Under de senaste åren har R växt fram som ett av de mest populära programmeringsspråken för dataanalys och datavetenskap. Dess popularitet kan tillskrivas den ökande efterfrågan på datadrivna insikter och behovet av mer sofistikerade statistiska analysverktyg.
Dataanalys kan göras med en mängd olika statistiska och grafiska metoder med hjälp av datorspråket R med öppen källkod.
R tillhandahåller en stor samling av bibliotek och paket som gör det möjligt för dataanalytiker och forskare att manipulera, visualisera och modellera komplexa datamängder. Det har blivit ett populärt språk för uppgifter som datarensning, utforskande dataanalys och maskininlärning.
Dess mångsidighet, flexibilitet och användarvänlighet har gjort det till ett föredraget val för både dataproffs, forskare och studenter.
Den här artikeln kommer att ge en kort översikt och vägledning om de bästa IDE:erna för R-programmering. Så, utan vidare, låt oss fördjupa oss i ämnet.
Innehållsförteckning
R Studio
En av de mest omtyckta IDE:erna för R-programmering kallas RStudio. Det är en integrerad utvecklingsmiljö med öppen källkod som ger R-programmerare tillgång till olika verktyg och funktioner.
Alla aspekter av R-programmering, inklusive skrivning och felsökning av kod, visualisering av data och hantering av projekt, stöds av RStudio. Integration med versionskontrollsystem som Git och SVN är en av RStudios kärnfunktioner.
RMarkdown, som gör det möjligt för användare att integrera R-kod, text och grafik i ett enda dokument, är en annan funktion som RStudio erbjuder för att generera reproducerbara forskningsdokument. Här säkerställer reproducerbar forskning att du och alla andra i framtiden kan plocka upp din studie och replikera de identiska fynden, inklusive eventuella figurer och tabeller.
En funktions parametrar kan snabbt nås och ändras med en funktion i R Studio. ”Snabbåtgärder” är en funktion som gör det möjligt för användare att ändra en funktions inmatningsparametrar utan att söka igenom hela skriptet. Detta kan påskynda arbetsprocesser och öka produktionen, särskilt när man hanterar intrikata rutiner som kräver många indatavariabler.
Användare kan snabbt undersöka variabler och de värden som följer med dem med hjälp av R Studio. Denna funktion kan göra det lättare för R-programmerare att analysera och förstå datastrukturen. Med hjälp av denna funktion kan användare studera egenskaperna och egenskaperna hos variabler, se data i tabellform, filtrera och sortera dem.
Snabba åtgärder är till hjälp för R-programmerare eftersom det tillåter användare att snabbt ändra en funktions indata och se resultatet i realtid. RStudio är en robust och anpassningsbar IDE för R-programmering i allmänhet.
Visual Studio-kod
Visual Studio Code Editor har vunnit enorm popularitet som en IDE bland utvecklare över hela världen. Den har förtjänat sin plats i listan över bästa IDE för R-programmering på grund av sin lätta design och är tillgänglig gratis. Äran för att utveckla denna mycket effektiva IDE går till Microsoft.
Även om de inte enbart är designade för R-programmering, är tilläggen som ingår i IDE extremt värdefulla och ger enorm flexibilitet till R-programmering. Med funktionerna Syntax Highlighting, Debugging, Git Integration och Auto Completion erbjuder denna IDE ett brett utbud av alternativ att välja mellan.
En av de mest anmärkningsvärda fördelarna med VS Code är att det är ett utmärkt val för reproducerbar forskning. Det underlättar skapandet av RMarkdown-dokument och tillåter utvecklare att utföra experiment på ett mycket effektivt och organiserat sätt.
PyCharm
JetBrains skapade den robusta och flexibla IDE som kallas PyCharm. PyCharm erbjuder utmärkt stöd för R-programmering genom att använda R-plugin-programmet samtidigt som det är främst byggt för Python-programmering.
Programmerare kan dra nytta av många funktioner som PyCharm erbjuder, inklusive:
- Interaktiv konsol: R-programmerare kan köra kod direkt inuti IDE, tack vare PyCharms interaktiva konsol.
- Refactoring: PyCharm erbjuder en omfattande samling av refactoring-verktyg som gör det enkelt för R-programmerare att refaktorera sin kod.
- Kodnavigering: R-programmerare kan snabbt och enkelt navigera runt sin kodbas med hjälp av PyCharms kodnavigeringsverktyg, såsom gå till definition, gå till deklaration och hitta användningsområden.
- Enhetstestning: Programmerare kan skriva och köra tester inuti IDE tack vare PyCharms stöd för enhetstestning i R.
- Dokumentation: Programmerare kan dokumentera sitt arbete med PyCharms robusta dokumentationssystem, vilket gör koden enklare att förstå och underhålla.
Förmörkelse
Att välja den bästa Integrated Development Environment (IDE) för R-programmering kan vara avgörande för produktivitet och effektivitet. Även om det finns många val, är Eclipse en av de bästa IDE:erna för R-programmering.
Eclipses inbyggda R-hjälpsystem är en annan anmärkningsvärd aspekt av R-programmering. Detta system erbjuder grundlig dokumentation för R-funktioner och paket, vilket gör det enkelt och snabbt för användare att lära sig hur man använder olika funktioner och paket.
Slutligen har R en visuell debugger inkluderad i Eclipse. Med hjälp av detta verktyg kan användare gå igenom sin kod och se fel eller andra problem omedelbart. Dessutom ger felsökaren insikt i tillståndet för variabler och datastrukturer, vilket gör problemlösning enklare.
