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R (lenguaje de programación)

R es un lenguaje de programación para el cálculo estadístico y la visualización de datos . Se ha adoptado en los campos de la minería de datos , la bioinformática y el análisis de datos . [9]

El núcleo del lenguaje R se amplía con una gran cantidad de paquetes de extensión , que contienen código reutilizable, documentación y datos de muestra.

El software R es de código abierto y software libre . Está licenciado por el Proyecto GNU y 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 de notebook) .

Historia

Ross Ihaka, co-creador de R
Robert Gentleman, co-creador de R

R fue creado por los profesores Ross Ihaka y Robert Gentleman como lenguaje de programación para enseñar estadística introductoria 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 , que permite variables locales . [1]

El nombre del lenguaje, R , proviene tanto de ser un sucesor del lenguaje S como de 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 . [12] Al mismo tiempo, anunciaron la publicación en la lista de correo s-news . [13] El 5 de diciembre de 1997, R se convirtió en un proyecto GNU cuando se lanzó la versión 0.60. [14] El 29 de febrero de 2000, se lanzó la primera versión oficial 1.0. [15]

Paquetes

Consulte el título
Gráfico de violín creado a partir del paquete de visualización R ggplot2

Los paquetes R son colecciones de funciones, documentación y datos que amplían R. [16] Por ejemplo, los paquetes agregan funciones de informes como RMarkdown , Quarto, [17] knitr y Sweave . Los paquetes también agregan la capacidad de implementar varias técnicas estadísticas como modelado lineal , lineal generalizado y no lineal , pruebas estadísticas clásicas , análisis espacial , análisis de series temporales y agrupamiento . La fácil instalación y uso de los paquetes han contribuido a la adopción del lenguaje en la ciencia de datos . [18]

Los paquetes base están disponibles inmediatamente al iniciar R y proporcionan la sintaxis y los comandos necesarios para programación, computación, producción de gráficos, aritmética básica y funcionalidad estadística. [19]

La Red Integral de Archivos de R (CRAN) fue fundada en 1997 por Kurt Hornik y Friedrich Leisch para alojar el código fuente de R , los archivos ejecutables, la documentación y los paquetes creados por los usuarios. [20] Su nombre y alcance imitan a la Red Integral de Archivos TeX y a la Red Integral de Archivos Perl . [20] CRAN originalmente tenía tres espejos y 12 paquetes contribuidos. [21] Al 16 de octubre de 2024 , tiene 99 espejos [22] y 21.513 paquetes contribuidos. [23] Los paquetes también están disponibles en los repositorios R-Forge, Omegahat y GitHub . [24] [25] [26]

Las vistas de tareas en el sitio web de CRAN enumeran paquetes en campos como finanzas, genética, computación 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 .

El paquete tidyverse agrupa varios paquetes secundarios que proporcionan una interfaz común para tareas relacionadas con el acceso y procesamiento de " datos tidy ", [27] datos contenidos en una tabla bidimensional con una sola fila para cada observación y una sola columna para cada variable. [28]

La instalación de un paquete se realiza solo una vez. Por ejemplo, para instalar el paquete tidyverse : [28]

> instalar.paquetes ( "tidyverse" )

Para cargar las funciones, los datos y la documentación de un paquete, se ejecuta la library()función. Para cargar tidyverse : [a]

> # El nombre del paquete se puede incluir entre comillas > biblioteca ( "tidyverse" )> # Pero también se puede llamar al nombre del paquete sin comillas > biblioteca ( tidyverse )


Interfaces

R viene instalado con una consola de línea de comandos . Hay varios entornos de desarrollo integrados (IDE) disponibles para la instalación . Los IDE para R incluyen R.app [29] (solo OSX/macOS), Rattle GUI , R Commander , RKWard , RStudio y Tinn-R. [30]

Los IDE de propósito 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 script 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 equipo central de R se fundó en 1997 para mantener el código fuente de R. La Fundación R para la computación estadística se fundó en abril de 2003 para brindar apoyo financiero. El Consorcio R es un proyecto de la Fundación Linux para desarrollar la infraestructura de R.

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

La comunidad R organiza muchas conferencias y reuniones presenciales. 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 a favor de la distribución CRAN. [33]

Soporte comercial

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

Ejemplos

¡Hola Mundo!

