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R (lenguaje de programación)

R es un lenguaje de programación para computación estadística y visualización de datos . Ha sido adoptado en los campos de minería de datos , bioinformática y análisis de datos . [9]

El lenguaje principal de R se ve ampliado por una gran cantidad de paquetes de extensión , que contienen código reutilizable, documentación y datos de muestra.

El software R es software de código abierto y gratuito . Tiene la licencia del Proyecto GNU y está disponible bajo la Licencia Pública General GNU . [3] Está escrito principalmente en C , Fortran y el propio R. Se proporcionan ejecutables precompilados para varios sistemas operativos .

Como lenguaje interpretado , R tiene una interfaz de línea de comandos nativa . Además, hay disponibles múltiples interfaces gráficas de usuario de terceros , como RStudio , un entorno de desarrollo integrado , y Jupyter , una interfaz para portátiles .

Historia

Ross Ihaka, cocreador de R
Robert Gentleman, cocreador de R

R fue iniciado por los profesores Ross Ihaka y Robert Gentleman como un lenguaje de programación para enseñar introducción a la estadística en la Universidad de Auckland . [10] El lenguaje se inspiró en el lenguaje de programación S , y la mayoría de los programas S pueden ejecutarse sin modificaciones en R. [6] El lenguaje también se inspiró en el alcance léxico de Scheme , permitiendo variables locales. [1]

El nombre del idioma, R , proviene de ser tanto un sucesor del idioma S como la primera letra compartida de los autores, Ross y Robert. [11] En agosto de 1993, Ihaka y Gentleman publicaron un binario de R en StatLib, un sitio web de archivo de datos . Al mismo tiempo, anunciaron la publicación en la lista de correo de s-news . [12] El 5 de diciembre de 1997, R se convirtió en un proyecto GNU cuando se lanzó la versión 0.60. [13] El 29 de febrero de 2000, se lanzó la primera versión oficial 1.0. [14]

Paquetes

referirse al título
Trama de violín creada a partir del paquete de visualización R ggplot2

Los paquetes de R son colecciones de funciones, documentación y datos que amplían R. [15] Por ejemplo, los paquetes agregan funciones de informes como RMarkdown , Quarto, knitr y Sweave . La fácil instalación y uso de paquetes han contribuido a la adopción del lenguaje en la ciencia de datos . [dieciséis]

Los paquetes básicos están disponibles inmediatamente al iniciar R y proporcionan la sintaxis y los comandos necesarios para programación, informática, producción de gráficos, aritmética básica y funcionalidad estadística. [17]

La Comprehensive R Archive Network (CRAN) fue fundada en 1997 por Kurt Hornik y Fritz Leisch para alojar el código fuente , archivos ejecutables, documentación y paquetes creados por el usuario de R. [18] Su nombre y alcance imitan la Red Integral de Archivos TeX y la Red Integral de Archivos Perl . [18] CRAN originalmente tenía tres espejos y 12 paquetes contribuidos. [19] A junio de 2024, tiene 104 espejos [20] y 20,853 paquetes contribuidos. [21] Los paquetes también están disponibles en los repositorios R-Forge, Omegahat y GitHub.

Las Vistas de tareas en el sitio web de CRAN enumeran paquetes en campos como finanzas, genética, informática de alto rendimiento, aprendizaje automático, imágenes médicas, metanálisis , ciencias sociales y estadísticas espaciales.

El proyecto Bioconductor proporciona paquetes para análisis de datos genómicos, ADN complementario , microarrays y métodos de secuenciación de alto rendimiento .

Los paquetes agregan la capacidad de implementar diversas técnicas estadísticas, como modelado lineal , lineal generalizado y no lineal , pruebas estadísticas clásicas , análisis espacial , análisis de series temporales y agrupación .

