.r est R Script File.
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| Extension de fichier | .R |
| Type de fichier | R script |
| Système opérateur | N'importe lequel |
| Contenu | Code R |
| But | Pour exécuter le code r |
| Utilisations courantes | Analyse des données, modélisation statistique, apprentissage automatique |
| Des risques | Les fichiers .r peuvent contenir des erreurs, il est donc important de les vérifier attentivement avant de les exécuter |
Ce qu'il y a sur cette page
Un fichier .r est un fichier texte contenant du code écrit dans le langage de programmation r. r est un langage et un environnement open source populaires utilisés pour l'informatique statistique, l'analyse des données et la création de visualisations de données. Les fichiers .r stockent des séquences de commandes r qui peuvent être exécutées pour effectuer des tâches spécifiques, analyser les données et générer des résultats.
Pour ouvrir un fichier .r, suivez ces étapes:
Les fichiers .r peuvent être ouverts à l'aide de divers éditeurs de texte (tels que le bloc-notes, le texte sublime et l'atome) et les environnements de développement intégrés (IDE) qui prennent en charge la programmation r. Certaines options populaires incluent:
Pour exécuter un fichier .r:
Ou de cette façon: une fois que vous avez ouvert un fichier r dans un éditeur de texte .r ide, vous pouvez l'exécuter en appuyant sur les touches Ctrl + Enter . Cela exécutera le code dans le fichier et affichera les résultats.
L'écriture d'un fichier .r implique la création et l'édition de code r pour effectuer des tâches spécifiques. Pour écrire un fichier r, vous pouvez utiliser un éditeur de texte .r IDE. Commencez par créer un nouveau fichier et l'enregistrer avec l'extension .r. Ensuite, vous pouvez commencer à écrire votre code r dans le fichier.
Voici un exemple de base d'un fichier .r contenant du code r pour calculer la moyenne d'un vecteur numérique:
# 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)
Pour créer une fonction dans R, suivez ces étapes:
# 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 propose divers packages pour la visualisation des données. Voici un exemple simple utilisant le package populaire «GGPLOT2» pour créer un tracé de dispersion:
# 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)
Pour vérifier les erreurs dans un fichier .r:
Bien que les fichiers .r soient utiles pour l'analyse et la programmation des données, il y a quelques considérations:
Si vous êtes intéressé à plonger plus profondément dans la programmation r, différentes ressources sont disponibles:
N'oubliez pas que les fichiers .r sont votre passerelle pour exploiter la puissance de r pour l'analyse des données, la visualisation, etc. Avec la pratique et l'apprentissage, vous pouvez tirer parti de cette langue polyvalente pour explorer et analyser efficacement les données.