R là một trong những công cụ phân tích phổ biến nhất. Nhưng ngoài việc được sử dụng để phân tích, R còn là một ngôn ngữ lập trình.Với sự phát triển của ngành công nghệ thông tin, nhu cầu về kỹ năng hoặc với sự hiểu biết về cả R, một công cụ phân tích dữ liệu và một ngôn ngữ lập trình.Trong blog này, tôi sẽ giúp bạn hiểu các nguyên tắc cơ bản khác nhau của lập trình R. Trong của chúng tôi p quanh co Blog ,chúng ta đã thảo luận Tại sao chúng ta cần Analytics, Phân tích kinh doanh là gì, Tại sao và Ai sử dụng R.
Trong blog này, chúng ta sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi dưới đây của Lập trình R theo trình tự sau:
Bạn có thể xem qua bản ghi lại hội thảo trên web về Ngôn ngữ lập trình R, nơi người hướng dẫn của chúng tôi đã giải thích các chủ đề một cách chi tiết với các ví dụ sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Lập trình R.
Lập trình R cho người mới bắt đầu | Hướng dẫn Ngôn ngữ Lập trình R | Edureka
Vì vậy, chúng ta hãy tiếp tục và xem xét khái niệm đầu tiên về Lập trình R - Biến.
Lập trình R: Các biến
Các biến không là gì ngoài tên của một vị trí bộ nhớ chứa một giá trị. Một biến trong R có thể lưu trữ các giá trị Số, Giá trị Phức tạp, Từ, Ma trận và thậm chí cả một Bảng. Ngạc nhiên đúng không?
Quả sung: Sự sáng tạocủa các biến
làm thế nào để in nhật ký cam kết git
Hình ảnh trên cho chúng ta thấy cách các biến được tạo ra và cách chúng được lưu trữ trong các khối bộ nhớ khác nhau. Trong R, chúng ta không phải khai báo một biến trước khi sử dụng, không giống như các ngôn ngữ lập trình khác như Java, C, C ++, v.v.
Hãy để chúng tôi tiếp tục và cố gắng hiểu Kiểu dữ liệu là gì và các kiểu Dữ liệu khác nhau được hỗ trợ trong R.
Lập trình R: Các kiểu dữ liệu
Trong R, bản thân một biến không được khai báo về bất kỳ kiểu dữ liệu nào, thay vào đó nó nhận kiểu dữ liệu của đối tượng R được gán cho nó. Vì vậy R được gọi là ngôn ngữ kiểu động, nghĩa là chúng ta có thể thay đổi nhiều lần một kiểu dữ liệu của cùng một biến khi sử dụng nó trong một chương trình.
Kiểu dữ liệu chỉ định kiểu giá trị mà một biến có và kiểu phép toán, quan hệ hoặc logic nào có thể được áp dụng cho nó mà không gây ra lỗi. Có nhiều kiểu dữ liệu trong R, Tuy nhiên, dưới đây là những kiểu được sử dụng thường xuyên nhất:
Bây giờ chúng ta hãy thảo luận riêng từng kiểu dữ liệu này, bắt đầu từ Vectors.
Vectơ
Vectơ là đối tượng dữ liệu R cơ bản nhất và có sáu loại vectơ nguyên tử. Dưới đây là sáu vectơ nguyên tử:
Hợp lý : Nó được sử dụng để lưu trữ giá trị logic như THẬT hoặc là SAI .
Số : Nó được sử dụng để lưu trữ cả số dương và số âm bao gồm cả số thực.
Vd: 25, 7.1145, 96547Số nguyên : Nó chứa tất cả các giá trị nguyên, tức là tất cả các số nguyên dương và âm.
Vd: 45.479, -856.479, 0Phức tạp : Chúng có dạng x + yi, trong đó x và y là số và i đại diện cho căn bậc hai của -1.
Vd: 4 + 3iTính cách : Nó được sử dụng để lưu trữ một ký tự đơn lẻ, một nhóm ký tự (từ) hoặc một nhóm từ lại với nhau. Các ký tự có thể được xác định trong dấu nháy đơn hoặc dấu nháy kép.
