W ostatnich latach język R stał się jednym z najpopularniejszych języków programowania do analizy danych i nauki o danych. Jego popularność można przypisać rosnącemu zapotrzebowaniu na spostrzeżenia oparte na danych oraz potrzebie bardziej wyrafinowanych narzędzi do analizy statystycznej.
Analizę danych można przeprowadzić za pomocą różnych metod statystycznych i graficznych z wykorzystaniem otwartego języka komputerowego R.
R udostępnia ogromną kolekcję bibliotek i pakietów, które umożliwiają analitykom danych i naukowcom manipulowanie, wizualizację i modelowanie złożonych zestawów danych. Stał się językiem podstawowym do zadań takich jak czyszczenie danych, eksploracyjna analiza danych i uczenie maszynowe.
Jego wszechstronność, elastyczność i łatwość użycia sprawiły, że jest to preferowany wybór zarówno dla profesjonalistów zajmujących się danymi, badaczy, jak i studentów.
Ten artykuł zawiera krótkie omówienie i wskazówki dotyczące najlepszych środowisk IDE do programowania w języku R. Więc nie przedłużając przejdźmy do tematu.
Spis treści:
Studio R
Jednym z najbardziej lubianych IDE do programowania w języku R jest RStudio. Jest to zintegrowane środowisko programistyczne typu open source, które zapewnia programistom R dostęp do różnych narzędzi i funkcjonalności.
Wszystkie aspekty programowania w R, w tym pisanie i debugowanie kodu, wizualizacja danych i zarządzanie projektami, są obsługiwane przez RStudio. Integracja z systemami kontroli wersji, takimi jak Git i SVN, jest jedną z podstawowych funkcji RStudio.
RMarkdown, który umożliwia użytkownikom integrację kodu R, tekstu i grafiki w jednym dokumencie, to kolejna funkcja oferowana przez RStudio w celu generowania powtarzalnych dokumentów badawczych. Tutaj powtarzalne badania gwarantują, że ty i wszyscy inni w przyszłości będziecie mogli podjąć swoje badanie i powtórzyć identyczne wyniki, w tym wszelkie rysunki i tabele.
Dostęp do parametrów funkcji można szybko uzyskać i zmienić za pomocą funkcji w R Studio. „Szybkie akcje” to funkcja, która umożliwia użytkownikom modyfikowanie parametrów wejściowych funkcji bez przeszukiwania całego skryptu. Może to przyspieszyć procesy robocze i zwiększyć wydajność, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych procedur wymagających wielu zmiennych wejściowych.
Użytkownicy mogą szybko badać zmienne i związane z nimi wartości za pomocą R Studio. Ta funkcja może ułatwić programistom języka R analizę i zrozumienie struktury danych. Za pomocą tej funkcji użytkownicy mogą badać cechy i właściwości zmiennych, przeglądać dane w formie tabelarycznej, filtrować je i sortować.
Szybkie akcje są przydatne dla programistów języka R, ponieważ umożliwiają użytkownikom szybką zmianę danych wejściowych funkcji i przeglądanie wyników w czasie rzeczywistym. RStudio to solidne i elastyczne IDE do ogólnego programowania w języku R.
Kod Visual Studio
Visual Studio Code Editor zyskał ogromną popularność jako IDE wśród programistów na całym świecie. Zasłużył na swoje miejsce na liście najlepszych IDE do programowania R ze względu na swoją lekką konstrukcję i jest dostępny za darmo. Uznanie za opracowanie tego wysoce wydajnego środowiska IDE należy się firmie Microsoft.
Chociaż nie są one przeznaczone wyłącznie do programowania w języku R, rozszerzenia zawarte w IDE są niezwykle cenne i dodają ogromnej elastyczności programowaniu w języku R. Dzięki funkcji podświetlania składni, debugowania, integracji Git i automatycznego uzupełniania to IDE oferuje szeroki zakres opcji do wyboru.
Jedną z najbardziej zauważalnych zalet VS Code jest to, że jest to doskonały wybór do powtarzalnych badań. Ułatwia tworzenie dokumentów RMarkdown i umożliwia programistom przeprowadzanie eksperymentów w wysoce wydajny i zorganizowany sposób.
PyCharm
Firma JetBrains stworzyła solidne i elastyczne IDE znane jako PyCharm. PyCharm oferuje doskonałe wsparcie dla programowania w R za pomocą wtyczki R, będąc jednocześnie zbudowanym głównie do programowania w Pythonie.
Programiści mogą korzystać z wielu możliwości oferowanych przez PyCharm, w tym:
- Konsola interaktywna: programiści R mogą uruchamiać kod bezpośrednio w środowisku IDE dzięki interaktywnej konsoli PyCharm.
