De siste årene har R dukket opp som et av de mest populære programmeringsspråkene for dataanalyse og datavitenskap. Dens popularitet kan tilskrives den økende etterspørselen etter datadrevet innsikt og behovet for mer sofistikerte statistiske analyseverktøy.
Dataanalyse kan gjøres ved hjelp av en rekke statistiske og grafiske metoder ved bruk av åpen kildekode-dataspråket R.
R tilbyr en enorm samling av biblioteker og pakker som gjør det mulig for dataanalytikere og forskere å manipulere, visualisere og modellere komplekse datasett. Det har blitt et populært språk for oppgaver som datarensing, utforskende dataanalyse og maskinlæring.
Dens allsidighet, fleksibilitet og brukervennlighet har gjort det til et foretrukket valg for datafagfolk, forskere og studenter.
Denne artikkelen vil gi en kort oversikt og veiledning om de beste IDE-ene for R-programmering. Så, uten videre, la oss fordype oss i emnet.
Innholdsfortegnelse
R Studio
En av de mest populære IDE-ene for R-programmering kalles RStudio. Det er et åpen kildekode integrert utviklingsmiljø som gir R-programmerere tilgang til ulike verktøy og funksjoner.
Alle fasetter av R-programmering, inkludert skriving og feilsøking av kode, visualisering av data og administrasjon av prosjekter, støttes av RStudio. Integrasjon med versjonskontrollsystemer som Git og SVN er en av RStudios kjernefunksjoner.
RMarkdown, som gjør det mulig for brukere å integrere R-kode, tekst og grafikk i ett enkelt dokument, er en annen funksjon som RStudio tilbyr for å generere reproduserbare forskningsdokumenter. Her sikrer reproduserbar forskning at du og alle andre i fremtiden kan plukke opp studien din og replikere de identiske funnene, inkludert eventuelle figurer og tabeller.
En funksjons parametere kan raskt åpnes og endres ved hjelp av en funksjon i R Studio. «Quick Actions» er en funksjon som gjør det mulig for brukere å endre en funksjons inndataparametere uten å søke gjennom hele skriptet. Dette kan fremskynde arbeidsprosesser og øke produksjonen, spesielt når man arbeider med intrikate rutiner som krever mange inputvariabler.
Brukere kan raskt undersøke variabler og verdiene som følger med dem ved å bruke R Studio. Denne funksjonen kan gjøre det lettere for R-programmerere å analysere og forstå datastrukturen. Ved hjelp av denne funksjonen kan brukere studere egenskapene og kvalitetene til variabler, se dataene i tabellform, filtrere dem og sortere dem.
Quick Actions er nyttig for R-programmerere siden det lar brukere raskt endre en funksjons innganger og se resultatet i sanntid. RStudio er en robust og tilpasningsdyktig IDE for R-programmering generelt.
Visual Studio-kode
Visual Studio Code Editor har fått enorm popularitet som en IDE blant utviklere over hele verden. Den har fortjent sin plass på listen over beste IDE-er for R-programmering på grunn av sin lette design og er tilgjengelig gratis. Æren for å utvikle denne svært effektive IDE går til Microsoft.
Selv om de ikke kun er designet for R-programmering, er utvidelsene som er innlemmet i IDE ekstremt verdifulle og gir enorm fleksibilitet til R-programmering. Med funksjoner for syntaksfremheving, feilsøking, Git-integrering og automatisk fullføring, tilbyr denne IDE et bredt spekter av alternativer å velge mellom.
En av de mest bemerkelsesverdige fordelene med VS Code er at det er et utmerket valg for reproduserbar forskning. Det letter opprettelsen av RMarkdown-dokumenter og lar utviklere utføre eksperimenter på en svært effektiv og organisert måte.
PyCharm
JetBrains skapte den robuste og fleksible IDE kjent som PyCharm. PyCharm tilbyr utmerket støtte for R-programmering ved å bruke R-plugin-modulen mens den primært er bygget for Python-programmering.
Programmerere kan dra nytte av mange funksjoner som PyCharm tilbyr, inkludert:
- Interaktiv konsoll: R-programmerere kan kjøre kode rett inne i IDE, takket være PyCharms interaktive konsoll.
