Функция. Пакет. Данные. Команды. Код. Графика. И т.д.

Как использовать язык R. Quick Review. Краткий обзор.

[ x ] запретить сбор данных ...

В начало :: Карта сайта :: Быстрый поиск

Авторский сайт ТехСтоп Екб Ру :: Инфоблог

---

Язык R. Введение. Краткий обзор.

Если вам скажут, что язык R - это язык программирования для науки, учёных и научных исследований, вы - отвернётесь и пройдете мимо (считая, что вас это - не касается), или - остановитесь, чтобы узнать, можно ли извлечь из этих знаний - какую-нибудь новую пользу, для себя ? ... Здесь вы найдете краткий обзор языка программирования R project, от примитивной арифметики до разработки современнейших нейронных сетей на своём ПК и домашнем компьютере ... Основой, для более глубокого знакомства с R послужила статья CatBoost, продвинутый ИИ алгоритм анализа данных для нейросетей ...

R - это бесплатная программная среда для статистических вычислений и графики ... Язык компилируется и работает на самых разных платформах : UNIX, Windows, Linux и MacOS ... Чтобы загрузить дистрибутив R - выберите предпочитаемое зеркало CRAN ... CRAN - это репозиторий с дистрибутивами : нулевой и зеркала по всему миру ... Проще - использовать нулевой адрес https, так как он сам знает про другие источники хранилищ дистрибутивов ... Хотите знать, кто поддерживает эти зеркала ? ... В первую очередь, это - университеты и институты национальной науки разных стран ... А, также - сети технологических исследований в математике, технологиях и научные школы ...

Так что, научное предназначение языка - полностью оправдано ... Но, так ли это страшно, на самом деле, как всё, оно - кажется, на первый взгляд ? ... Вполне логично, что в сложной программной среде, с большими возможностями - можно создавать простые и маленькие искусные шедевры программирования, а вот наоборот, это - вряд ли ))) ... Поверхностно познакомившись, с этой необыкновенной средой научного программирования, я даже - немного расстроился, что не узнал о нём - ранее, ведь этот интерпретатор, прямо таки - сам идёт в руки, дополняя отсутствующие программные возможности - своими инструментами и функциями ...

R - это язык и среда для статистических вычислений и графики, созданный на основе S, как другая реализация с более широким спектром методов, простотой и высокой расширяемостью ... R представляет собой интегрированный набор программных средств для обработки данных, расчета и графического отображения ... Термин среда - призван охарактеризовать язык R, как - полностью спланированную и согласованную систему, а не - постепенное наращивание очень специфических и негибких инструментов, как это часто бывает с другим ПО для анализа данных ... Многие пользователи думают о R как о системе статистики ... Разработчики предпочитают рассматривать его как среду, в которой реализуются статистические методы и которую легко расширить, с помощью загрузки дополнительных пакетов - для получения новых возможностей ...

Отдельно следует упомянуть про особенности работы со справкой на ПК ... Не все файлы помощи могут быть загружены на ваш локальный компьютер ; некоторые страницы можно найти, только открыв онлайн справочный сервер - там должны быть все известные данные ...

# ... you.com, Чат бот YouBot для помощи в изучении языка R, функций и примеров кода.

... При подготовке материала активно использовались руководящие подсказки чат бота YouBot, которые лучше и яснее сухой справочной документации - живым языком разъясняют особенности программирования на языке R, подкреплённые примерами кода ... Однако - есть нюанс : не все коды, приведенные в примерах - полностью работоспособны, и некоторые фрагменты могут потребовать реальных знаний и соблюдения требования инструкций / конструкций языка программирования R, то есть - разбирательства и ручной доработки напильником, до кондиции ))) ... Однако, несмотря на возможные ошибки, необходимо признать, что точность и скорость подсказок чат бота - несравненно выше, чем прямой поиск справочной информации - вручную, в интернете ...

Для начинающих, поэтапно, по шагам. Легко к сложному.

Самые примерные команды для знакомства ... R является командным языком, который включает в себя множество встроенных функций и операторов ... Большинство команд, это - функции, которые нужно писать со скобками, в которых могут находиться аргументы вычислений или данные ... Некоторые приемы программирования - требуют, прямо - явного разъяснения, но к этому - быстро привыкаешь на практике ))) ...

R относится к языкам с динамической типизацией ... Это означает, что тип переменной определяется во время выполнения программы, а не во время компиляции ... В R, можно создавать и изменять переменные - без явного объявления их типа ... Тип переменной определяется автоматически, на основе ее значения ... Это позволяет упростить программирование и ускорить разработку программ в R ... Однако, как и любая динамическая типизация, это также может привести к ошибкам и потенциальным проблемам типизации во время выполнения программы ... Следовательно, типизация в R может считаться - не строгой ... Однако, R возможно использовать в пакетах, которые поддерживают строгую типизацию, такие как Rcpp ... В этом случае, типизация может быть более строгой и подобной традиционным статическим языкам программирования ...

Переменные. Присваивание значений.

<- и = ... Операторы присваивания ... Разница между <- и = заключается в их приоритете ... Оператор <- имеет более высокий приоритет, чем оператор =, и это означает, что при использовании обоих операторов в одном выражении <- будет выполняться раньше, чем = ...
Нужно отметить, что хотя и допустимо писать в коде x = 1, y = "a" (буква / текст), но это - не принято ... Правильно будет x <- 1, y <- "a" ... А знак = используется, чтобы присвоить значение функции, например func = aes(x0 = x, y0 = y) ... Здесь мы встретили еще один новый, интересный и важный оператор ...

Эстетика и внешний вид.

aes() это оператор эстетики, стиля вида представления ... Это нужно для настраиваемого оформления и форматирования выходных данных, чтобы они выглядели красиво и разнообразно (согласно применяемого стиля), а также - для синхронной или специальной привязки множественных входных значений - в конструкторы функций, например ...
x <- c(1, 3, 5) ...
y <- c(2, 4, 6) ...
func = aes(x0 = x, y0 = y) - самостоятельно разложит всё по полочкам ... А если, входных данных - 10000 ? ... Руками будете прописывать назначения ? ))) ...

Ввод чисел и строк. Векторы. Строчные списки.

c(): для создания и комбинирования векторов ... Насколько я понял, R воспринимает данные, как - векторные ... В силу моей врождённой неграмотности я не буду углубляться подробнее в этот процесс, лишь уточню, что рисуя букву А - вы не получаете её - немедленно, а достигаете, как - последовательное начертание векторов ... То же - относится и к цифрам ... Или, например, команда : иди туда, или её векторный аналог - махнуть рукой в заданном направлении - просто, логично и одинаково понятно ... Вот, как-то так, воспринимает данные, и язык - R (конечно, я могу ошибаться, но пока это - неважно) ...

Суть векторной команды c() в том, что ...
вы не сможете присвоить переменной x <- 1, 2, 3 несколько чисел,
а так, через векторное представление - сможете x <- c(1, 2, 3) ... Что-то типа строчного списка или списочного массива ... И получить доступ к каждому элементу - отдельно, в рамках одной переменной ...

Арифметические операторы.

Эти унарные и бинарные операторы выполняют арифметические действия над числовыми или комплексными векторами (или объектами, которые могут быть к ним приведены) ... Аргументы x, y это числовые или комплексные векторы или объекты, которые можно привести к таким или другим объектам, для которых были написаны методы ...
+ x ... - x ... x + y ... x - y ... x * y ... x / y ... x ^ y ... x %% y ... x %/% y ...
Команды сдвоенного назначения, как например x+=2 и подобные, используемые в Python, JavaScript - не применяются в R, заменяясь на обычное выражение x <- x + 2 ...
Если пытаться использовать оператор += в функции, до присвоения переменной значения, переменная - не будет определена в контексте функции, что приведет к ошибке ...

Генератор случайного числа.