- Refaktoryzacja: PyCharm oferuje obszerny zbiór narzędzi do refaktoryzacji, które ułatwiają programistom R refaktoryzację ich kodu.
- Nawigacja po kodzie: Programiści R mogą szybko i prosto poruszać się po swojej bazie kodu za pomocą narzędzi PyCharm do nawigacji po kodzie, takich jak przejście do definicji, przejście do deklaracji i znalezienie zastosowań.
- Testy jednostkowe: Programiści mogą pisać i uruchamiać testy w IDE dzięki wsparciu PyCharm dla testów jednostkowych w R.
- Dokumentacja: Programiści mogą dokumentować swoją pracę za pomocą solidnego systemu dokumentacji PyCharm, który sprawia, że kod jest prostszy do zrozumienia i utrzymania.
Zaćmienie
Wybór najlepszego zintegrowanego środowiska programistycznego (IDE) do programowania w języku R może mieć kluczowe znaczenie dla produktywności i skuteczności. Chociaż istnieje wiele opcji, Eclipse jest jednym z najlepszych IDE do programowania w języku R.
Wbudowany w Eclipse system pomocy języka R to kolejny wart uwagi aspekt programowania w języku R. Ten system oferuje dokładną dokumentację funkcji i pakietów R, dzięki czemu użytkownicy mogą łatwo i szybko nauczyć się, jak korzystać z różnych funkcji i pakietów.
Wreszcie, R ma wizualny debugger zawarty w Eclipse. Za pomocą tego narzędzia użytkownicy mogą przeglądać swój kod i natychmiast dostrzegać błędy lub inne problemy. Dodatkowo debugger oferuje wgląd w stan zmiennych i struktur danych, ułatwiając rozwiązywanie problemów.
Jako potężne IDE do programowania w języku R, Eclipse oferuje różnorodne funkcje i narzędzia zwiększające produktywność i wydajność. Eclipse może być dobrą opcją dla każdego, kto chce zbudować kod R ze względu na całkowicie zintegrowany terminal R, edytor skryptów, widok graficzny, system pomocy i debugger.
Rkward
Osoby niebędące programistami mogą potrzebować pomocy w wyborze GUI do programowania w języku R. Skoncentrowanie się na możliwościach oferowanych przez GUI i na tym, jak mogą one wspierać procedurę analizy danych, jest kluczowe. W tym kontekście niezbędna jest ocena GUI w świetle wsparcia społeczności i wbudowanych narzędzi.
W przypadku programowania w języku R wbudowane narzędzia do grafiki, analizy i modelowania mogą pomóc w wyborze GUI. Kluczowe jest jednak rozważenie poziomu wsparcia społeczności GUI.
Aktywne społeczności programistów mogą wnosić nowe funkcje i rozwiązania problemów, zapewniając jednocześnie pomoc. RKWard to jeden z takich graficznych interfejsów użytkownika z pokaźną społecznością.
Do programowania w języku R RKWard jest popularnym graficznym interfejsem użytkownika, często sugerowanym osobom niebędącym programistami. Oferuje dodatkowe pakiety R, które można pobrać z CRAN i są częścią zwykłych pakietów R.
Możliwe jest zamówienie opisów pakietów w oknie dialogowym instalacji pakietu RKWard po polu „rozszerzenia: rkward”. Moduły oznaczone ikoną RKWard można szybko zainstalować i są kompatybilne z RKWard.
Przyjazny dla użytkownika edytor danych w stylu arkusza kalkulacyjnego w RKWard sprawia, że pobieranie metadanych dowolnej zmiennej jest proste. Wprowadzanie wartości danych w arkuszu kalkulacyjnym jest proste, ponieważ nazwa, etykieta, typ, format i poziom każdej zmiennej znajdują się u góry zmiennej.
Dodatkowo RKWard oferuje szeroką gamę narzędzi analitycznych, takich jak drzewa decyzyjne, grupowanie i analiza regresji. GUI jest kompletnym narzędziem do analizy i modelowania danych, ponieważ posiada również konsolę R, edytory skryptów, zintegrowany widok graficzny i zintegrowany system pomocy.
Podsumowując, wybór przykładowego GUI do programowania w R może być zniechęcający, ale skupienie się na podstawowych funkcjach analizy danych może uprościć ten proces. Wbudowane narzędzia i aktywne wsparcie społeczności to kluczowe kwestie. RKWard, z przyjaznym dla użytkownika edytorem danych w stylu arkusza kalkulacyjnego i szeroką gamą narzędzi analitycznych, jest GUI wysoce zalecanym dla osób niebędących programistami.