Vd: 'Edureka', 'R is Fun to learning'.Nói chung, một vectơ được định nghĩa và khởi tạo theo cách sau:
Vtr = c (2, 5, 11, 24) Hoặc là Vtr<- c(2, 5, 11 , 24)
Hãy để chúng tôi tiếp tục và hiểu các kiểu dữ liệu khác trong R.
Danh sách
Danh sách khá giống với vectơ, nhưng Danh sách là đối tượng R có thể chứa các phần tử thuộc các kiểu khác nhau như số & trừ, chuỗi, vectơ và một danh sách khác bên trong nó.
Ví dụ:
Vtr<- c('Hello', 'Hi','How are you doing') mylist <- list(Vtr, 22.5, 14965, TRUE) mylist Đầu ra:
[[1]] [1] 'Xin chào' 'Xin chào' 'How bạn đang làm '[[2]] [1] 22,5 [[3]] [1] 14965 [[4]] [1] ĐÚNG
Ma trận
Ma trận là đối tượng R trong đó các phần tử được sắp xếp theo bố cục hình chữ nhật hai chiều.
Cú pháp cơ bản để tạo ma trận trong R là & trừ
ma trận (dữ liệu, nrow, ncol, byrow, dimnames) Ở đâu:
- dữ liệu là vectơ đầu vào trở thành phần tử dữ liệu của ma trận.
- nrow là số hàng sẽ được tạo.
- ncol là số cột sẽ được tạo.
- bỏ qua là một manh mối hợp lý. Nếu TRUE, thì các phần tử vectơ đầu vào được sắp xếp theo hàng.
- dimname là tên được gán cho các hàng và cột.
Thí dụ:
Mymatrix<- matrix(c(1:25), nrow = 5, ncol = 5, byrow = TRUE) Mymatrix
Đầu ra:
[, 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
MẢNG
Mảng trong R là các đối tượng dữ liệu có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu trong nhiều hơn hai chiều. Nó nhận vectơ làm đầu vào và sử dụng các giá trị trong Không tham số để tạo một mảng.
Cú pháp cơ bản để tạo mảng trong R là & trừ
mảng (dữ liệu, mờ, tên mờ) Ở đâu:
- dữ liệu là vectơ đầu vào trở thành các phần tử dữ liệu của mảng.
- Không là thứ nguyên của mảng, nơi bạn chuyển số hàng, cột và số ma trận sẽ được tạo bởi các thứ nguyên đã đề cập.
- dimname là tên được gán cho các hàng và cột.
Thí dụ:
Myarray<- array( c(1:16), dim=(4,4,2)) Myarray
Đầu ra:
, , một [, 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
Khung dữ liệu
Khung dữ liệu là một bảng hoặc một cấu trúc giống như mảng hai chiều, trong đó mỗi cột chứa các giá trị của một biến và mỗi hàng chứa một bộ giá trịchomỗi cột. Dưới đây là một số đặc điểm của Khung dữ liệu cần được xem xét mỗi khi chúng tôi làm việc với chúng:
- Tên cột không được để trống.
- Mỗi cột phải chứa cùng một lượng mục dữ liệu.
- Dữ liệu được lưu trữ trong một khung dữ liệu có thể là kiểu số, hệ số hoặc ký tự.
- Tên hàng phải là duy nhất.
Thí dụ:
emp_id = c (100: 104) emp_name = c ('John', 'Henry', 'Adam', 'Ron', 'Gary') dept = c ('Bán hàng', 'Tài chính', 'Tiếp thị', 'Nhân sự ',' R & D ') emp.data<- data.frame(emp_id, emp_name, dept) emp.data Đầu ra:
emp_id emp_name dept 1 100 John Doanh số 2 101 Henry Tài chính 3 102 Adam Marketing 4 103 Ron HR Chương 5 104 Gary R & D
Vì vậy, bây giờ chúng ta đã hiểu các kiểu dữ liệu cơ bản của R, đã đến lúc chúng ta đi sâu vào R bằng cách hiểu các khái niệm về Toán tử dữ liệu.
Lập trình R: Toán tử dữ liệu
Chủ yếu có 4 toán tử dữ liệu trong R, chúng như dưới đây:
Toán tử số học : Các toán tử này giúp chúng ta thực hiện các phép toán số học cơ bản như cộng, trừ, nhân, v.v.
