO o FALSO .

Numerico : Viene utilizzato per memorizzare sia numeri positivi che negativi compreso il numero reale.

Ad esempio: 25, 7.1145, 96547

Numero intero : Contiene tutti i valori interi, ovvero tutti i numeri interi positivi e negativi.

Ad esempio: 45.479, -856.479, 0

Complesso : Sono nella forma x + yi, dove xey sono numerici e i rappresenta la radice quadrata di -1.

Ad esempio: 4 + 3i

Personaggio : Viene utilizzato per memorizzare un singolo carattere, un gruppo di caratteri (parole) o un gruppo di parole insieme. I caratteri possono essere definiti tra virgolette singole o doppie.

Ad esempio: 'Edureka', 'R è divertente da imparare'.

In generale, un vettore viene definito e inizializzato nel modo seguente:

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

Andiamo avanti e comprendiamo altri tipi di dati in R.

Elenco

Le liste sono abbastanza simili ai vettori, ma le liste sono gli oggetti R che possono contenere elementi di diverso tipo come & meno numeri, stringhe, vettori e un altro elenco al suo interno.

Per esempio:

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

Produzione:

[[1]] [1] 'Ciao' 'Ciao' 'Come stai facendo '[[2]] [1] 22,5 [[3]] [1] 14965 [[4]] [1] VERO

Matrice

Matrix è l'oggetto R in cui gli elementi sono disposti in un layout rettangolare bidimensionale.

La sintassi di base per creare una matrice in R è & meno

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

Dove:

• dati è il vettore di input che diventa l'elemento dati della matrice.
• nrow è il numero di righe da creare.
• ncol è il numero di colonne da creare.
• byrow è un indizio logico. Se TRUE, gli elementi del vettore di input sono disposti per riga.
• dimname sono i nomi assegnati alle righe e alle colonne.

Esempio:

è difficile da imparare

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

Produzione:

[, 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

VETTORE

Gli array in R sono oggetti dati che possono essere utilizzati per memorizzare dati in più di due dimensioni. Prende i vettori come input e utilizza i valori in no parametro per creare un array.

La sintassi di base per creare un array in R è & meno

 array (dati, dim, dimnames) 

Dove:

• dati è il vettore di input che diventa gli elementi di dati della matrice.
• no è la dimensione dell'array, dove si passa il numero di righe, colonna e il numero di matrici da creare con le dimensioni menzionate.
• dimname sono i nomi assegnati alle righe e alle colonne.

Esempio:

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

Produzione:

, , uno [, 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

Data Frame

Un data frame è una tabella o una struttura a matrice bidimensionale in cui ogni colonna contiene i valori di una variabile e ogni riga contiene un insieme di valoriperogni colonna. Di seguito sono elencate alcune delle caratteristiche di un Data Frame che devono essere considerate ogni volta che lavoriamo con loro:

• I nomi delle colonne non devono essere vuoti.
• Ogni colonna dovrebbe contenere la stessa quantità di elementi di dati.
• I dati memorizzati in un data frame possono essere di tipo numerico, di fattore o di carattere.
• I nomi delle righe dovrebbero essere univoci.

Esempio:

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

Produzione:

emp_id emp_name dept 1100 John Sales 2 101 Henry Finance 3 102 Adam Marketing 4 103 Ron HR 5 104 Gary R & S

Quindi, ora che abbiamo compreso i tipi di dati di base di R, è tempo di immergerci in profondità in R comprendendo i concetti di Data Operator.

Programmazione R: operatori dati

Ci sono principalmente 4 operatori di dati in R, sono come mostrato di seguito:

Operatori aritmetici : Questi operatori ci aiutano a eseguire le operazioni aritmetiche di base come addizione, sottrazione, moltiplicazione, ecc.

Considera il seguente esempio:

num1 = 15 num2 = 20 num3 = 0 #addition num3 = num1 + num2 num3 #substraction num3 = num1 - num2 num3 #moltiplicazione num3 = num1 * num2 num3 #divisione num3 = num1 / num2 num3 #modulo num3 = num1 %% num2 num3 #exponent num1 = 5 num2 = 3 num3 = num1 ^ num2 num3 #floor division num3 = num1% /% num2 num3

Produzione:

[1] 35 [quindici [1] 300 [1] 0,75 [1] 15 [1] 125 [undici

Operatori relazionali : Questi operatori ci aiutano a eseguire le operazioni relazionali come il controllo se una variabile è maggiore, minore o uguale a un'altra variabile. L'output di un'operazione relazionale è sempre un valore logico.

Considera i seguenti esempi:

num1 = 15 num2 = 20 # è uguale a num3 = (num1 == num2) num3 #non è uguale a num3 = (num1! = num2) num3 # minore di num3 = (num1 num2) num3 # meno di uguale a num1 = 5 num2 = 20 num3 = (num1 = num2) num3

Produzione:

[1] FALSO [1] VERO [1] VERO [1] FALSO [1] VERO [1] FALSO

Operatori di assegnazione: Questi operatori vengono utilizzati per assegnare valori alle variabili in R. L'assegnazione può essere eseguita utilizzando l'operatore di assegnazione(<-) o operatore di uguale (=). Il valore della variabile può essere assegnato in due modi, assegnazione a sinistra e assegnazione a destra.