- Refaktorering: PyCharm tilbyr en omfattende samling av refactoring-verktøy som gjør det enkelt for R-programmerere å refaktorere koden sin.
- Kodenavigering: R-programmerere kan raskt og enkelt navigere rundt i kodebasen deres ved hjelp av PyCharms kodenavigasjonsverktøy, for eksempel gå til definisjon, gå til deklarasjon og finne bruksområder.
- Enhetstesting: Programmerere kan skrive og kjøre tester inne i IDE takket være PyCharms støtte for enhetstesting i R.
- Dokumentasjon: Programmerere kan dokumentere arbeidet sitt ved å bruke PyCharms robuste dokumentasjonssystem, som gjør koden enklere å forstå og vedlikeholde.
Formørkelse
Å velge det beste integrerte utviklingsmiljøet (IDE) for R-programmering kan være avgjørende for produktivitet og effektivitet. Selv om det er mange valg, er Eclipse en av de beste IDE-ene for R-programmering.
Eclipses innebygde R-hjelpesystem er et annet bemerkelsesverdig aspekt ved R-programmering. Dette systemet tilbyr grundig dokumentasjon for R-funksjoner og pakker, noe som gjør det enkelt og raskt for brukere å lære å bruke ulike funksjoner og pakker.
Endelig har R en visuell debugger inkludert i Eclipse. Ved hjelp av dette verktøyet kan brukere gå gjennom koden deres og se feil eller andre problemer umiddelbart. I tillegg gir feilsøkeren innsikt i tilstanden til variabler og datastrukturer, noe som gjør problemløsning enklere.
Som en kraftig IDE for R-programmering tilbyr Eclipse en rekke funksjoner og verktøy for å øke produktiviteten og effektiviteten. Eclipse kan være et godt alternativ for alle som ønsker å bygge R-kode på grunn av dens fullstendig integrerte R-terminal, skriptredigering, grafikkvisning, hjelpesystem og feilsøking.
Rkward
Ikke-programmerere kan trenge hjelp til å velge en GUI for R-programmering. Det er avgjørende å konsentrere seg om egenskapene som tilbys av GUI og hvordan de kan støtte dataanalyseprosedyren. I denne sammenhengen er det viktig å vurdere GUI i lys av fellesskapets støtte og innebygde verktøy.
For R-programmering kan innebygd grafikk, analyse- og modelleringsverktøy hjelpe med valg av GUI. Det er imidlertid avgjørende å vurdere GUIs nivå av samfunnsstøtte.
Aktive utviklingsfellesskap kan bidra med nye funksjoner og problemløsninger samtidig som de gir assistanse. RKWard er en slik GUI med et betydelig fellesskap.
For R-programmering er RKWard et godt likt GUI som ofte foreslås for ikke-programmerere. Den tilbyr ekstra R-pakker som kan lastes ned fra CRAN og er en del av vanlige R-pakker.
Det er mulig å bestille pakkebeskrivelsene i RKWards pakkeinstallasjonsdialog ved feltet «enhances: rkward.» Modulene angitt av RKWard-ikonet kan installeres raskt og er kompatible med RKWard.
Den brukervennlige dataredigereren i regnearkstil i RKWard gjør det enkelt å hente alle variables metadata. Det er enkelt å legge inn dataverdier i regnearket fordi hver variabels navn, etikett, type, format og nivå er plassert øverst i variabelen.
I tillegg tilbyr RKWard et stort utvalg analyseverktøy, som beslutningstrær, klynging og regresjonsanalyse. GUI er et komplett dataanalyse- og modelleringsverktøy fordi det også har en R-konsoll, skriptredigerere, en integrert grafikkvisning og et integrert hjelpesystem.
Avslutningsvis kan det være skremmende å velge den eksemplariske GUI-en for R-programmering, men å fokusere på de essensielle funksjonene for dataanalyse kan forenkle prosessen. Innebygde verktøy og aktiv samfunnsstøtte er avgjørende hensyn. RKWard, med sin brukervennlige dataredigerer i regnearkstil og et bredt spekter av analyseverktøy, er en GUI sterkt anbefalt for ikke-programmerere.