Un paquete de ejemplo es el paquete tidyverse . Su objetivo es tener una interfaz común para acceder y procesar datos contenidos en una estructura de datos de marco de datos, una tabla bidimensional de filas y columnas llamada "datos ordenados ". [22] Cada función del paquete está diseñada para acoplar todas las demás funciones del paquete. [23]

La instalación de un paquete se produce sólo una vez. Para instalar tidyverse : [23]

> instalar.paquetes ( "tidyverse" )

Para crear una instancia de las funciones, datos y documentación de un paquete, ejecute la library()función. Para crear una instancia de tidyverse : [a]

> biblioteca ( tidyverse )

Interfaces

R viene instalado con una consola de línea de comandos . Disponibles para instalación hay varios entornos de desarrollo integrados (IDE). Los IDE para R incluyen R.app (solo OSX/macOS), Rattle GUI , R Commander , RKWard , RStudio y Tinn-R.

Los IDE de uso general que admiten R incluyen Eclipse a través del complemento StatET y Visual Studio a través de R Tools para Visual Studio .

Los editores que admiten R incluyen Emacs , Vim a través del complemento Nvim-R, Kate , LyX a través de Sweave , WinEdt (sitio web) y Jupyter (sitio web).

Los lenguajes de scripting que admiten R incluyen Python (sitio web), Perl (sitio web), Ruby (código fuente), F# (sitio web) y Julia (código fuente).

Los lenguajes de programación de propósito general que admiten R incluyen Java a través del servidor de socket Rserve y .NET C# (sitio web).

Los marcos estadísticos que utilizan R en segundo plano incluyen Jamovi y JASP .

Comunidad

El R Core Team se fundó en 1997 para mantener el código fuente de R. La Fundación R para Computación Estadística se fundó en abril de 2003 para brindar apoyo financiero. R Consortium es un proyecto de la Fundación Linux para desarrollar infraestructura R.

R Journal es una revista académica de acceso abierto que presenta artículos de corta y mediana extensión sobre el uso y desarrollo de R. Incluye artículos sobre paquetes, consejos de programación, noticias de CRAN y noticias sobre fundamentos.

La comunidad R organiza muchas conferencias y reuniones en persona. Estos grupos incluyen:

Implementaciones

La implementación principal de R está escrita principalmente en C , Fortran y el propio R. Otras implementaciones incluyen:

Microsoft R Open (MRO) fue una implementación de R. A partir del 30 de junio de 2021, Microsoft comenzó a eliminar gradualmente MRO en favor de la distribución CRAN. [26]

Soporte comercial

Aunque R es un proyecto de código abierto , algunas empresas brindan soporte comercial:

Ejemplos

¡Hola Mundo!

"¡Hola Mundo!" programa :

> print ( "¡Hola, mundo!" ) [1] "¡Hola, mundo!"

Sintaxis básica

Los siguientes ejemplos ilustran la sintaxis básica del lenguaje y el uso de la interfaz de línea de comandos. (Puede encontrar una lista ampliada de características del lenguaje estándar en el manual de R, "Introducción a R". [27] )

En R, el operador de asignación generalmente preferido es una flecha formada por dos caracteres <-, aunque =se puede utilizar en algunos casos. [28]

> x <- 1 : 6 # Crea un vector numérico en el entorno actual > y <- x ^ 2 # Crea un vector basado en los valores en x. > print ( y ) # Imprime el contenido del vector. [1] 1 4 9 16 25 36       > z <- x + y # Crea un nuevo vector que es la suma de x e y > z # Devuelve el contenido de z al entorno actual. [1] 2 6 12 20 30 42      > z_matrix <- matriz ( z , nrow = 3 ) # Crea una nueva matriz que convierte el vector z en un objeto de matriz 3x2 > z_matrix  [,1] [,2] [1,] 2 20 [2,] 6 30 [ 3,] 12 42       > 2 * t ( z_matrix ) - 2 # Transponga la matriz, multiplique cada elemento por 2, reste 2 de cada elemento de la matriz y devuelva los resultados a la terminal.  [,1] [,2] [,3] [1,] 2 10 22 [2,] 38 58 82     > new_df <- data.frame ( t ( z_matrix ), row.names = c ( "A" , "B" )) # Crea un nuevo objeto data.frame que contiene los datos de una z_matrix transpuesta, con nombres de fila 'A ' y 'B' > nombres ( new_df ) <- c ( "X" , "Y" , "Z" ) # Establece los nombres de las columnas de new_df como X, Y y Z. > print ( new_df ) # Imprime el archivo actual resultados.  XYZ A 2 6 12 B 20 30 42             > new_df $ Z # Genera la columna Z [1] 12 42 > new_df $ Z == new_df [ 'Z' ] && new_df [ 3 ] == new_df $ Z # Se puede acceder a la columna Z del data.frame usando la sintaxis $Z, ['Z'] o [3] y los valores son lo mismo. [1] VERDADERO       > atributos ( new_df ) # Imprimir información de atributos sobre el objeto new_df $names [1] "X" "Y" "Z" $fila.nombres [1] "A" "B"$clase [1] "marco.datos"> atributos ( new_df ) $ fila.nombres <- c ( "uno" , "dos" ) # Acceder y luego cambiar el atributo fila.nombres; También se puede hacer usando nombres de fila() > new_df  XYZ uno 2 6 12 dos 20 30 42

