.r es el archivo de script R.
| Característica | Descripción |
|---|---|
| Extensión de archivo | .R |
| Tipo de archivo | R guión |
| Sistema operativo | Cualquier |
| Contenido | Código R |
| Objetivo | Para ejecutar el código r |
| Usos comunes | Análisis de datos, modelado estadístico, aprendizaje automático |
| Riesgos | Los archivos .r pueden contener errores, por lo que es importante verlos cuidadosamente antes de ejecutarlos |
Qué hay en esta página
Un archivo .r es un archivo de texto que contiene código escrito en el lenguaje de programación r. r es un lenguaje y un entorno de código abierto popular utilizado para la computación estadística, el análisis de datos y la creación de visualizaciones de datos. .r archiva secuencias de almacenamiento de comandos r que se pueden ejecutar para realizar tareas específicas, analizar datos y generar resultados.
Para abrir un archivo .r, siga estos pasos:
Los archivos .r se pueden abrir utilizando varios editores de texto (como el bloc de notas, el texto sublime y el átomo) y los entornos de desarrollo integrados (IDE) que admiten la programación r. Algunas opciones populares incluyen:
Para ejecutar un archivo .r:
O de esta manera: una vez que haya abierto un archivo r en un editor de texto .r IDE, puede ejecutarlo presionando las teclas Ctrl + Enter . Esto ejecutará el código en el archivo y mostrará los resultados.
Escribir un archivo .r implica crear y editar el código r para realizar tareas específicas. Para escribir un archivo r, puede usar un editor de texto .r IDE. Comience creando un nuevo archivo y guardándolo con la extensión .r. Luego, puede comenzar a escribir su código r en el archivo.
Aquí hay un ejemplo básico de un archivo .r que contiene código r para calcular la media de un vector numérico:
# Calculate the mean of a numeric vector data <- c(10, 15, 20, 25, 30) mean_value <- mean(data) print(mean_value)# Calculate the mean of a numeric vector data <- c(10, 15, 20, 25, 30) mean_value <- mean(data) print(mean_value)
Para crear una función en R, siga estos pasos:
# Define a function to calculate the square of a number square_function <- function(x) { result <- x^2 return(result) } # Call the function with an argument number <- 5 square_result <- square_function(number) print(square_result)# Define a function to calculate the square of a number square_function <- function(x) { result <- x^2 return(result) } # Call the function with an argument number <- 5 square_result <- square_function(number) print(square_result)
R ofrece varios paquetes para la visualización de datos. Aquí hay un ejemplo simple usando el popular paquete 'GGPlot2' para crear una trama de dispersión:
# Install and load the ggplot2 package (if not already installed) install.packages("ggplot2") library(ggplot2) # Create a scatter plot data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(10, 20, 15, 25, 30)) scatter_plot <- ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() print(scatter_plot)# Install and load the ggplot2 package (if not already installed) install.packages("ggplot2") library(ggplot2) # Create a scatter plot data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(10, 20, 15, 25, 30)) scatter_plot <- ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() print(scatter_plot)
Para verificar los errores en un archivo .r:
Si bien los archivos .r son valiosos para el análisis de datos y la programación, hay algunas consideraciones:
Si está interesado en sumergirse más en la programación r, hay varios recursos disponibles:
Recuerde, los archivos .r son su puerta de enlace para aprovechar el poder de r para el análisis de datos, la visualización y más. Con la práctica y el aprendizaje, puede aprovechar este lenguaje versátil para explorar y analizar los datos de manera efectiva.