.r é o arquivo de script R.
| Recurso | Descrição |
|---|---|
| Extensão de arquivo | .R |
| Tipo de arquivo | R script |
| Sistema operacional | Qualquer |
| Contente | Código r |
| Propósito | Para executar o código r |
| Usos comuns | Análise de dados, modelagem estatística, aprendizado de máquina |
| Riscos | Os arquivos .r podem conter erros, por isso é importante verificá -los cuidadosamente antes de executá -los |
O que há nesta página
Um arquivo .r é um arquivo de texto que contém código gravado na linguagem de programação r. O r é um idioma e ambiente populares de código aberto usado para computação estatística, análise de dados e criação de visualizações de dados. Os arquivos .r armazenam seqüências de comandos r que podem ser executados para executar tarefas específicas, analisar dados e gerar resultados.
Para abrir um arquivo .r, siga estas etapas:
Os arquivos .r podem ser abertos usando vários editores de texto (como bloco de notas, texto sublime e átomo) e ambientes de desenvolvimento integrado (IDES) que suportam a programação r. Algumas opções populares incluem:
Para executar um arquivo .r:
Ou dessa maneira: depois de abrir um arquivo r em um editor de texto .r IDE, você pode executá -lo pressionando as teclas Ctrl + Enter . Isso executará o código no arquivo e exibirá os resultados.
A gravação de um arquivo .r envolve a criação e edição do código r para executar tarefas específicas. Para escrever um arquivo r, você pode usar um editor de texto .r IDE. Comece criando um novo arquivo e salvando -o com a extensão .r. Em seguida, você pode começar a escrever seu código r no arquivo.
Aqui está um exemplo básico de um arquivo .r contendo código r para calcular a média de um vetor 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 criar uma função em r, siga estas etapas:
# 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 oferece vários pacotes para visualização de dados. Aqui está um exemplo simples usando o popular pacote 'ggplot2' para criar um gráfico de dispersão:
# 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 se há erros em um arquivo .r:
Embora os arquivos .r sejam valiosos para análise e programação de dados, existem algumas considerações:
Se você estiver interessado em mergulhar mais fundo na programação r, existem vários recursos disponíveis:
Lembre -se de que os arquivos .r são o seu gateway para aproveitar o poder do r para análise de dados, visualização e muito mais. Com a prática e o aprendizado, você pode aproveitar esse idioma versátil para explorar e analisar dados de maneira eficaz.