Одна из популярных и востребованных функций, придающая образ интерактивности в бессмысленных и бесполезных играх новичков программирования ))) ... Аналог известных функций Random или Rnd ...
runif(число) ... 1 - сгенерирует число между 0 и 1 (десятичное, 7 знаков после запятой) ...
runif(n, min = min_val, max = max_val) - сгенерирует n чисел, в диапазоне от min_val, до max_val ... Переменные нужно определить - заранее ...
Также в R есть другие функции для генерации случайных чисел, такие как rnorm() - для нормального распределения, rpois() - для распределения Пуассона и другие ...

seq() ... Выражение, вычисляемое как вектор (включая список и выражение ), или как парный список, или NULL ... Значение фактора будет приведено к вектору символов ... Начиная с R 4.0.0, это может быть - длинный вектор ... Функция seq() в языке R используется для создания последовательности чисел, которые задаются начальным / конечным значением и шагом ...
seq(from, to, by=)
from - начало ... to - конец ... by - шаг между значениями (по умолчанию равен 1, если не указан) ...

Консоль. Повтор ввода команд. Очистка окна и памяти.

Очистить консольное окно, можно используя функцию cat() с аргументом "\014", который представляет символ перевода страницы ... Это приведет к тому, что консольное окно будет очищено от предыдущих выводов ...
Пример кода на R ... cat("\014")
В RGui или RStudio можно очистить консольное окно командой меню или используя сочетание клавиш Ctrl + L (для Windows / Linux) или Cmd + L (для Mac) ...

Важно помнить, что очистка консоли не влияет на переменные и объекты, которые были ранее созданы и находятся в памяти ...
Чтобы очистить переменные и объекты, можно использовать функцию rm() ...

Иногда ввод - зацикливается на непонятной команде, ожидая правильного продолжения ... Чтобы выйти из затруднительного положения можно нажать CTRL + J ... Это решение найдено случайно и поможет удалить непонятные угловые скобки или выйти из непонятной команды ... Сочетание клавиш CTRL + J используется для вызова функции Jump to Line (Перейти к строке) ... Это очень удобно при работе с большими файлами ... Сочетание клавиш также используется в других редакторах кода и текстовых редакторах для вызова аналогичной функции ... После CTRL + J будет уместно продолжить и закончить очистку, используя CTRL + L ...

Нажав клавишу Стрелка Вверх на клавиатуре - можно повторить ввод последней строки в консоли ... Также - можно использовать команду history() для просмотра истории вводимых команд ... Эта команда выводит список всех команд, которые были введены в текущем сеансе R, и их номера ...
С помощью команды !номер, где номер - это идентификатор команды из списка истории - можно выполнить повторный ввод и запрос исполнения нужной функции ...
!2 - повторить ввод команды с идентификатором 2 в истории ...

Печать значений.

print(): печать, для вывода значений в консоль (на экран компьютера, в окно программы) ... Печать любого единичного значения, переменной, функции, параметра ... Всего, что печатается, хоть сам print(print) для вывода его цифрового определения (не справка!) ... print(x) напечатает все, что есть в x ... print(func) - всё, что допустимо для функции ... Однако, есть и уточнения ...
print(economics, n = 100) ... вывести 100 строк из файла датасета economics, который содержит 562 строки (по умолчанию будут отображены первые 10) ...
print(economics, n = nrow(economics)) - выведет на печать все 562 строки из файла, до конца, без явного знания всего их количества ...
cat() - специальное расширение печати для вывода множественных значений в одну строку, например ...
cat("функция", func, "имеет решение для значений", x, y) ... print() этого сделать - не сможет ...
Также команда cat() может использоваться, для вывода сообщений об ошибках или предупреждений в функциях ...

paste() - разрешает сложить число и слово, объединяя векторы (например, числа или строки) - в одну строку ...
print(paste(x, "долларов"))
Также можно использовать оператор конкатенации paste0(), который работает аналогично paste(), но - не добавляет дополнительные пробелы между элементами ...

Свойства. Логика. Управление.

Разные функции, возможно одни из самых распространённых ... Пока рассматривайте векторы, как - числа ...
length() : для определения длины вектора ... length(5) = 1 ... length(51015) = 1 ... length("test") = 1
sum() : для нахождения суммы значений вектора ... sum(2, 3) = 5 ...
mean() : для нахождения среднего значения вектора ... mean(c(0:10, 50)) = 8.75 ...

Следующие основные конструкции управления функционируют почти так же, как подобные операторы в других языках программирования ...
if() : если, то, else иначе ... для выполнения условных операций ...
for() : для повторения операций определенное количество раз ...
while() : пока ... для повторения операций, пока выполняется условие ...

Ввод и вывод. Файлы. Порты.

Некоторые из самых важных команд R ...
read.csv() : для чтения данных из файла CSV.
write.csv() : для записи данных в файл CSV.

Для работы с портами может потребоваться наличие прав администратора, а также установленных драйверов для плат расширения, если они требуются ... Кроме того, необходимо убедиться, что порты, с которыми желательно работать - не заняты другими приложениями или процессами ... Для работы с портами компьютера и передачи данных через них - есть следующие пакеты ...
serial - для работы с последовательными портами ...
socket и RCurl - для работы с сетевыми портами ...

Пример работы с COM-портом ...

# установка пакета
install.packages("serial")

# загрузка пакета
library(serial)

# создание объекта для работы с COM-портом
port <- serialConnection(port = "COM1", baud = 9600)

# запись данных в порт
write.serial(port, "Hello, world!")

# чтение данных из порта
data <- read.serial(port, n = 10)

# закрытие соединения
close(port)

Пример работы с сетевым TCP портом ...

# создание TCP-сервера
server <- socketConnection(port = 12345, server = TRUE, blocking = TRUE)

# ожидание подключения клиента
client <- waitforconnection(server)

# отправка данных клиенту
writeLines("Hello, world!", con = client)

# закрытие соединений
close(client)
close(server)

Системные команды.

R имеет возможность запускать внешние программы или системные команды ... Для этого в R можно использовать различные встроенные функции, такие как system(), shell(), system2(), processx::run() и другие ...
system("notepad") - запустить текстовый редактор Блокнот ...
system("python my_script.py") - запуск скрипта на Python ...
shell("notepad") - запуск текстового редактора из оболочки ...

Функции system() и shell() могут быть опасны, если используются неправильно ... Например, передавайте в них только доверенные или проверенные данные ... Кроме того, есть пакет processx, который предоставляет расширенный функционал для запуска внешних процессов на всех платформах ...

Sys.sleep() - для установки паузы в исполнении кода на определенное количество секунд. Например, следующий код задержит выполнение программы на 5 секунд : Sys.sleep(5) ... Можно использовать эту функцию для создания паузы, основанной на переменной : Sys.sleep(my_pause) ... Обратите внимание, что Sys.sleep() - приостанавливает все выполнение кода R во время задержки, поэтому это может замедлить программу, если вы используете её - неосторожно или в критических участках кода ...

Старая пауза Sys.wait(1) кратно = 60 секунд ... Sys.wait(0.1) кратно = 6 секунд ??? ...

system("echo '\a'") - подать звуковой сигнал ... Этот код произведет звуковой сигнал на вашем компьютере, так как он воспроизведет звуковой сигнал, который уведомляет операционную систему выполненной команды ...
system("rundll32 user32.dll,MessageBeep -1") - альтернативный подход для воспроизведения звукового сигнала на ОС Windows ... Обратите внимание, что звуковой сигнал может быть отключен на компьютере пользователя, поэтому это решение не является гарантированным для проигрывания звукового сигнала ...

R-пакеты. Библиотеки.

В языке R термин "библиотека" и "пакет" используются как синонимы и означают коллекцию функций, документацию и прочих ресурсов, которые распространяются вместе (по унифицированному стандарту, подобно LaTeX) для решения конкретной задачи ... Однако, будучи открытым и настраиваемым для пользователей, R предлагает широкий спектр возможностей для именования и организации пакетов, что может привести к различным терминологическим вариантам ... Может существовать конфликт между старыми и новыми R разработчиками - именно из-за использование терминов - пакеты и библиотеки ... Суть в том, что пакеты лежат в папке (каталоге / директории) - library (библиотека) ... Пакет - это новое название старого термина - библиотека ...