Programa "¡Hola, mundo!" :

> 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 encontrarse una lista ampliada de las características estándar del lenguaje en el manual de R, "Introducción a R". [34] )

En R, el operador de asignación generalmente preferido es una flecha formada por dos caracteres <-, aunque =se puede utilizar en algunos casos. [35]

> x <- 1 : 6 # Crea un vector numérico en el entorno actual > y <- x ^ 2 # Crea un vector basado en los valores de 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 <- matrix ( 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' > names ( new_df ) <- c ( "X" , "Y" , "Z" ) # Establece los nombres de columna de new_df como X, Y y Z. > print ( new_df ) # Imprime los resultados actuales.  XYZ A 2 6 12 B 20 30 42             > new_df $ Z # Salida de 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 los mismos. [1] VERDADERO       > atributos ( new_df ) # Imprimir información de atributos sobre el objeto new_df $names [1] "X" "Y" "Z" $fila.nombres [1] "A" "B"$class [1] "datos.marco"> atributos ( new_df ) $ row.names <- c ( "uno" , "dos" ) # Acceda y luego cambie el atributo row.names; también se puede hacer usando rownames() > new_df  XYZ uno 2 6 12 dos 20 30 42

Estructura de una función

Una de las fortalezas de R es la facilidad para crear nuevas funciones. [36] Los objetos en el cuerpo de la función permanecen locales a 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 . [37]

Crear una función:

# Los parámetros de entrada son x e y. # La función devuelve una combinación lineal de x e y. f <- function ( x , y ) { z <- 3 * x + 4 * y              # una declaración return() explícita es opcional, podría reemplazarse simplemente con `z` 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 la 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 que resulta útil para pasar funciones anónimas a funciones de orden superior: [38] 

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

Operador de tuberías nativo

En la versión R 4.1.0, se introdujo un operador de tubería nativo , |>,. [39] 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 () # Uso del carácter de barra vertical [1] 11

Otra alternativa a las funciones anidadas, en contraste con el uso del carácter de barra vertical, es el uso de objetos intermedios. Sin embargo, algunos sostienen que el uso del operador de barra vertical producirá un código más fácil de leer. [28]

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

Programación orientada a objetos

El lenguaje R tiene soporte nativo para programación orientada a objetos . Existen dos marcos nativos, los llamados sistemas S3 y S4. El primero, al ser más informal, admite un solo envío en el primer argumento y los objetos se asignan a una clase simplemente estableciendo un atributo "class" en cada objeto. El segundo es un sistema similar a Common Lisp Object System (CLOS) de clases formales (también derivado de S ) y métodos genéricos que admite envío múltiple y herencia múltiple [40]

En el ejemplo, summaryse trata de una función genérica que 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  5 caracteres carácter > resumen ( as.factor ( datos ))  abc NA's  2 1 1 1

Modelado y trazado

Gráficos de diagnóstico obtenidos al trazar el “modelo” (consulte la función “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 x e y x <- 1 : 6 y <- x ^ 2    # Modelo de regresión lineal y = A + B * x modelo <- lm ( y ~ x )    # Muestra 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 del 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:  Estimación del error estándar Valor t Pr(>|t|) (Intersección) -9,3333 2,8441 -3,282 0,030453 * x 7,0000 0,7303 9,585 0,000662 *** --- Códigos de significancia: 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. Estadística F: 91,88 en 1 y 4 grados de libertad, valor p: 0,000662.

Conjunto de Mandelbrot

Gráfico "Mandelbrot.gif" creado en R. (Nota: Los colores difieren del resultado 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" )

Código fuente R:

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

Nombres de versiones

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

Todas las versiones R lanzadas desde la 2.14.0 en adelante tienen nombres en código que hacen referencia a los cómics y películas de Peanuts . [41] [42] [43]

En 2018, el desarrollador principal de R, Peter Dalgaard, presentó un historial de lanzamientos de R desde 1997. [44] Algunos lanzamientos tempranos notables antes de los lanzamientos nombrados incluyen:

La idea de nombrar las versiones de 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 a Peanuts para los nombres en código de R es porque "todos los que trabajan en estadística son unos locos por P ". [44]

Véase también

Lectura adicional

Portal

Notas

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

Enlaces externos

Referencias

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