I de senere år er R opstået som et af de mest populære programmeringssprog til dataanalyse og datavidenskab. Dens popularitet kan tilskrives den stigende efterspørgsel efter datadrevet indsigt og behovet for mere sofistikerede statistiske analyseværktøjer.
Dataanalyse kan udføres ved hjælp af en række statistiske og grafiske metoder ved hjælp af open source computersproget R.
R leverer en stor samling af biblioteker og pakker, der gør det muligt for dataanalytikere og videnskabsmænd at manipulere, visualisere og modellere komplekse datasæt. Det er blevet et populært sprog til opgaver som datarensning, undersøgende dataanalyse og maskinlæring.
Dens alsidighed, fleksibilitet og brugervenlighed har gjort det til et foretrukket valg for både dataprofessionelle, forskere og studerende.
Denne artikel vil give en kort oversigt og vejledning om de bedste IDE’er til R-programmering. Så lad os uden videre dykke ned i emnet.
Indholdsfortegnelse
R Studio
En af de mest vellidte IDE’er til R-programmering hedder RStudio. Det er et open source integreret udviklingsmiljø, der giver R-programmører adgang til forskellige værktøjer og funktionaliteter.
Alle facetter af R-programmering, inklusive skrivning og fejlfinding af kode, visualisering af data og styring af projekter, understøttes af RStudio. Integration med versionskontrolsystemer som Git og SVN er en af RStudios kernefunktioner.
RMarkdown, som gør det muligt for brugere at integrere R-kode, tekst og grafik i et enkelt dokument, er en anden funktion, som RStudio tilbyder til at generere reproducerbare forskningsdokumenter. Her sikrer reproducerbar forskning, at du og alle andre i fremtiden kan samle dit studie op og replikere de identiske resultater, inklusive eventuelle figurer og tabeller.
En funktions parametre kan hurtigt tilgås og ændres ved hjælp af en funktion i R Studio. “Hurtige handlinger” er en funktion, der gør det muligt for brugere at ændre en funktions inputparametre uden at søge gennem hele scriptet. Dette kan fremskynde arbejdsprocesser og øge output, især når man har at gøre med indviklede rutiner, der kræver adskillige inputvariable.
Brugere kan hurtigt undersøge variabler og de værdier, der følger med dem ved hjælp af R Studio. Denne funktion kan gøre det lettere for R-programmører at analysere og forstå dataens struktur. Ved hjælp af denne funktion kan brugere studere variablernes karakteristika og kvaliteter, se dataene i tabelform, filtrere dem og sortere dem.
Quick Actions er nyttigt for R-programmører, da det giver brugerne mulighed for hurtigt at ændre en funktions input og se resultatet i realtid. RStudio er en robust og tilpasningsdygtig IDE til R-programmering generelt.
Visual Studio kode
Visual Studio Code Editor har vundet enorm popularitet som IDE blandt udviklere over hele verden. Det har fortjent sin plads på listen over bedste IDE’er til R-programmering på grund af dets lette design og er tilgængeligt gratis. Æren for at udvikle denne meget effektive IDE går til Microsoft.
Selvom de ikke udelukkende er designet til R-programmering, er udvidelserne inkorporeret i IDE ekstremt værdifulde og tilføjer en enorm fleksibilitet til R-programmering. Med Syntax Highlighting, Debugging, Git Integration og Auto Completion funktioner tilbyder denne IDE en bred vifte af muligheder at vælge imellem.
En af de mest bemærkelsesværdige fordele ved VS Code er, at det er et fremragende valg til reproducerbar forskning. Det letter oprettelsen af RMarkdown-dokumenter og giver udviklere mulighed for at udføre eksperimenter på en yderst effektiv og organiseret måde.
PyCharm
JetBrains skabte den robuste og fleksible IDE kendt som PyCharm. PyCharm tilbyder fremragende support til R-programmering ved at bruge R-plugin’et, mens det primært er bygget til Python-programmering.
Programmører kan drage fordel af mange funktioner, som PyCharm tilbyder, herunder:
- Interaktiv konsol: R-programmører kan køre kode lige inde i IDE, takket være PyCharms interaktive konsol.