R имеет большую библиотеку функций и пакетов, которые выполняют широкий спектр задач ... Это лишь некоторые из наиболее популярных функций и пакетов R ... Есть множество других пакетов, которые могут быть полезны в зависимости от конкретных потребностей в анализе данных ... Некоторые из самых популярных функций и пакетов R включают ...

ggplot2 : для создания интерактивных графиков и визуализаций данных.
dplyr : для управления данными, включая фильтрацию, обобщение и сортировку.
tidyr : для работы с пропущенными и повторяющимися данными.
lm() и glm() : для линейной и обобщенной линейной регрессии соответственно.
readr : для чтения и записи данных в различных форматах файлов.
forecast : для прогнозирования временных рядов.
caret : фреймворк для машинного обучения в R, включая множество алгоритмов и инструменты для оценки моделей.
data.table : для работы с большими наборами данных в оперативной памяти.
lubridate - библиотека для работы с датами и временем в R.
R Shiny - фреймворк для разработки интерактивных веб-приложений на R.
shinydashboard - пакет R для создания красивых и функциональных интерфейсов управления для веб-приложений.

install.packages("имя_пакета") - установка новых требуемых пакетов ... Непонятно, какие зависимости - автоматически устанавливаются с пакетом : только - главные, или - указанные в файле установки ... Однако, можно явно указать установку всех зависимостей - сразу, например ...
install.packages("superml", dependencies=TRUE)

# ... cran.r-project.org, Представления задач онлайн репозитория CRAN, онлайн хранилища пакетов расширения данных.

... Представления задач CRAN - призваны дать некоторое руководство, какие пакеты в CRAN подходят для задач, связанных с определенной темой ... Они дают краткий обзор включенных пакетов, которые также могут быть автоматически установлены с помощью пакета ctv ... Представления предназначены для того, чтобы иметь четкую направленность, чтобы было достаточно ясно, какие пакеты следует включать (или исключать), если они - не предназначены для одобрения лучших решений для данной задачи ... Для автоматической установки представлений необходимо установить пакет ctv ...

Обзор перекрывает следующие темы научных направлений ... Не исключено, что ваши интересы - могут стоять на стыке двух и более областей ... Сельскохозяйственная наука ... Байесовский вывод ... Причинный вывод ... Хемометрика и вычислительная физика ... Клинические испытания ... Кластерный анализ ... Базы данных ... Дифференциальные уравнения ... Распределения вероятностей ... Эконометрика ... Экологическая метрика ... Эпидемиология ... Экспериментальная дизайн (планирование экспериментов, DoE и анализ экспериментальных данных) ... Анализ экстремальных значений ... Эмпирические финансы ... Функциональные данные ... Графические модели ... Высокопроизводительные вычисления ... Гидрология ... Машинное обучение ... Медицина, визуализация и анализ ... Метаанализ ... Недостающие данные ... Смешанные модели ... Развертывание модели ... Обработка естественного языка ... Численная математика ... Официальная статистика ... Геномика и другие омики ... Оптимизация и математическое программирование ... Фармакокинетика ... Филогенетика ... Психометрия ... Воспроизводимые исследования ... Надежные статистические методы ... Пространственный анализ ... Обработка и анализ пространственно-временных данных ... Спортивная аналитика ... Выживание ... Преподавание статистики ... Временная последовательность и анализ временных рядов ... Отслеживание, обработка и анализ данных трекинга ... Веб-технологии ...

Зависимости Reverse import для языка R - означает импорт пакета, который сам в свою очередь импортирует другой пакет, необходимый для его правильной работы ... Другими словами, при импорте пакета в R, может потребоваться также импортировать - другой пакет, от которого, этот первый пакет - зависит ... Этот процесс может продолжаться на несколько уровней, что называется - обратным импортом ...
Функция packageDescription() с аргументом fields="ReverseImports" покажет все зависимости для конкретного пакета, чтобы убедиться, что у вас есть все необходимые пакеты, чтобы исполнить код нужной программы ...

Зависимости Reverse suggests в языке R - относится к функции relevel() в статистическом пакете stats ... Эта функция позволяет изменить уровень фактора (например, категории в качественном признаке) - на другой уровень, который будет использоваться в качестве базового уровня ... Новый базовый уровень будет использоваться вместо старого - для визуализации и анализа данных ... Термин Reverse suggests указывает на то, что базовый уровень был изменен таким образом, что старый базовый уровень теперь становится новым уровнем ... Это может улучшить качество анализа данных и визуализации, позволяя получить более ясную и корректную интерпретацию результатов ... То есть, говоря кратко - повысить уровень достоверности исследований ...

Помощь. Справка. Список всех команд, функций.

Чтобы вывести список всех встроенных команд и функций в R, можно воспользоваться функцией apropos() без параметров ... Например, выполнение следующей команды выведет в консоль список всех встроенных команд и функций ...
apropos("") - выведет на печать, более 2 с половиной тысяч известных универсальных и специфичных функций ...
Также можно использовать параметр pattern (образец) для фильтрации списка вывода по строке поиска ...
apropos("mean") ... Эта команда выведет список всех команд и функций, содержащих строку "mean" ... В результате фильтрации и отсева поиска будет отображено около 12 команд, явно использующих термин mean ...

library(help = "base") - позволит узнать все базовые функции, которых насчитывается, чуть более 450 ... Пакет base содержит основные функции, которые позволяют R функционировать как язык : арифметика, ввод / вывод, базовая поддержка программирования и т. д. ... Его содержимое доступно через наследование из любой среды ...

help() - вызов основной справки ... включая уточнения ...
# topic="" - тема помощи, в кавычках, одинарные или двойные ... Обратите внимание : вложенные кавычки, во всех структурах запросов любых команд, всегда должны - чередоваться ... По этой же причине некоторые символы или команды - должны быть обёрнуты в обратные ` или одиночные ' кавычки, а иначе, например, как искать справку по самим кавычкам " ? ))) ... help('"') ... help(`'`) ... Некоторые специальные исполняемые команды и символы должны быть представлены в виде текста ... Попробуйте например help(if) вместо help(`if`), и сразу - получите ошибку вместо помощи ))) ...
# package - пакеты для просмотра документации ... По умолчанию - искать во всех пакетах, которые были загружены файлом инициализации запуска среды интерпретатора R или командой library(package) ... Соответственно, если потребовалась справка по команде, входящей в пакет, который установлен, но не был загружен - это становиться большой проблемой ...
# lib.loc, по умолчанию =NULL, сначала просмотреть загруженные пакеты, затем искать в папке library (библиотеки) ...
# verbose ... если =TRUE, сообщить имя файла ...
# try.all.packages ... если =TRUE (и, ни имя package, ни lib.loc - не указаны) - выполняется поиск справки по всем пакетам в известных деревьях библиотек в папке library ... Поиск всех пакетов может быть медленным, особенно в первый раз (кеширование файлов операционной системой может значительно ускорить последующие поиски) ...
# help_type - тип требуемой помощи ; возможные значения text, html и pdf ...

Кроме того, можно использовать встроенный алгоритм ?тема, чтобы найти справку по определенной функции ... Например ...
?mean - точный документ ...
??mean - все ссылки, где упоминается mean ...

Работа над ошибками при отладке кода ...
lifecycle::last_lifecycle_warnings() - узнать, в каком месте кода было сгенерировано предупреждение ...
rlang::last_trace() - узнать, в каком месте кода произошла ошибка ...
rlang::last_trace(drop = FALSE) - узнать, в каком месте кода произошла ошибка, включая скрытые фреймы ...

Датасеты для анализа данных.

В языке R существует несколько встроенных датасетов, которые можно использовать для тестирования функций и языковых конструкций, или для работы над реальными проектами ... Чтобы узнать, сколько датасетов доступно в R, можно воспользоваться командой
data(), которая отобразит список доступных датасетов в консоли RStudio или RGui ... Кроме того, можно использовать команду
library(help = datasets), чтобы получить описание всех датасетов, включенных в пакет "datasets" ... Для того чтобы получить доступ к конкретному датасету в R, необходимо вызвать его по имени с помощью команды data() ... Например, вызываем встроенный датасет ...
data(airquality)

Кроме того, вы можете использовать специальные пакеты данных для R, которые содержат большое количество датасетов, подходящих для решения широкого спектра задач ... Например, пакет "tidyverse" содержит многочисленные датасеты, которые могут быть загружены с помощью функции ...
library(tidyverse)
data() - загрузить конкретный датасет в рабочую среду ...

