R语言
- 4.4.1 (2024年6月14日;穩定版本)[3]
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- .r[5]
- .rdata
- .rds
- .rda[6]
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維基教科書中有關R Programming的文本
R语言是一種自由軟體程式語言與操作環境,主要用于统计分析、绘图以及数据挖掘。R由新西蘭奧克蘭大學的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼開發,現在由R核心小组負責開發,同时也有其他用户编写了诸多外挂的软件包。R以S语言为基础,其词法作用域语义來自Scheme。R的后台程序大多由C语言、FORTRAN语言和R自己写成。[8]
R语言是GNU計劃的一个项目,所以其原始碼可自由下載使用。R也有已編譯的執行檔版本可以下載,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。[8]R可以以命令行操作,[8]同時有人開發了幾種圖形用戶界面,其中包括RStudio[8]与Jupyter。[9]
在TIOBE2022年1月对编程语言人气的排名中,R排名第12。[10]
发展历程
R语言以S语言为基础,增加了Scheme语言中词法作用域这一机制,使程序员得以将代码中某一对象的适用范围限制到一小段代码之中。[1]S由里克·贝克尔、约翰·钱伯斯(英语:John Chambers (statistician))、道格·邓恩、琼·麦克雷、以及朱迪·席林于1976年前后于贝尔实验室发明。[11]S是一种用于数据分析的解释型语言,无需编译器即可运行。通常用S语言编写的代码都可以不作修改地在R环境下运行。[12]Scheme是Lisp语言的一个分支,[13]由杰拉尔德·J·萨斯曼和小盖伊·L·斯蒂尔于1975年前后在麻省理工学院发明。[14]
1991年,新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开始对S语言的一个新版本进行开发。[15]伊哈卡与杰特曼两人名字首字母都是R,R语言因此得名。同时,R这个单一字母的名字也表明R语言与S语言一脉相承。[8]1993年8月,伊哈卡与杰特曼在数据平台StatLib和邮件列表s-news中发布了R的早期版本。1995年,在统计学家马丁·梅克勒的建议下,伊哈卡与杰特曼通过GNU通用公共许可证把R做成了一款免费开源软件。软件于1995年6月进行了首次官方发布。[16]首个稳定测试版本(1.0)于2000年2月29日发布。[17]
R综合档案网(Comprehensive R Archive Network;CRAN)于1997年4月23日正式上线。CRAN除了收藏了R的執行檔下載版、原始碼和說明文件,也收錄了各種用戶撰寫的R軟件包。CRAN最早有3个镜像以及12个软件包。[18]截止2022年1月,CRAN有101個鏡像站[19]以及18728个软件包。[20]
同样在1997年,R核心小组正式成立,以进一步对R语言进行开发。截止2022年1月,小组成员包括伊哈卡、杰特曼、钱伯斯以及梅克勒,同时也包括了统计学家库尔特·奥尔尼克(英语:Kurt Hornik)、道格拉斯·贝茨、彼得·达尔高(英语:Peter Dalgaard)、卢克·蒂尔尼(英语:Luke Tierney)、弗里德里希·莱施、托马斯·拉姆利(英语:Thomas Lumley)、邓肯·坦普尔·朗、迈克尔·劳伦斯、乌韦·利格斯、布莱恩·里普利、塞巴斯蒂安·迈耶、保罗·默雷尔、马丁·普卢默、迪伊潘·萨卡尔、西蒙·乌尔巴内克以及计算机科学家托马斯·卡利贝拉。[8]小组过去的成员包括塞思·福尔肯、圭多·马萨罗托、邓肯·默多克、马丁·摩根、海纳·施瓦特以及斯特凡诺·雅各斯。[21]2003年4月[22],一个名为R基金会的非盈利组织正式成立,为的是更好地对R语言的开发提供支持。[8]
内置功能
R主要用于数据分析。在R语言中,用于信息存储的数据结构包括向量、数组、列表以及数据框。向量指一组带有固定顺序, 数据类型唯一的字串或数值,其内容可以填写到一维或多维的数组之中。二维数组也叫做矩阵。[23]R支持各种数组运算,与自由软件GNU Octave和商業軟件MATLAB的功能有所重叠。[24][25]列表指一组数据类型可能有所不同的对象。一个字串向量与数值向量合在一起就可以成为一个列表。数据框本质上是一个列表,里面包含了一个或多个长度相同的向量。数据框将这些向量合并成表格,每一纵列都有一个单一的名称。[23]标量这一数据类型在R语言中并不存在,所谓的标量就是一个长度为一的向量。[26]
用户可以用R来进行一些基本的统计检验,构建线性及非线性的模型,对时间序列加以分析,或对数据进行分类与聚类分析。R的另一強項是繪圖功能,画出的图表能够达到专业出版物的要求,也可加入數學符號。计算强度较大时,用户可在程序中嵌入C、C++以及FORTRAN语言以帮助运算。[27]
因為S的血緣,R比其他統計學或數學專用的編程語言有更強的物件導向(面向对象程序设计, S3, S4等)功能。
套件
R的功能能夠透過由用戶撰寫的套件(Packages)增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能,以及編程介面和數據輸出/輸入功能。這些軟件包是由R語言、LaTeX、Java及最常用C語言和Fortran撰寫。下載的執行檔版本會連同一批核心功能的軟件包,而根據CRAN紀錄有一萬多種不同的軟件包。其中有幾款較為常用,例如用於經濟計量、財經分析、人文科學與社會科學研究以及人工智能。[28]
發展
生物信息学社群時常使用R進行分子生物學數據分析。Bioconductor計劃就是讓R作為基因圖譜分析工具。 Gnumeric開發者正和R開發者合作,改善Gnumeric計算結果的精確度。[29]
R新聞雜誌
《R新聞雜誌》(R Newsletter)每年會出版兩至三次,為一份免費的電子雜誌,內容有關統計學軟件發展及R語言開發資訊。第一期在2001年一月出版。从2008年开始,被R Journal替代。[30]
例子
基本语法
下面的例子展示基本的语言语法和命令行界面使用。在R语言中,一般偏好采用两字符合成箭头的赋值算符<-
,但是在某些情况也可以使用=
[31][32]。