Lekkie kompilatory
Powyższe sekcje zawierają przegląd niektórych z najlepszych środowisk IDE do programowania w języku R, z których każde oferuje szeroki zakres funkcji i możliwości zwiększających komfort programowania. Jednak w artykule uznano również, że IDE online mogą być wygodną opcją dla programistów w podróży i pokrótce omówiono niektóre z najlepszych internetowych IDE do rozważenia.
Niezależnie od tego, czy wybierzesz tradycyjne środowisko IDE dla komputerów stacjonarnych, czy też opcję online, ten artykuł ma na celu pomóc Ci znaleźć odpowiednie narzędzia, które sprawią, że Twoje projekty programowania w języku R będą wydajniejsze i skuteczniejsze.
Powtórz
Replit to internetowe IDE, które zapewnia wiele języków komputerowych, w tym R, pełne środowisko kodowania. Ze względu na przyjazną dla użytkownika, prostą i intuicyjną strukturę jest idealnym wyborem dla nowicjuszy.
Jego obszerna biblioteka preinstalowanych pakietów ułatwia użytkownikom importowanie i używanie różnych bibliotek w projektach R.
Architektura Replit oparta na chmurze, która eliminuje konieczność instalacji lokalnej i umożliwia użytkownikom dostęp do projektów z dowolnego miejsca z połączeniem internetowym, to kolejna istotna cecha. Replit to praktyczna opcja hostingu i wymiany kodu z innymi, ponieważ ułatwia wdrażanie projektów R bezpośrednio w chmurze za pośrednictwem Replit.
Internetowy kompilator Domsignal R
Prostota użytkowania Domsignal R Online Compiler to jedna z jego głównych zalet.
Jest odpowiedni dla początkujących i doświadczonych programistów R, którzy potrzebują prostego i efektywnego środowiska do tworzenia, kompilowania i uruchamiania kodu w podróży.
Paiza
Na tej liście znajduje się również Paiza, która zapewniła swoim użytkownikom wciągające wrażenia. Paiza obsługuje wiele plików, dzięki czemu jest bardziej niezawodna, a zapisywanie w chmurze to najlepsza funkcja, jaką oferuje Paiza.
Paiza to bogaty w funkcje kompilator online, który ma prosty interfejs użytkownika.
Zdolność Paiza do przechowywania wielu plików umożliwia użytkownikom pracę nad bardziej znaczącymi projektami bez żadnych trudności. Paiza oferuje również zapisy w chmurze, dzięki czemu użytkownicy mogą przeglądać swoją pracę z dowolnego urządzenia z połączeniem internetowym.
pomysł
Prostota i użyteczność Ideone to dwie z jego głównych zalet. Ideone nie wymaga od użytkowników instalowania żadnego oprogramowania ani konfigurowania lokalnego środowiska programistycznego, aby z niego korzystać. Po prostu wprowadź ich kod w edytorze internetowym, wybierz preferowany język programowania, a następnie naciśnij przycisk „Uruchom”, aby go uruchomić.
Ideone ma również tę zaletę, że pozwala użytkownikom dzielić się swoim kodem z innymi.
Użytkownicy mają możliwość ustanowienia udostępnianego łącza do swojego kodu, co ułatwia współpracę społeczności online i pomoc w debugowaniu.
Ideone to skuteczny kompilator online dla programistów szukających szybkiego, internetowego sposobu testowania, kompilowania i uruchamiania kodu. Jest to fantastyczny lekki kompilator, ponieważ obsługuje wiele języków programowania i ma praktyczne funkcje.
Wniosek
Jednym z najczęściej używanych języków komputerowych do analizy danych i nauki o danych jest R. Analitycy i analitycy danych mogą edytować, wizualizować i modelować złożone zestawy danych, korzystając z szerokiej gamy bibliotek i pakietów oferowanych przez R.
W tym artykule omówiono pięć najlepszych zintegrowanych środowisk programistycznych (IDE) do programowania w języku R: RStudio, Visual Studio Code, PyCharm, Eclipse i RKWard. Najpopularniejszym IDE dla programistów R jest RStudio, które zapewnia szeroki wachlarz narzędzi i funkcjonalności.
Wyjątkowe darmowe IDE do powtarzalnych badań nosi nazwę Visual Studio Code. Interaktywna konsola, refaktoryzacja, nawigacja po kodzie i funkcje dokumentacji są dostępne w PyCharm. Eclipse zawiera zintegrowany system pomocy R i wizualny debugger. Wreszcie, RKWard jest odpowiednią opcją GUI dla nie-programistów, którzy chcą analizować dane.