# ... cran.r-project.org, Датасет gcookbook для кулинарной книги по графике в R.

... Кстати, кулинарное руководство по графике - также рекомендует рассмотреть сборник Tidyverse, немного отличный от общего представления, принятого в R ... Это набор пакетов, которые работают в гармонии, потому что они имеют общие представления данных и дизайн API ... Этот пакет предназначен для упрощения установки и загрузки нескольких пакетов, включенных в tidyverse - за один шаг ... Пакеты R для науки о данных Tidyverse - это самоуверенная коллекция пакетов, разработанных для науки о данных ... Все пакеты имеют общую философию дизайна, грамматику и структуры данных ...

Из-за того, что различные пакеты данных могут быть установлены в системе, точное количество общих датасетов может варьироваться ... Однако, можно с достаточной точностью сказать, что в R доступен значительный объем данных для анализа ...
data(package = .packages(all.available = TRUE)) - команда покажет все датасеты во всех пакетах ...

Таким образом, все примеры кода в документации - основаны и используют именно те датасеты, которые подгружаются вместе с библиотеками и их не нужно где-то специально искать ...
print(имя набора данных) - покажет, что находится внутри датасета ... В основном, там - табличные данные, в текстовом CSV формате, с разделителями табуляций ...

Для загрузки датасета iris в R можно воспользоваться следующей командой ...
data(iris)
Данная команда загрузит датасет в память и вы сможете обращаться к нему, например, так ...
iris$Sepal.Length
iris$Petal.Width

Также можно загрузить датасет iris напрямую из Интернета, с сайта UCI Machine Learning Repository и сохранить его в переменной iris ... Также - можно переопределить названия колонок таблицы, чтобы не использовать, их стандартные названия - из датасета ...

Чтобы загрузить датасет iris и сохранить его локально на компьютере в формате csv - воспользоваться функцией write.csv() ... Пример кода, который загружает датасет iris и сохраняет его в файл на рабочем столе ...
data(iris)
write.csv(iris, file = "~/Desktop/iris.csv")

Чтобы загрузить датасет в R из локального файла в формате csv - воспользоваться функцией read.csv() ...
iris <- read.csv("~/Desktop/iris.csv", header = TRUE)
Обратите внимание, что указывая параметр header = TRUE - определяем, что первая строка в файле - содержит имена столбцов и мы - принимаем их (чтобы обращаться к ним в дальнейшем), и - не заменяем их на собственные названия (что - тоже можем сделать) ...

Графический режим. Рисование. Визуализация.

Геометрия ... Фигуры ... Графики ... Диаграммы ... Очень интересная тема рисования простым способом, от примитивных геометрических фигур - до сложных изображений и визуализации расчётных диаграмм, точечно / пузырьковых графиков, и линейных кривых, включая специальные символы математических формул ... Многие пользователи придут к R, в основном, из-за его графических возможностей ... Ознакомиться со справкой Графические процедуры - можно практически в любое время, и независимо от того, были ли прочитаны все предыдущие разделы ...

# ... r-graphics.org, Кулинарная книга рецептов, советов, вопросов и ответов по R графике.

... R Graphics Cookbook , практическое руководство, в котором содержится более 150 рецептов, которые помогут вам быстро создавать высококачественные графики, не просматривая все детали графических систем R ... Каждый рецепт решает конкретную проблему с помощью решения, которое вы можете применить к своему проекту, и включает обсуждение того, как и почему этот рецепт работает ... Одна из причин популярности R заключается в том, что существует множество доступных дополнительных пакетов, каждый из которых предоставляет некоторую функциональность для R ... Существует множество пакетов для визуализации данных в R, но в этой книге в основном используется ggplot2 ... Эта книга не претендует на то, чтобы быть исчерпывающим руководством по всем различным способам создания визуализации данных в R, но мы надеемся, что она поможет понять, как создать графику, которую вы задумали ...

При чтении документации по графике, я где-то встречал упоминание, что есть нерешенная историческая проблема в 0,75 каких-то размеров, решение которой - сломает многие созданные ранее графики, и это действительно является головной болью для разработчиков ...

С другой стороны - очень легко отправить график в PDF ... Этот пример сохранит PDF файл с графиком в системной папке юзера - Мои документы ...

# width and height are in inches
pdf("myplot.pdf", width = 4, height = 4)

# Make plots
plot(mtcars$wt, mtcars$mpg)
print(ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point())

dev.off()

ggplot2 ... Только один этот специализированный пакет насчитывает более 80 функций, каждая из которых выполняет определенную задачу по созданию и настройке графиков ... Некоторые из наиболее часто используемых функций включают ggplot(), aes(), geom_point(), geom_line(), scale_x_continuous(), scale_y_continuous(), facet_wrap(), theme(), и многие другие ... Часто, к этому пакету - придется доустановить специализированные графические библиотеки : ...
graphics - базовые стандартные графические возможности для создания различных видов графиков ...
ggforce - более мощные дополнительные возможности для визуализации данных, новые типы графиков и графических элементов, для создания диаграмм-дуг, круговых графиков, добавления аннотаций и для работы с многомерными данными ...
gganimate - позволяет создавать анимированные графики, предоставляя управление и изменения аспектов анимации во времени, настройки плавности и скорости ... Для создания анимированных графиков, которые показывают изменение данных в пространстве на протяжении времени ...
plotly - возможность создания интерактивных и красивых графиков с управлением и интеграцией, с помощью библиотеки plotly.js
lattice - для создания статистических графиков высокого уровня и их визуализации, на основе системы S ... Одним из ключевых преимуществ пакета lattice является его способность к созданию графиков с использованием многомерных данных и широкие возможности для управления внешним видом ...
gifski - для создания анимированных графиков и изображений высокого качества, красочных и выразительных графических представлений для визуализации анимации результатов анализа данных в формат GIF, который может быть легко вставлен в презентации или веб-страницы ...
av - для работы с аудио и видеофайлами ... Для чтения, записи и обработки аудио и видеофайлов в различных форматах, для исследования аудио и видеоданных, обработки сигналов, машинного обучения и других задач, связанных с обработкой медиаданных ... Поддерживает работу с различными кодеками и форматами файлов, может использоваться для создания анимированных графиков и видеоматериалов ...

Круг.

Нарисовать круг - любимое занятие для всех начинающих изучать языки программирования ... Чтобы нарисовать круг в языке R, можно использовать функции plot() и symbols() из пакета graphics ... Пример кода нарисует круг с заданным радиусом в точке с координатами (0, 0) ... Если вам нужны дополнительные настройки, вы можете изменить радиус, цвет и координаты круга, а также настроить параметры графика, например, метки осей, заголовки и размеры ...

# загрузить пакет graphics
library("graphics")

# создать пустой график
plot(c(-10, 10), c(-10, 10), type = "n")

# создать круг с радиусом 5 и координатами (0,0)
symbols(0, 0, circles = 5, inches = 1, add = TRUE)

Линия.

Чтобы нарисовать линию в языке R, можно использовать функцию plot() и задать координаты точек, через которые должна проходить линия ... Пример кода нарисует линию, соединяющую три точки с координатами (0, 0), (1, 2) и (3, 1) ... Обратите внимание : координаты точек берутся по очереди (по столбцам) из строчных списков x и y ...

# создать вектор с координатами X точек
x <- c(0, 1, 3)

# создать вектор с координатами Y точек
y <- c(0, 2, 1)

# создать график и нарисовать линию между точками
plot(x, y, type = "l")

Функция plot() с параметром type = "l" (строчная английская L, line, линия) - рисует график, соединяя точки линией ... Если нужно нарисовать только линию без точек, использовать type = "n" и затем добавьте линию с помощью функции lines() ... Например ...

# вектора x и y как в предыдущем примере ... 

# создать пустой график
plot(x, y, type = "n")

# нарисовать линию между точками
lines(x, y) # этот код не будет работать ... 
lines(x = c(x1, x2), y = c(y1, y2)) # этот код нарисует линию из точки x1, y1 в точку x2, y2 ... 