LogicoOperatori: Questi operatori confrontano le due entità e sono generalmente utilizzati con valori booleani (logici) come 'e', 'o'e'non'.

Programmazione R: istruzioni condizionali

1. Istruzione If: L'istruzione If ti aiuta a valutare una singola espressione come parte del flusso. Per eseguire questa valutazione, è sufficiente scrivere la parola chiave If seguita dall'espressione da valutare. Il diagramma di flusso seguente darà un'idea di come l'istruzione If controlla il flusso di un codice: Considera il seguente esempio:
   

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

Produzione:

[1] 'Num1 è minore o uguale a Num2'

• Istruzione Else If: L'istruzione Else if ti aiuta a estendere i rami al flusso creato dall'istruzione If e ti dà l'opportunità di valutare più condizioni creando nuovi rami di flusso. Il flusso seguente ti darà un'idea di come l'istruzione else if ramifica il flusso del codice:
  
  Considera il seguente esempio:

  Num1 = 5 Num2 = 20 if (Num1 Num2) {print ('Num2 is lesser than Num1')} else if ('Num1 == Num2) {print (' Num1 and Num2 are Equal ')}

  Produzione:

  [1] 'Num1 è minore di Num2'

• Istruzione Else: L'istruzione else viene utilizzata quando tutte le altre espressioni vengono controllate e trovate non valide. Questa sarà l'ultima istruzione che verrà eseguita come parte del ramo If - Else if. Il flusso seguente ti darà un'idea migliore di come Else altera il flusso del codice:

Considera il seguente esempio:

Num1 = 5 Num2 = 20 if (Num1 Num2) {print ('Num2 is lesser than Num1')} else print ('Num1 and Num2 are Equal')}

Produzione:

[1] 'Num1 e Num2 sono uguali'

Programmazione R: loop

Un'istruzione loop ci consente di eseguire un'istruzione o un gruppo di istruzioni più volte. Esistono principalmente 3 tipi di loop in R:

1. ripetere Loop : Ripete un'istruzione o un gruppo di istruzioni mentre una determinata condizione è VERA. Il ciclo di ripetizione è il miglior esempio di un ciclo controllato in uscita in cui il codice viene eseguito per la prima volta e quindi viene verificata la condizione per determinare se il controllo deve essere all'interno del ciclo o uscire da esso. Di seguito è riportato il flusso di controllo in un ciclo di ripetizione:
   Diamo un'occhiata all'esempio seguente per capire come possiamo usare il ciclo di ripetizione per aggiungere n numeri fino a quando la somma non supera 100:

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

   Produzione:

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

2. mentre Loop : iot aiuta a ripetere un'affermazione o un gruppo di affermazioni mentre una data condizione è VERA. Mentre il ciclo, rispetto al ciclo di ripetizione è leggermente diverso, è un esempio di un ciclo controllato dall'entrata in cui la condizione viene prima verificata e solo se la condizione è vera il controllo viene consegnato all'interno del ciclo per eseguire il codice . Di seguito è riportato il flusso di controllo in un ciclo while:
   Diamo un'occhiata all'esempio seguente per aggiungere la somma dei quadrati per i primi 10 numeri e capire come funziona meglio il ciclo while:

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

   
   Produzione:

   [undici [quindici [1] 14 [1] 30 [1] 55 [1] 91 [1] 140 [1] 204 [1] 285 [1] 385 [1] 506

3. per Loop : Viene utilizzato per ripetere un'istruzione o un gruppo di per un numero fisso di volte. A differenza di repeat e while loop, il ciclo for viene utilizzato in situazioni in cui siamo consapevoli del numero di volte in cui il codice deve essere eseguito in anticipo. È simile al ciclo while in cui la condizione viene prima controllata e poi viene eseguito solo il codice scritto all'interno. Vediamo ora il flusso di controllo del ciclo for:

Vediamo ora un esempio in cui useremo il ciclo for per stampare i primi 10 numeri:

per (x in 1:10) {print (x)}

Produzione:

[undici [1] 2 [1] 3 [1] 4 [quindici [1] 6 [1] 7 [1] 8 [1] 9 [1] 10

Programmazione R: funzioni

Una funzione è un blocco di codice organizzato e riutilizzabile che viene utilizzato per eseguire una singola azione correlata. Esistono principalmente due tipi di funzioni in R:

Funzioni predefinite : Sono funzioni integrate che possono essere utilizzate dall'utente per eseguire il proprio lavoro easier. Ad esempio: mean( X) , Sum( X) , sqrt ( X ), in alto( X ), eccetera.

Definito dall'utente Funzioni: Queste funzioni sono create dall'utente per soddisfare un requisito specifico dell'utente. Di seguito è riportata la sintassi per creare una funzione inR:

 funz  nome_zione  <– funzione (arg_1, arg_2 e hellip){ // Corpo della funzione }

Considera il seguente esempio di una semplice funzione per generare la somma dei quadratidi2 numeri:

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

Uscita: [1] 25

Spero ti sia piaciuto leggere questo blog sulla programmazione R. Abbiamo coperto tutte le basi di R in questo tutorial, quindi puoi iniziare a esercitarti ora. Dopo questo blog di programmazione R, verranno in mente altri blog su R per Analytics, quindi rimanete sintonizzati.

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