Lette kompilatorer
Seksjonene ovenfor har gitt en oversikt over noen av de beste IDE-ene for R-programmering, som hver tilbyr et bredt spekter av funksjoner og funksjoner for å forbedre kodingsopplevelsen. Artikkelen erkjenner imidlertid også at online-IDE-er kan være et praktisk alternativ for programmerere på farten, og vil kort utforske noen av de beste online-IDE-ene å vurdere.
Enten du velger en tradisjonell stasjonær IDE eller et nettbasert alternativ, har denne artikkelen som mål å hjelpe deg med å finne de riktige verktøyene for å gjøre R-programmeringsprosjektene dine mer effektive.
Gjenta
Replit er en online IDE som gir mange dataspråk, inkludert R, et fullstendig kodemiljø. På grunn av sin brukervennlige, enkle og intuitive struktur, er den det ideelle valget for nybegynnere.
Det enorme biblioteket med forhåndsinstallerte pakker gjør det også enkelt for brukere å importere og bruke forskjellige biblioteker i R-prosjektene sine.
Replits skybaserte arkitektur, som eliminerer kravet til lokal installasjon og gjør det mulig for brukere å få tilgang til prosjektene sine fra et hvilket som helst sted med en internettforbindelse, er en annen viktig funksjon. Replit er et praktisk alternativ for å hoste og utveksle kode med andre fordi det gjør det enkelt å distribuere R-prosjekter rett til skyen gjennom Replit.
Domsignal R Online kompilator
Enkelheten i bruken av Domsignal R Online Compiler er en av hovedfordelene.
Det passer for nybegynnere og erfarne R-programmerere som krever et enkelt og effektivt miljø for å lage, kompilere og kjøre koden mens du er på farten.
Paiza
Denne listen inkluderer også Paiza, som har gitt brukerne en fengslende opplevelse. Flere filer støttes i Paiza, noe som gjør den mer pålitelig, og skylagring er den beste funksjonen Paiza tilbyr.
Paiza er en funksjonsrik online kompilator som har et enkelt brukergrensesnitt.
Paizas kapasitet til å romme mange filer gjør det mulig for brukere å jobbe med mer betydningsfulle prosjekter uten å oppleve noen problemer. Paiza tilbyr også skylagring, slik at brukere kan se arbeidet sitt fra hvilken som helst enhet med internettforbindelse.
ideone
Ideones enkelhet og brukervennlighet er to av hovedfordelene. Ideone krever ikke at brukere installerer programvare eller setter opp et lokalt utviklingsmiljø for å bruke det. Bare skriv inn koden deres i webeditoren, velg ønsket programmeringsspråk, og trykk deretter på «Kjør»-knappen for å få den til å kjøre.
Ideone har også fordelen av å la brukere dele koden sin med andre.
Brukere har muligheten til å etablere en delbar lenke til koden deres, noe som forenkler nettsamfunnssamarbeid og feilsøkingshjelp.
Ideone er en effektiv online kompilator for programmerere som leter etter en rask, nettbasert måte å teste, kompilere og kjøre koden sin på. Det er en fantastisk lett kompilator fordi den støtter en rekke programmeringsspråk og har praktiske funksjoner.
Konklusjon
Et av de mest brukte dataspråkene for dataanalyse og datavitenskap er R. Dataforskere og analytikere kan redigere, visualisere og modellere komplekse datasett ved å bruke det omfattende utvalget av biblioteker og pakker som R tilbyr.
De fem beste integrerte utviklingsmiljøene (IDE) for R-programmering er omtalt i denne artikkelen: RStudio, Visual Studio Code, PyCharm, Eclipse og RKWard. Den mest populære IDE for R-programmerere er RStudio, som tilbyr et bredt spekter av verktøy og funksjoner.
En enestående gratis IDE for reproduserbar forskning kalles Visual Studio Code. Interaktiv konsoll, refactoring, kodenavigering og dokumentasjonsfunksjoner er alle tilgjengelige i PyCharm. Eclipse har et integrert R-hjelpesystem og en visuell debugger. Endelig er RKWard et passende GUI-alternativ for ikke-programmerere som ønsker å analysere data.