Также - можно задать цвет и толщину линии ...

plot(x, y, type = "l", col = "red", lwd = 2) # создать график с красной линией ... 

Квадрат.

Чтобы нарисовать квадрат в языке R, можно использовать функцию rect() ... Пример кода нарисует квадрат с заданными координатами и шириной ...

# координата X верхнего левого угла квадрата
x <- 1

# координата Y верхнего левого угла квадрата
y <- 1

# ширина квадрата
w <- 2

# высота квадрата
h <- 2

# создать пустой график
plot(c(x, x + w), c(y, y + h), type = "n")

# нарисовать квадрат
rect(x, y, x + w, y + h)

Функция rect() принимает четыре параметра : координаты верхнего левого угла (x, y) и ширину (w) и высоту (h) квадрата ... Если нужно нарисовать квадрат с заливкой - установить параметры : border - для цвета границы и col - для цвета заливки ...

# нарисовать квадрат с границей красного цвета и синей заливкой
rect(x, y, x + w, y + h, border = "red", col = "blue")

Треугольник.

Чтобы нарисовать треугольник в языке R, можно использовать функцию polygon() ...

# создать вектор с координатами X вершин треугольника
x <- c(0, 2, 4)

# создать вектор с координатами Y вершин треугольника
y <- c(0, 4, 0)

# создать пустой график
plot(x, y, type = "n")

# нарисовать треугольник
polygon(x, y)

Функция polygon() принимает два параметра : векторы x и y, содержащие координаты вершин полигона ... Если нужно нарисовать треугольник с заливкой, установить параметры : border - для цвета границы треугольника и col - для цвета заливки ...

# нарисовать треугольник с границей красного цвета и синей заливкой
polygon(x, y, border = "red", col = "blue")

График.

Функция plot() имеет несколько возможных значений параметра type="*", которые определяют тип графика ... Вот список возможных значений и их описания ...
"p" - точечный график (scatter plot) ...
"l" - линейный график (line plot) ...
"b" - график, состоящий из линий и точек (both) ...
"o" - график с линиями и точками только на вершинах (overplotted) ...
"h" - гистограмма типа шторки (histogram) ...
"s" - лесенка, ступенчатый график, шаговая функция (step function) ...
"n" - создать пустой график (может быть заполнен - позже) ...

Например, чтобы создать линейный график ... Как вы можете правильно заметить, линейный график, это ничто иное, как собственно, сама - линия (как, из примера - выше, только точек рисования - больше) ...

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 5, 3, 6)
plot(x, y, type="l")

Пример кода для построения графика точечной диаграммы ... Этот код создаст точечную диаграмму для двух векторов случайных чисел x и y ...

library(ggplot2)

# создание данных
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

# построение графика
ggplot(data = data.frame(x, y), aes(x = x, y = y)) +
  geom_point()

Перенос длинной строки ... Символ "+" в конце строки на языке R используется для продолжения команды на следующей строке ... Если строка кода в R слишком длинная, чтобы поместиться на одной строке, может быть использован символ "+" для продолжения ее - на следующей строке ... Это может быть полезно для улучшения читаемости кода и снижения количества горизонтальных прокруток в редакторе кода ...
geom_point() добавляет точки на график или точечную диаграмму, где каждая точка представляет собой значения двух переменных из набора данных x и y ...

Обработка изображений и картинок.

Язык программирования R имеет возможности для декодирования и работы с изображениями ... Существует несколько пакетов в R, которые позволяют загружать, сохранять, обрабатывать и визуализировать изображения, такие как jpeg, png, bmp и другие форматы ... Например,
jpeg - позволяет загружать и сохранять файлы в формате JPEG ...
imager - позволяет создавать изображения и выполнять над ними различные операции, такие как изменение размеров, наложение фильтров (например, размытие или острота), а также многие другие операции ...

img <- load.image('path/to/image.png') - команда загрузки изображения в объект, для дальнейшей цифровой и программной обработки ...
plot(img) - показать / отобразить изображение ...

Аудио. Звук. Обработка. Запись. Воспроизведение.

В языке R есть несколько пакетов, которые позволяют работать со звуком и выполнять различные операции, такие как запись и воспроизведение звуков ... Один из таких пакетов - tuneR, который содержит функции для чтения, записи и обработки звуковых файлов в формате WAV ... Например, с помощью пакета tuneR можно произвести запись звука с микрофона и сохранить его в файл, пример кода ...

library(tuneR)
recObj <- tuneR::recWave(duration = 5)
writeWave(recObj, "recorded_sound.wav")

С помощью функции readWave() можно декодировать звуковые файлы в формате WAV ... Этот код декодирует файл записи и создает объект звука - sound, который может быть использован для дальнейшей обработки, воспроизведения и других операций ...

library(tuneR)
sound <- readWave("my_sound.wav")

Пакет tuneR позволяет загрузить аудиофайлы различных форматов, обработать их, а также выполнять анализ и визуализацию звука ... Например, можно вычислить спектрограмму, темп, длительность и другие параметры звука ...
mysound <- readWave("filename.wav") # чтение и загрузка аудиофайла ...
spectrogram <- specgram(mysound) # вычисление спектрограммы ...
tempo <- get_samplerate(mysound) # вычисление темпа звука ...
duration <- length(mysound@left) / mysound@samp.rate # вычисление длительности звука в секундах ...
plot(spectrogram) # визуализация спектрограммы ...

Также можно использовать пакет seewave, который содержит функции для анализа и визуализации звуковых сигналов ... Например, с помощью пакета seewave можно построить спектрограмму звука ...

library(seewave)
data("wavTuto")
specgram(wavTuto, wl = 512, ovlp = 256, ylab = "Frequency (Hz)", xlab = "Time (s)")

Пакет seewave также предоставляет множество функций для загрузки, обработки и анализа звука, а также - его визуализации. Например, можно вычислить спектр, скорость и высоту звука, длительность звонка, и т.д. ...
mysound <- readwave("filename.wav") # загрузка аудиофайла ...
spectrum <- spec(mysound, plot = FALSE) # вычисление спектра звука ...
pitch <- seewave::yin(mysound, fmin=50, fmax=500, plot=F, integral=F) # вычисление высоты звука ...
pitch <- yin(my_sound, fmin = 50, fmax = 1000, plot = TRUE) # Вариант кода для вычисления высоты звука методом YIN ...
duration <- duration(mysound) # вычисление длительности звонка ...

Существуют и другие пакеты, которые позволяют воспроизводить звуковые файлы, но они часто требуют установки дополнительных библиотек и настройки системы ...
audio - для работы с аудиофайлами в формате MP3 и другими ...
AudioRead - поддерживает декодирование звуковых файлов в более широком спектре форматов, включая OGG и FLAC ...

Более сложные преобразования - могут помочь в декодировании аудиосигналов, таких как азбука Морзе ... Для TuneR, код обработки в формате азбуки Морзе - может быть примерно следующий ...

library(tuneR)
library(dplyr)

wav <- readWave("morse_code.wav")
wav_data <- data.frame(samples = as.vector(wav@left), time = seq(0, length(wav@left) / wav@samp.rate, 1 / wav@samp.rate))
threshold <- quantile(abs(wav_data$samples), 0.95)
signal <- ifelse(abs(wav_data$samples) > threshold, 1, 0)

onsets <- filter(signal, c(-1, 1), sides = 1)
offsets <- filter(signal, c(1, -1), sides = 1)

durations <- offsets - onsets
durations <- durations[durations > 2]

Этот код декодирует аудиофайл c кодом азбуки Морзе и находит потенциальные моменты начала и конца сигналов в аудиозаписи, используя пороговое значение на основе 95-го перцентиля амплитуд ... Затем код находит длительности единичных сигналов путем нахождения разности между моментами начала и конца каждого сигнала ... Найденные длительности, можно использовать, чтобы выполнить декодирование по азбуке Морзе ... Для этого необходимы дополнительные функции для декодирования аудиосигнала, которые могут быть написаны на R или с использованием готовых библиотек ...