Hãy xem xét ví dụ sau:
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 # chia tầng num3 = num1% /% num2 num3
Đầu ra:
[1] 35 [mười lăm [1] 300 [1] 0,75 [1] 15 [1] 125 [mười một
Toán tử quan hệ : Các toán tử này giúp chúng ta thực hiện các phép toán quan hệ như kiểm tra xem một biến lớn hơn, nhỏ hơn hay bằng một biến khác. Đầu ra của một phép toán quan hệ luôn là một giá trị logic.
Hãy xem xét các ví dụ sau:
num1 = 15 num2 = 20 #equals to num3 = (num1 == num2) num3 #không bằng num3 = (num1! = num2) num3 # không bằng num3 = (num1 num2) num3 # không bằng num1 = 5 num2 = 20 num3 = (num1 = num2) num3
Đầu ra:
cách thoát một chương trình trong java
[1] SAI [1] ĐÚNG [1] ĐÚNG [1] SAI [1] ĐÚNG [1] SAI
Người điều hành nhiệm vụ: Các toán tử này được sử dụng để gán giá trị cho các biến trong R. Việc gán có thể được thực hiện bằng cách sử dụng toán tử gán(<-) hoặc toán tử bằng (=). Giá trị của biến có thể được gán theo hai cách, gán trái và gán phải.
Hợp lýCác nhà khai thác: Các toán tử này so sánh hai thực thể và thường được sử dụng với các giá trị boolean (logic) như ‘và’, ‘hoặc’và'không phải'.
Lập trình R: Câu lệnh có điều kiện
- Nếu Tuyên bố: Câu lệnh If giúp bạn đánh giá một biểu thức đơn lẻ như một phần của quy trình. Để thực hiện đánh giá này, bạn chỉ cần viết từ khóa If theo sau là biểu thức cần đánh giá. Sơ đồ luồng dưới đây sẽ cung cấp ý tưởng về cách câu lệnh If kiểm soát luồng mã: Hãy xem xét ví dụ sau:
num1 = 10 num2 = 20 if (num1<=num2){ print('Num1 is less or equal to Num2') Đầu ra:
[1] 'Num1 nhỏ hơn hoặc bằng Num2'- Câu lệnh khác If: Câu lệnh Else if giúp bạn mở rộng các nhánh cho luồng được tạo bởi câu lệnh If và cho bạn cơ hội đánh giá nhiều điều kiện bằng cách tạo các nhánh mới của luồng. Luồng dưới đây sẽ cung cấp cho bạn ý tưởng về cách câu lệnh else if phân nhánh luồng mã:
Hãy xem xét ví dụ sau:Num1 = 5 Num2 = 20 if (Num1 Num2) {print ('Num2 nhỏ hơn Num1')} else if ('Num1 == Num2) {print (' Num1 and Num2 is Equal ')}Đầu ra:
[1] 'Num1 nhỏ hơn Num2' - Tuyên bố khác: Câu lệnh else được sử dụng khi tất cả các biểu thức khác được kiểm tra và thấy không hợp lệ. Đây sẽ là câu lệnh cuối cùng được thực thi như một phần của nhánh If - Else if. Dòng bên dưới sẽ cung cấp cho bạn ý tưởng tốt hơn về cách Else thay đổi dòng mã:
chạy truy vấn hive từ dòng lệnh
Hãy xem xét ví dụ sau:
Num1 = 5 Num2 = 20 if (Num1 Num2) {print ('Num2 nhỏ hơn Num1')} else print ('Num1 và Num2 là Equal')}Đầu ra:
[1] 'Num1 và Num2 là bằng nhau'Lập trình R: Vòng lặp
Một câu lệnh lặp cho phép chúng ta thực hiện một câu lệnh hoặc một nhóm câu lệnh nhiều lần. Chủ yếu có 3 loại vòng lặp trong R:
- lặp lại vòng lặp : Nó lặp lại một câu lệnh hoặc một nhóm câu lệnh trong khi một điều kiện đã cho là ĐÚNG. Vòng lặp lặp lại là ví dụ tốt nhất về vòng lặp điều khiển lối ra, nơi mã được thực thi lần đầu tiên và sau đó điều kiện được kiểm tra để xác định xem điều khiển nên ở bên trong vòng lặp hay thoát khỏi nó. Dưới đây là luồng điều khiển trong một vòng lặp lại:
Chúng ta hãy xem ví dụ dưới đây để hiểu cách chúng ta có thể sử dụng vòng lặp lặp lại để thêm n số cho đến khi tổng vượt quá 100:x = 2 lặp lại {x = x ^ 2 print (x) if (x> 100) {break}Đầu ra:
[1] 4 [1] 16 [1] 256
- trong khi lặp lại : Tôit giúp lặp lại một câu lệnh hoặc một nhóm câu lệnh trong khi một điều kiện đã cho là ĐÚNG. Vòng lặp while, khi so sánh với vòng lặp lặp lại hơi khác một chút, nó là một ví dụ về vòng lặp điều khiển mục nhập trong đó điều kiện được kiểm tra đầu tiên và chỉ khi điều kiện được tìm thấy là đúng thì điều khiển mới được phân phối bên trong vòng lặp để thực thi mã. . Dưới đây là luồng điều khiển trong vòng lặp while:
Chúng ta hãy xem ví dụ dưới đây để thêm tổng bình phương cho 10 số đầu tiên và hiểu cách hoạt động của vòng lặp while:num = 1 sumn = 0 while (num<=11){ sumn =(sumn+ (num^2) num = num+1 print(sumn) }
Đầu ra:[mười một [mười lăm [1] 14 [1] 30 [1] 55 [1] 91 [1] 140 [1] 204 [1] 285 [1] 385 [1] 506
- cho Vòng lặp : Nó được sử dụng để lặp lại một câu lệnh hoặc một nhóm trong một số lần cố định. Không giống như vòng lặp lặp lại và vòng lặp while, vòng lặp for được sử dụng trong các tình huống mà chúng ta biết trước số lần mã cần thực thi. Nó tương tự như vòng lặp while trong đó điều kiện được kiểm tra đầu tiên và sau đó chỉ mã được viết bên trong được thực thi. Hãy xem luồng điều khiển của vòng lặp for ngay bây giờ:
Bây giờ chúng ta hãy xem xét một ví dụ trong đó chúng ta sẽ sử dụng vòng lặp for để in 10 số đầu tiên:
for (x in 1:10) {print (x)}Đầu ra:
[mười một [1] 2 [1] 3 [1] 4 [mười lăm [1] 6 [1] 7 [1] 8 [1] 9 [1] 10
Lập trình R: Chức năng
Hàm là một khối mã có tổ chức, có thể sử dụng lại được dùng để thực hiện một hành động có liên quan. Chủ yếu có hai loại hàm trong R:
Chức năng được xác định trước : Đây là những chức năng được tích hợp sẵn mà người dùng có thể sử dụng để thực hiện công việc của họ lễ phục sinhr. Vd: man( x) , sum( x) , sqrt ( x ), du khách( x ), Vân vân.
Đã xác định người dùng Chức năng: Các chức năng này được tạo ra bởi người dùng để đáp ứng một yêu cầu cụ thể của người dùng. Dưới đây là cú pháp để tạo một hàm trongR:
func tion_name <– chức năng (arg_1, arg_2, & hellip){ // Nội dung hàm }
Hãy xem xét ví dụ sau về một hàm đơn giản để tạo tổng các bình phươngcủa2 số:
sum_of_square<- function(x,y) { x^2 + y^2 } sum_of_sqares(3,4) Đầu ra: [1] 25Tôi hy vọng bạn đã thích đọc blog lập trình R này. Chúng tôi đã trình bày tất cả những điều cơ bản về R trong hướng dẫn này, vì vậy bạn có thể bắt đầu thực hành ngay bây giờ. Sau blog lập trình R này, tôi sẽ đến với nhiều blog hơn về R cho Analytics nên hãy theo dõi.
Bây giờ bạn đã hiểu cơ bản về R, hãy xem của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu. Edureka’s Data Analytics with R training sẽ giúp bạn có được kiến thức chuyên môn về Lập trình R, Thao tác dữ liệu, Phân tích dữ liệu khám phá, Hình ảnh hóa dữ liệu, Khai thác dữ liệu, Hồi quy, Phân tích cảm xúc và sử dụng RStudio cho các nghiên cứu điển hình thực tế trên Bán lẻ, Truyền thông xã hội.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến nó trong phần nhận xét của blog “Lập trình R” này và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn trong thời gian sớm nhất.