Estructura de una función

Uno de los puntos fuertes de R es la facilidad para crear nuevas funciones. [29] Los objetos en el cuerpo de la función permanecen locales para la función y se puede devolver cualquier tipo de datos. En R, casi todas las funciones y todas las funciones definidas por el usuario son cierres . [30]

Crea una función:

# Los parámetros de entrada son xey. # La función devuelve una combinación lineal de xey. f <- función ( x , y ) { z <- 3 * x + 4 * y              # esta declaración return() es opcional return ( z ) }

Salida de uso:

> f ( 1 , 2 ) [1] 11 > f ( c ( 1 , 2 , 3 ), c ​​( 5 , 3 , 4 )) [1] 23 18 25     > f ( 1 : 3 , 4 ) [1] 19 22 25

Es posible definir funciones que se utilizarán como operadores infijos con una sintaxis especial `%name%`donde "nombre" es el nombre de la variable de función:

> `%sumx2y2%` <- función ( e1 , e2 ) { e1 ^ 2 + e2 ^ 2 } > 1 : 3 %sumx2y2% - ( 1 : 3 ) [1] 2 8 18

Desde la versión 4.1.0, las funciones se pueden escribir en una notación corta, lo cual es útil para pasar funciones anónimas a funciones de orden superior: [31] 

> sapply ( 1 : 5 ,  \ ( i ) i ^ 2 ) # aquí \(i) es lo mismo que function(i) [1] 1 4 9 16 25

Operador de tubería nativo

En R versión 4.1.0, se introdujo un operador de tubería nativo . [32] Este operador permite a los usuarios encadenar funciones una tras otra, en lugar de una llamada de función anidada.|>

> nrow ( subset ( mtcars , cyl == 4 )) # Anidado sin el carácter de barra vertical [1] 11    > mtcars |> subset ( cyl == 4 ) |> nrow () # Usando el carácter de barra vertical [1] 11

Otra alternativa a las funciones anidadas, en lugar de utilizar el carácter de barra vertical, es utilizar objetos intermedios. Sin embargo, algunos argumentan que el uso del operador de tubería producirá un código más fácil de leer. [23]

> mtcars_subset_rows <- subconjunto ( mtcars , cyl == 4 ) > num_mtcars_subset <- nrow ( mtcars_subset_rows ) > imprimir ( num_mtcars_subset ) [1] 11

Programación orientada a objetos

El lenguaje R tiene soporte nativo para programación orientada a objetos . Hay dos frameworks nativos, los llamados sistemas S3 y S4. El primero, al ser más informal, admite el envío único en el primer argumento y los objetos se asignan a una clase simplemente estableciendo un atributo de "clase" en cada objeto. Este último es un sistema de clases formales (también derivado de S ) y métodos genéricos similar al Common Lisp Object System (CLOS) que admite envío múltiple y herencia múltiple [33]

En el ejemplo, summaryhay una función genérica que se envía a diferentes métodos dependiendo de si su argumento es un vector numérico o un "factor":

> datos <- c ( "a" , "b" , "c" , "a" , NA ) > resumen ( datos )  Longitud Clase Modo  carácter de 5 caracteres > resumen ( as.factor ( datos ))  abc NA's  2 1 1 1

Modelado y trazado

Gráficos de diagnóstico a partir del trazado del “modelo” (función qv “plot.lm()”). Observe la notación matemática permitida en las etiquetas (gráfico inferior izquierdo).