Обратите внимание, что процесс декодирования аудио - может быть сложным и требует определенных знаний и навыков в области обработки сигналов и декодирования ... Если вы не знаете, как выполнить декодирование аудиосигнала по азбуке Морзе на языке R, то вам может потребоваться соответствующее обучение или использование готовых решений ... Существуют также бесплатные онлайн-инструменты и приложения для декодирования аудиосигналов по азбуке Морзе, которые могут быть более доступными и простыми в использовании для пользователей с ограниченными навыками программирования или в области обработки сигналов ...

Создание программ. Компиляция кода в EXE.

Из кода на языке R возможно создать EXE приложение ... Для этого можно воспользоваться рядом специальных инструментов и библиотек, таких как Rscript, Rcpp, Shiny и другие ...
Rscript - позволяет запускать скрипты на языке R из командной строки, что может быть удобно для автоматизации процессов ...
Rcpp - предоставляет возможность интеграции R-кода с кодом на C++, что может ускорить выполнение некоторых операций на несколько порядков ...
Платформа Shiny - позволяет создавать интерактивные веб-приложения на языке R, которые можно запустить из браузера ...
Специальные инструменты, такие как RInno позволяют создавать установочные программы для приложений, написанных на языке R ...

Также существуют инструменты, которые позволяют создавать переносимые экзешники для кода на R, например, пакеты r-bin и rtools ... Они позволяют экспортировать код на R в виде экзешника, который можно запустить на любой другой машине ... Однако, для создания EXE программы необходимо иметь на компьютере инструменты для компиляции и сборки исполняемых файлов ... В целом, язык R имеет хорошую поддержку не только для научных и статистических вычислений, но и для создания различных приложений и программ на разных платформах ...

Нейронные сети. Обучение ИИ.

caret - это фреймворк для машинного обучения в R, который предоставляет набор инструментов для упрощения процесса создания моделей ... Он предоставляет множество алгоритмов машинного обучения для обработки различных типов данных, а также инструменты для оценки и сравнения моделей ...

caret используется для выполнения различных задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и других ... Фреймворк позволяет легко определить свой набор преобразований данных и моделей ... Он автоматизирует множество задач, связанных с машинным обучением, таких как выбор параметров моделей, оптимизация гиперпараметров и выбор наилучшей модели ...

Пример использования caret для решения задачи классификации с помощью алгоритма k-ближайших соседей использует датасет, встроенный в R ...

library(caret)
# загрузка набора данных iris
data(iris)

# разбиение на обучающий и тестовый наборы
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p=0.8, list=FALSE)
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]

# создание объекта контроля модели для кросс-валидации
ctrl <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3)

# обучение модели k-ближайших соседей
knnFit <- train(Species ~ ., data=train, method="knn",
                trControl=ctrl, preProcess="scale", tuneLength=10)

# прогнозирование классов на тестовом наборе данных
knnPred <- predict(knnFit, newdata=test)

# оценка качества модели
cm <- confusionMatrix(knnPred, test$Species)
print(cm)

В caret есть встроенная функция train, которая может использоваться для тренировки модели, используя выбранный метод ... Некоторые из поддерживаемых методов тренировки моделей, которые могут быть использованы в caret, включают ...
- линейные модели (метод glm, lm, gam, rlm и т.д.) ...
- деревья решений и ансамбли деревьев (rpart, ctree, cforest, bst) ...
- метод k-ближайших соседей (knn) ...
- машины опорных векторов (svm) ...
- нейронные сети (nnet, neuralnet, caretEnsemble) ...
- алгоритмы градиентного бустинга (gbm, xgboost, adaboost) ...
- алгоритмы случайного леса (rf, randomForest) ...
- методы кластеризации (pam, clara, kmeans, dbscan) ...
- Это только малый список методов, которые могут быть использованы в caret ... Полный список методов доступен в документации ...

caret поддерживает несколько методов машинного обучения для тренировки нейронных сетей, таких как nnet, neuralnet, caretEnsemble и mxnet ...
# nnet - это пакет R для тренировки и использования искусственных нейронных сетей с различными архитектурами. Он может быть использован для решения задач классификации и регрессии ...
# neuralnet - это еще один пакет R для обучения нейронных сетей. Его особенностью является возможность создания многослойных нейронных сетей и поддержка обратного распространения ошибки, чтобы обучать их ...
# mxnet - это библиотека глубокого обучения для обучения нейронных сетей на CPU и GPU ... Может быть использовано для решения различных задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию ...
# caretEnsemble - это библиотека для машинного обучения в R, которая использует композицию моделей для улучшения качества предсказания, включая нейронные сети ... Позволяет создавать ансамбли моделей, которые могут улучшить результаты предсказаний ...

В caret множество параметров, которые можно настроить при тренировке нейронных сетей, включая количество скрытых слоев, количество нейронов в каждом слое, метод обучения и т.д. ... Результаты могут быть оценены с помощью кросс-валидации, и нормализация данных может быть проведена с использованием преобразований ...

Конечный результат кода зависит от того, какую задачу классификации Вы решаете ... Вот пример кода, который использует библиотеку mxnet и пакет caret для создания нейронной сети, которая классифицирует набор данных iris ...

library(caret)
library(mxnet)

# Загрузка набора данных iris
data(iris)

# Разделение на обучающий и тестовый наборы
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p=0.8, list=FALSE)
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]

# Преобразование и нормализация данных
xvars <- as.matrix(train[,1:4])
xvars <- scale(xvars)

# Создание модели
net <- mx.symbol.Variable("data")
net <- mx.symbol.FullyConnected(net, num.hidden=5, name="fc1")
net <- mx.symbol.Activation(net, act.type="relu", name="relu1")
net <- mx.symbol.FullyConnected(net, num.hidden=3, name="fc2")
net <- mx.symbol.SoftmaxOutput(net, name="softmax")

mx.set.seed(0)
model <- mx.model.FeedForward.create(net, X=xvars, y=train$Species,
                                      num.round = 10, array.layout = "rowmajor",
                                      verbose = F, learning.rate = 0.07,
                                      momentum = 0.9, eval.metric = mx.metric.accuracy)

# Прогнозирование классов на тестовом наборе данных
xtest <- scale(as.matrix(test[,1:4]))
mxPred <- predict(model, xtest)

# Оценка качества классификации
cm <- confusionMatrix(mxPred, test$Species)
print(cm)

В этом примере нейронная сеть с двумя скрытыми слоями обучается на наборе данных iris с использованием пакета mxnet ... После тренировки нейронная сеть используется для прогнозирования классов на тестовом наборе данных, а затем оценивает качество классификации, используя матрицу ошибок, которая показывает, сколько объектов было верно и неверно классифицировано для каждого класса ... Обратите внимание, что этот пример использует mxnet вместе с caret для обработки и тренировки данных ... Он также показывает, как использовать разделение на обучающий и тестовый наборы данных, нормализацию и преобразование данных, создание модели, ее обучение и оценку ее качества ...

Функция активации ReLU (Rectified Linear Unit) в нейронных сетях применяется на выходе каждого нейрона ... Она определяется как максимум из 0 и входного значения ... Функция ReLU имеет следующий вход - выход соответствие : ReLU(x) = max(0, x) ... Она широко используется в глубоком обучении благодаря своей простоте и высокой скорости обучения, а также способности предотвращать проблему затухания градиента в глубоких нейронных сетях ... Она также позволяет эффективнее работать в случае большого количества нейронов в сети ...

Фрагмент кода нейронной сети с двумя скрытыми слоями, на библиотеке mxnet ...

# Сначала определяем переменную "data" как входные данные для нейронной сети ... 
net <- mx.symbol.Variable("data")

# Затем добавляем полносвязный слой с 5 нейронами и функцией активации ReLU ... В этом примере функция активации определяется как "relu1", хотя это имя - не является обязательным ... 
net <- mx.symbol.FullyConnected(net, num.hidden=5, name="fc1")
net <- mx.symbol.Activation(net, act.type="relu", name="relu1")

# Затем добавляем второй полносвязный слой с 3 нейронами и определяем выходные данные с помощью функции Softmax ... 
net <- mx.symbol.FullyConnected(net, num.hidden=3, name="fc2")
net <- mx.symbol.SoftmaxOutput(net, name="softmax")

В результате - получаем нейронную сеть, у которой есть один входной слой, два скрытых слоя и один выходной слой ... Этот пример демонстрирует использование функций mx.symbol.FullyConnected, mx.symbol.Activation и mx.symbol.SoftmaxOutput, которые позволяют определять свою собственную архитектуру нейронной сети в библиотеке mxnet ...