- Refactoring: PyCharm tilbyder en omfattende samling af refactoring-værktøjer, der gør det nemt for R-programmører at omfaktorere deres kode.
- Kodenavigation: R-programmører kan hurtigt og enkelt navigere rundt i deres kodebase ved hjælp af PyCharms kodenavigationsværktøjer, såsom gå til definition, gå til deklaration og finde anvendelser.
- Enhedstest: Programmører kan skrive og køre test inde i IDE takket være PyCharms understøttelse af enhedstest i R.
- Dokumentation: Programmører kan dokumentere deres arbejde ved hjælp af PyCharms robuste dokumentationssystem, som gør koden nemmere at forstå og vedligeholde.
Formørkelse
At vælge det bedste Integrated Development Environment (IDE) til R-programmering kan være afgørende for produktivitet og effektivitet. Selvom der er mange valgmuligheder, er Eclipse en af de bedste IDE’er til R-programmering.
Eclipses indbyggede R-hjælpesystem er et andet bemærkelsesværdigt aspekt af R-programmering. Dette system tilbyder grundig dokumentation for R-funktioner og pakker, hvilket gør det nemt og hurtigt for brugere at lære at bruge forskellige funktioner og pakker.
Endelig har R en visuel debugger inkluderet i Eclipse. Ved hjælp af dette værktøj kan brugere gå gennem deres kode og se fejl eller andre problemer med det samme. Derudover giver debuggeren indsigt i tilstanden af variabler og datastrukturer, hvilket gør problemløsning mere ligetil.
Som en kraftfuld IDE til R-programmering tilbyder Eclipse en række funktioner og værktøjer til at øge produktiviteten og effektiviteten. Eclipse kan være en god mulighed for alle, der ønsker at bygge R-kode på grund af dens fuldt integrerede R-terminal, script-editor, grafikvisning, hjælpesystem og debugger.
Rkward
Ikke-programmører kan have brug for hjælp til at vælge en GUI til R-programmering. Det er afgørende at koncentrere sig om de muligheder, som GUI’en tilbyder, og hvordan de kan understøtte dataanalyseproceduren. I denne sammenhæng er det vigtigt at vurdere GUI’en i lyset af fællesskabsstøtten og de indbyggede værktøjer.
Til R-programmering kan indbygget grafik, analyse- og modelleringsværktøjer hjælpe med valg af GUI. Det er dog afgørende at overveje GUI’s niveau af fællesskabsstøtte.
Aktive udviklingsfællesskaber kan bidrage med nye funktioner og problemløsninger, mens de også yder assistance. RKWard er en sådan GUI med et betydeligt fællesskab.
Til R-programmering er RKWard en vellidt GUI, der ofte foreslås til ikke-programmører. Det tilbyder supplerende R-pakker, der kan downloades fra CRAN og er en del af almindelige R-pakker.
Det er muligt at bestille pakkebeskrivelserne i RKWards pakkeinstallationsdialog ved feltet “forbedrer: rkward.” Modulerne angivet med RKWard-ikonet kan installeres hurtigt og er kompatible med RKWard.
Den brugervenlige dataeditor i regnearkstil i RKWard gør det nemt at hente enhver variabels metadata. Det er nemt at indtaste dataværdier i regnearket, fordi hver variabels navn, etiket, type, format og niveau alle er placeret øverst i variablen.
Derudover tilbyder RKWard en bred vifte af analyseværktøjer, såsom beslutningstræer, clustering og regressionsanalyse. GUI’en er et komplet dataanalyse- og modelleringsværktøj, fordi det også har en R-konsol, script-editorer, en integreret grafikvisning og et integreret hjælpesystem.
Som konklusion kan det være skræmmende at vælge den eksemplariske GUI til R-programmering, men at fokusere på de væsentlige funktioner til dataanalyse kan forenkle processen. Indbyggede værktøjer og aktiv samfundsstøtte er afgørende overvejelser. RKWard er med dens brugervenlige regnearkstillige dataeditor og en bred vifte af analyseværktøjer en GUI, der stærkt anbefales til ikke-programmører.
