Основные операции в R
R – это интерпретатор, то есть вы можете вводить команды и получать результаты в режиме реального времени. Основные операции включают себя:
Арифметические операции: `+`, `-`, ``, `/`, `^` (возведение в степень)
Логические операции: `&` (и), `|` (или), `!` (не)
Сравнения: `==` (равно), `!=` (не равно), `>` (больше), `<` (меньше)
Например, вы можете выполнить следующую команду, чтобы вычислить значение выражения:
```R
2 3
```
Результатом будет `8`.
Работа с данными в R
R предоставляет различные типы данных, включая:
Целые числа: `1`, `2`, `3`, …
Дробные числа: `3.14`, `-0.5`, …
Строки: `"hello"`, `"world"`, …
Логические значения: `TRUE`, `FALSE`
Вы можете создать переменную и присвоить ей значение, используя оператор `<-`. Например:
```R
x <– 5
y <– "hello"
```
Теперь вы можете использовать переменные `x` и `y` в ваших командах.
Векторы и матрицы в R
R предоставляет векторы и матрицы как основные структуры данных. Вектор – это коллекция значений одного типа, а матрица векторов.
Вы можете создать вектор, используя функцию `c()`. Например:
```R
x <– c(1, 2, 3, 4, 5)
```
Теперь `x` – это вектор из 5 элементов.
Вы можете создать матрицу, используя функцию `matrix()`. Например:
```R
m <– matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = ncol 3)
```
Теперь `m` – это матрица 2x3.
Функции в R
R предоставляет широкий спектр функций для статистического анализа и визуализации данных. Вы можете использовать функции, чтобы выполнить различные задачи, такие как:
Среднее значение: `mean()`
Дисперсия: `var()`
Стандартное отклонение: `sd()`
Графики: `plot()`
Например, вы можете использовать функцию `mean()`, чтобы вычислить среднее значение вектора:
```R
x <– c(1, 2, 3, 4, 5)
mean(x)
```
Результатом будет `3`.
В этой главе мы познакомились с основами языка R и узнали, как использовать его для статистического анализа данных. следующей рассмотрим более сложные темы, такие работа данными визуализация.
2.3. Использование библиотек и фреймворков для работы с данными
В предыдущих главах мы рассмотрели основные принципы работы с данными и научились использовать языки программирования для их обработки. Однако, эффективной данными, нам часто необходимо специализированные библиотеки фреймворки, которые предоставляют более широкий спектр инструментов возможностей.
В этой главе мы рассмотрим некоторые из наиболее популярных библиотек и фреймворков для работы с данными, научимся использовать их решения реальных задач.