Пакет superml для языка R является инструментом машинного обучения, который предлагает ансамбли различных алгоритмов машинного обучения ... Он позволяет автоматически настроить гиперпараметры моделей и построить оптимальный ансамбль моделей для решения задачи классификации или регрессии ... В машинном обучении, ансамбль моделей означает объединение нескольких моделей машинного обучения, как правило различных типов, чтобы улучшить качество предсказаний по сравнению с результатами каждой отдельной модели ... В большинстве случаев, ансамбль моделей превосходит каждую отдельную модель ... В R, существует множество пакетов, которые предоставляют возможность создавать ансамбли моделей, такие как randomForest, XGBoost, и caret ... Для начала работы необходимо загрузить и установить superml, а затем - подключить и использовать его функции в коде своей программы. Например, для создания ансамбля моделей можно использовать функцию fitensemble() ...

library(superml)
data(iris)
x <- iris[, 1:4]
y <- as.numeric(iris[, 5])
model <- fitensemble(x, y, type = "classification")

# Используя созданный ансамбль - предсказываем значения функцией predict() ... 
new_x <- iris[1:5, 1:4]
predictions <- predict(model, new_x)

В данном примере загружается набор данных Iris, выделяются признаки и целевая переменная, и затем создаётся ансамбль моделей типа "классификация" ... Функция predict() использует созданный ансамбль моделей для предсказания новых значений ... Эта функция вернет предсказания для новых входных данных new_x на основе ранее созданного ансамбля моделей model ... Это только небольшой пример возможностей пакета superml ... Для более подробной информации и примеров использования рекомендуется обратиться к документации пакета и другим онлайн-ресурсам ... superml может потребовать для работы - доустановку более 40 зависимостей ...

Однако, похоже, что fitensemble() - это не настоящая, а - самодельная функция ... Я не смог найти её описание - ни в онлайн справке, ни в пакете matlab ... В описании к пакету SuperLearner есть упоминание, что пока нет явной оценки fit ensemble с внешней перекрестной проверкой ... Также, имеет место быть сборка кода FitEnsemble для Python 2.7, включая требуемые пакеты : Numpy, Scipy, PyTables, PyMC, Pandas, NumExpr, MDTraj - устанавливаемых в среде Enthought или Anaconda дистрибутивов, как об этом пишут на сайте fitensemble.readthedocs.io ...

Веб разработка и онлайн визуализация данных.

Язык R обычно используется для анализа данных и статистики, а не для разработки веб-страниц и веб-приложений ... Однако, существуют некоторые пакеты в R для работы с HTML и веб-кодом ... Например, пакеты XML и RCurl позволяют извлекать и обрабатывать данные из веб-страниц, а пакеты shiny и rmarkdown могут использоваться для создания интерактивных веб-приложений и документов ... Также, язык R может быть полезен при работе с большими объемами данных, которые может быть необходимо отображать на веб-страницах ... R позволяет быстро и удобно обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, что может быть полезно при разработке веб-страниц ...

Какой язык проще, R или Python. Общее и различия.

Сложно определить, какой язык проще - R или Python, так как каждый из них имеет свои особенности и сложности, а также зависит от конкретной задачи, для решения которой используется выбранный язык программирования ... Если говорить об анализе данных, то R имеет свой набор удобных инструментов и библиотек для работы с данными и статистическими методами, что может облегчить работу с этим языком ... Однако, Python - также имеет много библиотек для работы с данными и машинным обучением, что делает его очень популярным в этой области ...

Если вы только начинаете изучать программирование, то может быть проще - начать с Python, в особенности если ваши интересы связаны с обработкой данных и машинным обучением ... Python имеет простой и понятный синтаксис, и легко освоим для новичков ... R имеет свои особенности синтаксиса, которые могут показаться несколько сложными, особенно для тех, кто только начинает знакомиться с программированием ...

Однако, не стоит выбирать язык исключительно на основе сложности - выберите тот, который больше соответствует вашим целям и задачам, и который вам более удобен и интересен для изучения ... Вообще, существует мнение, что уместно изучать язык R совместно с Python ... Для работы на R знание Python не является обязательным, но может быть полезным в некоторых случаях ... Оба этих языка используются в области анализа данных, машинного обучения и науки о данных, поэтому знание Python может помочь с расширением набора инструментов и возможностей при работе с данными ... Вместе с тем, R имеет собственный набор пакетов и библиотек, которые специализируются на работы с данными и статистическими методами, поэтому рекомендуется сначала ознакомиться с пакетами R, а затем, при необходимости, изучить Python ...

Главные различия синтаксиса R и Python заключаются в следующем ...
1. Структуры данных ... R имеет множество встроенных структур данных, таких как векторы, матрицы, фреймы данных, списки, а также функции для их работы ... Python также имеет встроенные структуры данных, но они - более общего и универсального характера ...
2. Обращение к элементам ... В R обращение к элементам производится с использованием квадратных скобок [], а в Python используются квадратные скобки и точка в зависимости от типа данных ...
3. Функции и операторы ... В R функции и операторы пишутся в виде имен и символов, а в Python используется инфиксный синтаксис (например, + для сложения чисел) ... Кроме того, функции и операторы в Python могут иметь различное количество аргументов ...
4. Контрольная структура ... R и Python имеют различные структуры контроля, такие как циклы и условные операторы, которые написаны по-разному, но имеют общий функциональный смысл ...
5. Запись кода ... В R для обозначения комментариев используется символ #, а в Python - также символ #, но, можно использовать и тройные кавычки """ - способ, называемый : хакерским ...
6. Структура программы ... R и Python используют различные подходы к структуре программы, такие как функциональное и объектно-ориентированное программирование, но эти подходы не являются специфичными для этих языков ...

Константы - не могут быть изменены в R ... Это значит, что после того, как вы присвоили значение константе - вы не можете изменить его в процессе выполнения программы ... Если попытаетесь сделать это - получите сообщение об ошибке ... В Python - нет строгого отличия между переменными и константами ... Обычно, константы в Python - записываются в верхнем регистре и в названии используются символы подчеркивания _ для разделения слов ... Однако, такие константы - можно изменять, хотя это и не рекомендуется ...

Однако, не стоит обольщаться и насчёт мнимой простоты R кода ... Большую часть кода - нельзя увидеть; она является скрытой от любопытных глаз, что-то вроде - фреймворка для простоты и удобства ...

R программа радар. Метео радио локатор.

Меня с детства прикалывает вращение луча радара локатора на круглой секторной сетке экрана, еще с тех пор, когда ее реализовывали на электронно / лучевой трубке ЭЛТ, по схеме на электронных лампах и принципу старого аналогового телевидения ... С тех пор я мечтал воссоздать что-то подобное на экране ПК ... Assembler - не в счёт ))) ... JavaScript - как-то более нацелен на интерактивное взаимодействие ... Canvas - более предназначен для этой цели, но 50 % это - JS, а в остальном - ну его в баню, с его холстовым кодом и прототипами функций ... Что-то близко подобное удалось кое-как реализовать на про-русской системе программирования Профт, но это был, я скажу - ещё, тот опыт садомазохизма, да и - тупиковая ветвь развития ...