> x <- 1:6 # 在当前环境中创建数值向量。 > y <- x^2 # 基于在x中的值创建向量。 > print(y) # 打印向量的内容。 [1] 1 4 9 16 25 36 > z <- x + y # 创建是为x与y的和的新向量。 > z # 返回z的内容至当前环境。 [1] 2 6 12 20 30 42 > z_matrix <- matrix(z, nrow=3) # 创建将向量z转变为3x2矩阵对象的新矩阵。 > z_matrix [,1] [,2] [1,] 2 20 [2,] 6 30 [3,] 12 42 > 2*t(z_matrix)-2 # 转置这个矩阵,对每个元素乘以2,从矩阵中每个元素减去2,并返回结果至终端。 [,1] [,2] [,3] [1,] 2 10 22 [2,] 38 58 82 > new_df <- data.frame(t(z_matrix), row.names=c('A','B')) # 创建包含来自转置的z_matrix的数据的新data.frame对象,具有横行名字'A'和'B'。 > names(new_df) <- c('X','Y','Z') # 设置new_df的纵列名字为X、Y和Z。 > print(new_df) # 打印当前结果。 X Y Z A 2 6 12 B 20 30 42 > new_df$Z # 输出Z列。 [1] 12 42 > new_df$Z==new_df['Z'] && new_df[3]==new_df$Z # data.frame的Z列可以使用$Z、['Z']或[3]语法来访问,得到的值是相同的。 [1] TRUE > attributes(new_df) # 打印关于new_df对象的特性信息。 $names [1] "X" "Y" "Z" $row.names [1] "A" "B" $class [1] "data.frame" > attributes(new_df)$row.names <- c('one','two') # 访问并接着变更row.names特性;还可以使用rownames()来完成。 > new_df X Y Z one 2 6 12 two 20 30 42
函数的结构
R语言的力量之一是易于创建新函数。在函数体内的对象保持局部于这个函数,而且可以返回任何数据类型[33]。例如:
# 声明函数“f”具有参数“x”、“y“。 # 它返回x和y的线性组合。 f <- function(x, y) { z <- 3 * x + 4 * y return(z) ## 这里的return()函数是可选的。 }
> 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
建模和绘图
R语言对数据建模和图形有内建支持。下列例子展示R语言如何轻易的生成并绘制带有残差的线性回归模型。
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f6/Plots_from_lm_example.svg/400px-Plots_from_lm_example.svg.png)
> x <- 1:6 # 创建x和y值。 > y <- x^2 > model <- lm(y ~ x) # 线性回归模型y = A + B * x。 > summary(model) # 显示这个模型的深入总结。 Call: lm(formula = y ~ x) Residuals: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3.3333 -0.6667 -2.6667 -2.6667 -0.6667 3.3333 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -9.3333 2.8441 -3.282 0.030453 * x 7.0000 0.7303 9.585 0.000662 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 3.055 on 4 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9583, Adjusted R-squared: 0.9478 F-statistic: 91.88 on 1 and 4 DF, p-value: 0.000662 > par(mfrow = c(2, 2)) # 创建2乘2格局的图表。 > plot(model) # 输出这个模型的诊断图。
曼德博集合
通过对方程z = z2 + c的前20次迭代计算曼德博集合的简短R代码,它针对不同的复数常量c而绘图。这个例子展示了:
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a7/Mandelbrot_Creation_Animation.gif/400px-Mandelbrot_Creation_Animation.gif)
- 使用社区开发库(叫做R包),这里是caTools包;
- 处理复数;
- 多维数值数组作为基本数据类型,用于变量
C
、Z
和X
。
install.packages("caTools") # 安装外部包。 library(caTools) # 这个外部包提供write.gif函数。 jet.colors <- colorRampPalette(c("green", "pink", "#007FFF", "cyan", "#7FFF7F", "white", "#FF7F00", "red", "#7F0000")) dx <- 1500 # 定义宽度。 dy <- 1400 # 定义高度。 C <- complex(real = rep(seq(-2.2, 1.0, length.out = dx), each = dy), imag = rep(seq(-1.2, 1.2, length.out = dy), dx)) C <- matrix(C, dy, dx) # 重制形状为复数的方块矩阵。 Z <- 0 # 初始化Z为零。 X <- array(0, c(dy, dx, 20)) # 初始化输出3D数组。 for (k in 1:20) { # 循环具有20次迭代。 Z <- Z^2 + C # 中心差分方程。 X[, , k] <- exp(-abs(Z)) # 捕获结果。 } write.gif(X, "Mandelbrot.gif", col = jet.colors, delay = 100)
参考文献
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外部链接
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/30px-Commons-logo.svg.png)
- R語言官方主頁 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
参见
- RStudio - R语言的集成开发环境(IDE)
- SPSS - 另一種統計分析軟件
- Stata - 另一種統計分析軟件
- SAS系統 - 另一種統計分析軟件
- S-PLUS - 同樣建基於S語言的統計分析軟件
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