Letvægtskompilere
Ovenstående sektioner har givet et overblik over nogle af de bedste IDE’er til R-programmering, der hver tilbyder en bred vifte af funktioner og funktionaliteter til at forbedre din kodningsoplevelse. Imidlertid anerkender artiklen også, at online-IDE’er kan være en bekvem mulighed for programmører på farten, og vil kort udforske nogle af de bedste online-IDE’er, der skal overvejes.
Uanset om du vælger en traditionel desktop-IDE eller en online mulighed, har denne artikel til formål at hjælpe dig med at finde de rigtige værktøjer til at gøre dine R-programmeringsprojekter mere effektive og effektive.
Gentag
Replit er en online IDE, der giver mange computersprog, inklusive R, et komplet kodningsmiljø. På grund af dens brugervenlige, ligetil og intuitive struktur er den det ideelle valg for begyndere.
Dets store bibliotek af forudinstallerede pakker gør det også nemt for brugere at importere og bruge forskellige biblioteker i deres R-projekter.
Replits cloud-baserede arkitektur, som eliminerer kravet om lokal installation og gør det muligt for brugere at få adgang til deres projekter fra et hvilket som helst sted med en internetforbindelse, er en anden væsentlig funktion. Replit er en praktisk mulighed for at hoste og udveksle kode med andre, fordi det gør det nemt at implementere R-projekter direkte til skyen gennem Replit.
Domsignal R Online Compiler
Enkelheden i brugen af Domsignal R Online Compiler er en af dens vigtigste fordele.
Det er passende for begyndere og erfarne R-programmører, der kræver et ligetil og effektivt miljø for at skabe, kompilere og køre deres kode på farten.
Paiza
Denne liste inkluderer også Paiza, som har givet sine brugere en fængslende oplevelse. Flere filer understøttes i Paiza, hvilket gør det mere pålideligt, og skylagring er den bedste funktion, som Paiza tilbyder.
Paiza er en funktionsrig online compiler, der har en enkel brugergrænseflade.
Paizas kapacitet til at rumme mange filer gør det muligt for brugere at arbejde på mere betydningsfulde projekter uden at opleve nogen vanskeligheder. Paiza tilbyder også skylagring, så brugerne kan se deres arbejde fra enhver enhed med internetforbindelse.
ideone
Ideones enkelhed og brugervenlighed er to af dens vigtigste fordele. Ideone kræver ikke, at brugerne installerer software eller opsætter et lokalt udviklingsmiljø for at bruge det. Indtast blot deres kode i webeditoren, vælg deres foretrukne programmeringssprog, og tryk derefter på knappen “Kør” for at få den til at køre.
Ideone har også den fordel, at brugerne kan dele deres kode med andre.
Brugere har mulighed for at oprette et delbart link til deres kode, hvilket letter samarbejde i onlinefællesskabet og hjælp til fejlfinding.
Ideone er en effektiv online compiler for programmører, der leder efter en hurtig, webbaseret måde at teste, kompilere og køre deres kode på. Det er en fantastisk let compiler, fordi den understøtter adskillige programmeringssprog og har praktiske funktioner.
Konklusion
Et af de mest udbredte computersprog til dataanalyse og datavidenskab er R. Dataforskere og analytikere kan redigere, visualisere og modellere komplekse datasæt ved hjælp af det omfattende udvalg af biblioteker og pakker, som R tilbyder.
De fem bedste integrerede udviklingsmiljøer (IDE’er) til R-programmering diskuteres i denne artikel: RStudio, Visual Studio Code, PyCharm, Eclipse og RKWard. Den mest populære IDE for R-programmører er RStudio, som giver en bred vifte af værktøjer og funktionaliteter.
En enestående gratis IDE til reproducerbar forskning kaldes Visual Studio Code. Interaktiv konsol, refactoring, kodenavigation og dokumentationsfunktioner er alle tilgængelige i PyCharm. Eclipse har et integreret R-hjælpesystem og en visuel debugger. Endelig er RKWard en passende GUI-mulighed for ikke-programmører, der ønsker at analysere data.