Итак, просим чат бота YouBot - подсказать, как на языке R нарисовать из центра круга луч, вращающийся по окружности, как на метео радио локаторе ...

library(ggplot2)
library(gganimate)
library(ggforce)

# Создаем данные для круга
x <- 0
y <- 0
r <- 1
theta <- seq(0, 2*pi, length.out = 100)
data <- data.frame(
  x = x + r*cos(theta),
  y = y + r*sin(theta)
)

# Создаем данные для линии
x_start <- x
y_start <- y
x_end <- x + r*cos(0)
y_end <- y + r*sin(0)
line_data <- data.frame(
  x_start = x_start,
  y_start = y_start,
  x_end = x_end,
  y_end = y_end
)

# Создаем ggplot-объект с кругом и линией
plot <- ggplot(data, aes(x0=x, y0=y, r=r)) +
  geom_circle(radius = r, color = "black", fill = "white", alpha = 0.5) +
  geom_segment(data = line_data, aes(x = x_start, y = y_start, xend = x_end, yend = y_end), color = "red") +
  theme_void()

# Анимируем вращение линии
animation <- plot +
  transition_reveal(theta) +
  labs(title = "Rotation: {frame_time}")

# Выводим анимацию
animate(animation, fps = 30, duration = 10, width = 500, height = 500)

Этот код был исправлен до минимальной работоспособности, но ещё не раскопан до конца ... Примерно через несколько часов уже было понятно, откуда ноги растут ... Однако, луч здесь идёт - не из центра круга, а - сбоку, из окружности, и тем более - промежуточно сохраняется в графический файл ... Кстати, рендеринг ощутимо занимает время и отнимает ресурсы ПК ...

Первая попытка создания радара локатора на научном языке R.

Некоторых трудов стоило понять и исправить ошибки в коде ... В работе по отладке кода - особенно не хватает понятной документации и практики программирования ... В частности - не всегда понятно, что именно не нравится функции ... Дозагружены отсутствующие библиотеки ... Исправлены ошибки ... Кстати, YouBot - тот ещё советчик, переобуется по ходу - и глазом не моргнёт ))) ...

Я : geom_circle(x0 = 0, y0 = 0, r = 1, size = 2) - строка не работает ...
YouBot : geom_circle() из пакета ggforce - в нем действительно нет параметров x0 и y0 ... Вместо этого параметры x и y используются для задания координат центра круга ...
Правильно : geom_circle(aes(x0 = 0, y0 = 0, r = 1, linewidth = 2)) - нужно обернуть строку ввода в aes ... Параметр size - устарел и заменен на linewidth ...

Я : radius = rep(radius, each = length(theta)) строка не работает, неправильный аргумент times ...
YouBot : Ошибка неправильный аргумент times возникает в языке R, когда первый аргумент в функции rep() не подходит для заданного второго аргумента times ... Обычно это происходит, когда первый аргумент является скаляром, а второй - требует вектора ...
Я : исправил строку, заменил each на times ... теперь она работает ...
YouBot : Отлично, я рад, что ваш код теперь работает правильно ! ... Кстати, замена each на times в функции rep() была актуальна, так как функция each удалена из R версии 4.0.0 и выше ...
Я : ну и подонок ... знаешь, и - молчишь ))) ...
YouBot, через 2 дня : Ошибка неправильный аргумент times обычно возникает, когда вы пытаетесь повторить вектор с помощью функции rep(), используя некорректный аргумент в times ... Чтобы повторить вектор radius по количеству элементов в векторе theta, используйте параметр each вместо times ... Таким образом, код должен выглядеть
так : radius <- rep(radius, each = length(theta))

Неправильно : plot <- ggplot(data, aes(x, y)) ... Правильно : plot <- ggplot(data, aes(x0=x, y0=y, r=r)) ... Ну и схожие глюки, подобного рода, так называемое : горе от ума ))) ...

Ладно ... Код рабочий, говорю : измени вращение и передвинь луч в центр круга ...
- Пожалуйста ...

library(ggplot2)
library(gganimate)
library(ggforce)

# Создаем данные для круга
x <- 0
y <- 0
r <- 1
theta <- seq(0, 2*pi, length.out = 100)
data <- data.frame(
  x = x + r*cos(theta),
  y = y + r*sin(theta)
)

# Создаем данные для линии
x_start <- x
y_start <- y
x_end <- x + r*cos(0)
y_end <- y + r*sin(0)
line_data <- data.frame(
  x_start = x_start,
  y_start = y_start,
  x_end = x_end,
  y_end = y_end
)

# Изменяем данные линии, центр вращения помещаем в центр круга,
# меняем направление вращения
theta <- seq(0, -2*pi, length.out = 100)
x_start <- x + r*cos(-theta)
y_start <- y + r*sin(-theta)
x_end <- x + r*cos(-2*theta)
y_end <- y + r*sin(-2*theta)
line_data <- data.frame(
  x_start = x_start,
  y_start = y_start,
  x_end = x_end,
  y_end = y_end
)

# Создаем ggplot-объект с кругом и линией
plot <- ggplot(data, aes(x0=x, y0=y, r=r)) +
  geom_circle(radius = r, color = "black", fill = "white", alpha = 0.5) +
  geom_segment(data = line_data, aes(x = x_start, y = y_start, xend = x_end, yend = y_end), color = "red") +
  theme_void()

# Анимируем вращение линии
animation <- plot +
  transition_reveal(theta) +
  labs(title = "Rotation: {frame_time}")

# Выводим анимацию
animate(animation, fps = 30, duration = 10, width = 500, height = 500)

Вторая попытка исправления программного кода метео радио локатора на ПК.

... Пипец ! ... Ха-ха-ха ! ... Нет слов ... Нунчаки с плавающим центром ... Сколько бы я ни просил бота не трогать форматы изображений, выводя графику напрямую, на экран - YouBot ни в какую не соглашался ... Наконец, мне это надоело и я решил писать рабочий код - собственноручно, построчно и пошагово ... разбираясь, что, где, куда, зачем, как, когда и почему ))) ... Потихоньку, дела - стали налаживаться ... В результате получилось, - что-то близкое, похожее на правду ... Программный радар, метео радио локатор ))) ...

# Инициализация пакетов ...
library(ggplot2)
library(ggforce)

# создать пустой график, с размером 300 x 300 ... 
plot(0,0,xlim=c(-300,300),ylim=c(-300,300),type="n")

# установка координат центра кругов ...
myx0 <- 0
myy0 <- 0
# автогенерация векторных радиусов кругов - от, до, с шагом ... 
circle_radius <- seq(50, 250, by=50)
# автоматически рисуем все круги на экране функцией ggplot + geom ... 
ggplot() +
  geom_circle(aes(x0 = myx0, y0 = myy0, r = circle_radius))

# угол поворота в градусах, автогенерация углов для радиальной сетки радара, по 30 градусов ... 
angldeg <- seq(0, 360, by=30)

# угол поворота, перевод градусы в радианы, по часовой стрелке (с минусом) ... 
anglrad <- -(angldeg * (2 * pi / 360))

# опорный радиус для расчётов координат положения текущей угловой точки на окружности ... 
myr0 <- 350
# начальная точка линии - совпадает с центром круга ... 
# расчет положения текущей конечной точки линии по углу и координатам на окружности ... 
lnx1 <- myx0 + myr0 * cos(anglrad)
lny1 <- myy0 + myr0 * sin(anglrad)

# Вывод линии на экран, как сегмента ... 
# сегмент рисует радиалы - ниже и левее, поэтому поправка нуля центра 12, 12 ... 
segments(12, 12, lnx1, lny1, col="red")

# Сохранить нарисованный график с экрана во временный объект памяти ... 
p <- recordPlot()

# Луч радара локатора ... Суть настроек совпадает с радиальной сеткой, только углы через 1 градус ... 
bmdeg <- seq(0, 360, by=1)
bmrad <- -(bmdeg * (2 * pi / 360))
bmx1 <- myx0 + myr0 * cos(bmrad)
bmy1 <- myy0 + myr0 * sin(bmrad)

# инициализируем бесконечный цикл и пускаем луч сканировать по кругу ... 
i <- 1
while (TRUE) {
  segments(12, 12, bmx1[i], bmy1[i], col="blue")
  Sys.sleep(0.1)
  i <- i + 1
# если достигли последней точки, начинаем заново
# заодно обнуляем / восстанавливаем чистый экран из памяти ... 
  if (i > length(bmx1)) i <- 1
  if (i == 1) replayPlot(p, reloadPkgs=FALSE)
}

... Программирование радара, метео радио локатора на научном языке R project.

... Что из этого получилось - можно посмотреть на видео ...

Список всех страниц, раздел computer : смотреть онлайн бесплатно, интересное - надо посмотреть ...