El lenguaje R tiene soporte integrado para modelado de datos y gráficos. El siguiente ejemplo muestra cómo R puede generar y trazar un modelo lineal con residuos.

# Crea valores de x e y x <- 1 : 6 y <- x ^ 2    # Modelo de regresión lineal y = A + B * x modelo <- lm ( y ~ x )    # Mostrar un resumen detallado del resumen del modelo ( modelo )# Crea un diseño de 2 por 2 para las figuras par ( mfrow = c ( 2 , 2 ))   # Gráficos de diagnóstico de salida del gráfico modelo ( modelo )

Producción:

Residuos:  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3,3333 -0,6667 -2,6667 -2,6667 -0,6667 3,3333Coeficientes:  Estimar Std. Valor t de error Pr(>|t|) (Intercepción) -9,3333 2,8441 -3,282 0,030453 * x 7,0000 0,7303 9,585 0,000662 *** --- Signif. códigos: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0,1 '' 1Error estándar residual: 3,055 en 4 grados de libertad R cuadrado múltiple: 0,9583, R cuadrado ajustado: 0,9478 Estadístico F: 91,88 en 1 y 4 DF, valor p: 0,000662

conjunto de mandelbrot

Gráfico "Mandelbrot.gif" creado en R. (Nota: los colores difieren de la salida real).

Este ejemplo del conjunto de Mandelbrot destaca el uso de números complejos . Modela las primeras 20 iteraciones de la ecuación , donde representa diferentes constantes complejas.z = z2 + cc

Instale el paquete que proporciona la write.gif()función de antemano:

instalar.paquetes ( "caTools" )

R Código fuente:

biblioteca ( caTools )jet.colors <- colorRampPalette ( c ( "verde" , "rosa" , "#007FFF" , "cian" , "#7FFF7F" , "blanco" , "#FF7F00" , "rojo" , "#7F0000" ))           dx <- 1500 # define ancho dy <- 1400 # define altura      C <- complejo ( real = rep ( sec ( -2.2 , 1.0 , longitud.out = dx ), cada uno = dy ), imag = rep ( sec ( -1.2 , 1.2 , longitud.out = dy ), tiempos = dx ) )                       # remodelar como matriz de números complejos C <- matriz ( C , dy , dx )    # inicializar la salida de la matriz 3D X <- matriz ( 0 , c ( dy , dx , 20 ))     Z <- 0  # bucle con 20 iteraciones para ( k en 1 : 20 ) {    # la ecuación en diferencias central Z <- Z ^ 2 + C      # capturar los resultados X [, , k ] <- exp ( - abs ( Z )) }     write.gif ( X , "Mandelbrot.gif" , col = jet.colors , retraso = 100 )

Nombres de versión

Un CD con autógrafos.
CD de R Versión 1.0.0, autografiado por el equipo central de R, fotografiado por R en la ciudad de Quebec en 2019

Todos los lanzamientos de la versión R desde 2.14.0 en adelante tienen nombres en clave que hacen referencia a los cómics y películas de Peanuts . [34] [35] [36]

En 2018, el desarrollador principal de R, Peter Dalgaard, presentó un historial de lanzamientos de R desde 1997. [37] Algunos lanzamientos tempranos notables antes de los lanzamientos nombrados incluyen:

La idea de nombrar las versiones R se inspiró en el sistema de nombres de versiones de Debian y Ubuntu . Dalgaard también señaló que otra razón para el uso de referencias de Peanuts para los nombres en clave R es porque "todo el mundo en estadística es un P-nut ". [37]

Ver también

Otras lecturas

Portal

Notas

  1. ^ Esto muestra, como error estándar, una lista de todos los paquetes de los que depende tidyverse . También puede mostrar advertencias que muestren dos conflictos de espacios de nombres, que normalmente pueden ignorarse.

enlaces externos

Referencias

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