.r is een scriptbestand.
| Functie | Beschrijving |
|---|---|
| Bestandsextensie | .R |
| Bestandstype | R script |
| Besturingssysteem | Elk |
| Inhoud | R -code |
| Doel | Om r -code uit te voeren |
| Gemeenschappelijk gebruik | Gegevensanalyse, statistische modellering, machine learning |
| Risico's | .R -bestanden kunnen fouten bevatten, dus het is belangrijk om ze zorgvuldig te controleren voordat ze ze uitvoeren |
Wat staat er op deze pagina
Een .r -bestand is een tekstbestand met code geschreven in de r -programmeertaal. r is een populaire open-source taal en omgeving die wordt gebruikt voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en het maken van gegevensvisualisaties. .r -bestanden slaan sequenties van r -opdrachten op die kunnen worden uitgevoerd om specifieke taken uit te voeren, gegevens te analyseren en resultaten te genereren.
Volg deze stappen om een .r -bestand te openen:
.R -bestanden kunnen worden geopend met behulp van verschillende teksteditors (zoals Kladblok, sublieme tekst en ATOM) en geïntegreerde ontwikkelingsomgevingen (IDE's) die r -programmering ondersteunen. Sommige populaire opties zijn onder meer:
Om een .r -bestand uit te voeren:
Of op deze manier: zodra u een r -bestand hebt geopend in een teksteditor .r IDE, kunt u het uitvoeren door op de Ctrl + Enter -toetsen te drukken. Hiermee wordt de code in het bestand uitgevoerd en de resultaten weergegeven.
Het schrijven van een .r -bestand omvat het maken en bewerken van r -code om specifieke taken uit te voeren. Om een r -bestand te schrijven, kunt u een teksteditor .r IDE gebruiken. Begin met het maken van een nieuw bestand en het opslaan met de .r -extensie. Vervolgens kunt u beginnen met het schrijven van uw r -code in het bestand.
Hier is een fundamenteel voorbeeld van een .r -bestand met r -code om het gemiddelde van een numerieke vector te berekenen:
# 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)
Volg deze stappen om een functie in R te maken:
# 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 biedt verschillende pakketten voor datavisualisatie. Hier is een eenvoudig voorbeeld met behulp van het populaire 'GGPLOT2' -pakket om een spreidingsplot te maken:
# 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)
Om te controleren op fouten in een .r -bestand:
Hoewel .r -bestanden waardevol zijn voor gegevensanalyse en programmering, zijn er enkele overwegingen:
Als u geïnteresseerd bent om dieper in r -programmering te duiken, zijn er verschillende bronnen beschikbaar:
Vergeet niet dat .r -bestanden uw toegangspoort zijn om de kracht van r te benutten voor gegevensanalyse, visualisatie en meer. Met oefening en leren kunt u deze veelzijdige taal gebruiken om gegevens effectief te verkennen en te analyseren.