R

Aktualizacja: 10.12.2024

Zobacz polecane:

Zastosowanie

R (R Project for Statistical Computing) to język programowania, środowisko obliczeniowe oraz graficzne. Został zaprojektowany z myślą o obliczeniach statystycznych, wizualizacji danych oraz tworzeniu wykresów, w tym 3D.

Język R jest powszechnie wykorzystywany w dziedzinach takich jak analiza danych i statystyka. W tej roli rywalizuje z Pythonem, choć R pozostaje głównie narzędziem do pracy w obszarze data science, podczas gdy Python jest bardziej uniwersalnym językiem ogólnego zastosowania.

R bywa także wykorzystywany w machine learning, jednak w tej dziedzinie Python jest zdecydowanie częstszym wyborem.

W biotechnologii, bioinformatyce i biostatystyce R jest standardem, a narzędzie Bioconductor, stworzone przez Roberta Gentlemana, stało się kluczowe w tej dziedzinie.

Przykłady firm korzystających z R:

Facebook
Google
Twitter
Zalando

Top 10 projektów na Github wykorzystujących R

Github to system kontroli wersji. Możesz znaleźć tam projekty open source w każdej technologii. Zobacz jakiego typu projekty wykorzystują język R oraz jak wygląda R od strony kodu. Zwróć uwagę na pliki z rozszerzeniem .R.

1#	ggplot2	6,550
2#	FriendsDontLetFriends	6,473
3#	awesome-R	6,036
4#	shiny	5,381
5#	dplyr	4,790
6#	r4ds	4,597
7#	swirl_courses	4,331
8#	stat_rethinking_2022	4,111
9#	ML_for_Hackers	3,666
10#	data.table	3,628

Poziom skomplikowania

R nie należy do najłatwiejszych języków programowania, ale oferuje silne wsparcie w zakresie wizualizacji danych, co czyni go bardzo przyjaznym w kontekście analizy danych. Posiada szeroką gamę wbudowanych funkcji do obliczeń statystycznych, co stanowi przewagę nad Pythonem, który w tej dziedzinie polega głównie na zewnętrznych bibliotekach.

Jeśli jednak masz już doświadczenie z innym językiem programowania, Python może okazać się bardziej intuicyjny i przyjazny do nauki.

Składnia

Przykładowa implementacja wyszukiwania binarnego:

BinarySearch.R

# R
binarySearch <- function (array, x){
  start <- 0;
  end <- length(array) - 1;
  while (start <= end) {
    middle <- floor((start+end) / 2);
    if (array[middle] == x) {
      return(middle);
    }
    if(array[middle] > x){
      end = middle - 1;
    }
    else{
      start = middle + 1;
    }
  }
  return -1;
}

library <- c("Algorytmy", "Czysty kod", "Harry Potter", "Illuminati", "Wzorce projektowe", "...");
# Dla wyszukiwania binarnego
# tablica musi być posortowana rosnąco

x = "Illuminati";
foundXAt = binarySearch(library, x);

print(paste("Znaleziono ", x, " na pozycji ", foundXAt));
# Znaleziono "Illuminati" na pozycji 4

Statystyki

R znajduje się dość daleko w rankingach popularności, co wynika z faktu, że jest językiem niszowym, skoncentrowanym na konkretnej dziedzinie. Niemniej, w ostatnich latach jego popularność wzrosła, szczególnie w kontekście data science.

Według TIOBE index, język R jest na 18 pozycji pod względem popularności. W ubiegłym roku był na pozycji 19.

Na Stack Overflow jest 7 najczęściej tagowanym językiem z 510,804 zapytaniami.

Na Github zajmuje 13 pozycję z liczbą 156,837 projektów, z których 78 ma więcej niż 1000 gwiazdek.

Jeśli chodzi o organizowane spotkania to według Meetup.com jest to 11 co do wielkości społeczność z liczbą 137 grup, w skład których wchodzi 114,481 członków na całym świecie. W Polsce mamy odpowiednio 1 grup, w skład których wchodzi 793 członków.

Zobacz wizualizację statystyk z ostatnich lat i porównaj różne języki

Przyszłość języka

Zwiększone zainteresowanie w dziedzinach takich jak data science czy big data daje językowi R dobrą perspektywę na przyszłość. Niemniej, Python pozostaje mocnym konkurentem i często jest preferowanym językiem pierwszego wyboru.

R jest wciąż rozwijany, a jego ostatnia wersja 4.4.2 została wydana 31 października 2024.