.r - це файл сценарію R.
| Означати | Опис |
|---|---|
| Розширення файлу | .R |
| Тип файлу | R сценарій |
| Операційна система | Будь -який |
| Зміст | R -код |
| Мета | Запустити код r |
| Загальне використання | Аналіз даних, статистичне моделювання, машинне навчання |
| Ризики | .R файли можуть містити помилки, тому важливо ретельно перевірити їх перед тим, як їх запустити |
Що на цій сторінці
Файл .r - це текстовий файл, що містить код, записаний мовою програмування r. r-популярна мова та середовище з відкритим кодом, що використовуються для статистичних обчислень, аналізу даних та створення візуалізації даних. Файли .r зберігають послідовності команд r, які можуть бути виконані для виконання конкретних завдань, аналізу даних та генерування результатів.
Щоб відкрити файл .r, виконайте ці кроки:
Файли .R можна відкрити за допомогою різних текстових редакторів (таких як блокнот, піднесений текст та атом) та інтегровані середовища розробки (IDE), які підтримують програмування r. Деякі популярні варіанти включають:
Запустити файл .r:
Або такий спосіб: Після того, як ви відкриєте файл r у текстовому редакторі .r IDE, ви можете запустити його, натиснувши клавіші Ctrl + Enter . Це виконає код у файлі та відобразить результати.
Написання файлу .r передбачає створення та редагування коду r для виконання конкретних завдань. Щоб записати файл r, ви можете використовувати текстовий редактор .r IDE. Почніть із створення нового файлу та збереження його за допомогою розширення NKN. Потім ви можете почати писати свій код r у файлі.
Ось основний приклад файлу .r, що містить код r для обчислення середнього числового вектора:
# 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)
Щоб створити функцію в R, виконайте наступні кроки:
# 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 пропонує різні пакети для візуалізації даних. Ось простий приклад за допомогою популярного пакету "ggplot2" для створення сюжету розсіювання:
# 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)
Щоб перевірити наявність помилок у файлі .r:
Хоча файли .r є цінними для аналізу даних та програмування, є кілька міркувань:
Якщо ви зацікавлені у зануренні глибше програмування r, є різні ресурси:
Пам'ятайте, що файли .r - це ваш шлюз для використання потужності r для аналізу даних, візуалізації тощо. За допомогою практики та навчання ви можете використовувати цю універсальну мову для ефективного вивчення та аналізу даних.