Som en kraftfull IDE för R-programmering erbjuder Eclipse en mängd funktioner och verktyg för att öka produktiviteten och effektiviteten. Eclipse kan vara ett bra alternativ för alla som vill bygga R-kod på grund av dess helt integrerade R-terminal, skriptredigerare, grafikvy, hjälpsystem och debugger.
Rkward
Icke-programmerare kan behöva hjälp med att välja ett GUI för R-programmering. Att koncentrera sig på funktionerna som erbjuds av det grafiska användargränssnittet och hur de kan stödja dataanalysproceduren är avgörande. I detta sammanhang är det viktigt att bedöma det grafiska användargränssnittet i ljuset av communityns stöd och inbyggda verktyg.
För R-programmering kan inbyggd grafik, analys- och modelleringsverktyg hjälpa till med val av GUI. Det är dock viktigt att överväga GUI:s nivå av gemenskapsstöd.
Aktiva utvecklingsgemenskaper kan bidra med nya funktioner och problemlösningar samtidigt som de ger hjälp. RKWard är ett sådant GUI med en ansenlig community.
För R-programmering är RKWard ett omtyckt GUI som ofta föreslås för icke-programmerare. Den erbjuder kompletterande R-paket som kan laddas ner från CRAN och är en del av vanliga R-paket.
Det är möjligt att beställa paketbeskrivningarna i RKWards paketinstallationsdialog genom fältet ”förbättrar: rkward.” Modulerna som indikeras av RKWard-ikonen kan installeras snabbt och är kompatibla med RKWard.
Den användarvänliga dataredigeraren i kalkylarksstil i RKWard gör det enkelt att hämta alla variablers metadata. Det är enkelt att ange datavärden i kalkylarket eftersom varje variabels namn, etikett, typ, format och nivå är placerade överst i variabeln.
Dessutom erbjuder RKWard ett brett utbud av analysverktyg, såsom beslutsträd, klustring och regressionsanalys. GUI är ett komplett dataanalys- och modelleringsverktyg eftersom det också har en R-konsol, skriptredigerare, en integrerad grafikvy och ett integrerat hjälpsystem.
Sammanfattningsvis kan det vara skrämmande att välja det exemplariska GUI för R-programmering, men att fokusera på de väsentliga funktionerna för dataanalys kan förenkla processen. Inbyggda verktyg och aktivt samhällsstöd är avgörande överväganden. RKWard, med sin användarvänliga dataredigerare i kalkylarkstil och ett brett utbud av analysverktyg, är ett GUI som starkt rekommenderas för icke-programmerare.
Lättviktskompilatorer
Ovanstående avsnitt har gett en översikt över några av de bästa IDE:erna för R-programmering, som var och en erbjuder ett brett utbud av funktioner och funktioner för att förbättra din kodningsupplevelse. Men artikeln erkänner också att online-IDE:er kan vara ett bekvämt alternativ för programmerare på språng och kommer kort att utforska några av de bästa online-IDE:erna att överväga.
Oavsett om du väljer en traditionell stationär IDE eller ett onlinealternativ, syftar den här artikeln till att hjälpa dig hitta rätt verktyg för att göra dina R-programmeringsprojekt mer effektiva och effektiva.
Replit
Replit är en online-IDE som ger många datorspråk, inklusive R, en fullständig kodningsmiljö. På grund av sin användarvänliga, enkla och intuitiva struktur är den det perfekta valet för nybörjare.
Dess stora bibliotek av förinstallerade paket gör det också enkelt för användare att importera och använda olika bibliotek i sina R-projekt.
Replits molnbaserade arkitektur, som eliminerar kravet på lokal installation och gör det möjligt för användare att komma åt sina projekt från vilken plats som helst med en internetanslutning, är en annan viktig funktion. Replit är ett praktiskt alternativ för att hosta och byta kod med andra eftersom det gör det enkelt att distribuera R-projekt direkt till molnet genom Replit.
Domsignal R Online-kompilator
Enkelheten i användningen av Domsignal R Online Compiler är en av dess främsta fördelar.
Det är lämpligt för nybörjare och erfarna R-programmerare som kräver en enkel och effektiv miljö för att skapa, kompilera och köra sin kod på språng.
Paiza
Denna lista inkluderar även Paiza, som har gett sina användare en fängslande upplevelse. Flera filer stöds i Paiza, vilket gör den mer tillförlitlig, och molnlagring är den bästa funktionen som Paiza tillhandahåller.
Paiza är en funktionsrik onlinekompilator som har ett enkelt användargränssnitt.
Paizas kapacitet att ta emot många filer gör det möjligt för användare att arbeta med mer betydande projekt utan att uppleva några svårigheter. Paiza erbjuder också molnlagringar, vilket gör att användare kan se sitt arbete från vilken enhet som helst med en internetanslutning.
idén
Ideones enkelhet och användbarhet är två av dess främsta fördelar. Ideone kräver inte att användare installerar någon programvara eller ställer in en lokal utvecklingsmiljö för att använda den. Ange helt enkelt deras kod i webbredigeraren, välj önskat programmeringsspråk och tryck sedan på knappen ”Kör” för att köra den.
Ideone har också fördelen av att tillåta användare att dela sin kod med andra.
Användare har möjlighet att skapa en delbar länk till sin kod, vilket underlättar online-gemenskapssamarbete och felsökningshjälp.
Ideone är en effektiv onlinekompilator för programmerare som letar efter ett snabbt, webbaserat sätt att testa, kompilera och köra sin kod. Det är en fantastisk lätt kompilator eftersom den stöder många programmeringsspråk och har praktiska funktioner.
Slutsats
Ett av de mest använda datorspråken för dataanalys och datavetenskap är R. Datavetare och analytiker kan redigera, visualisera och modellera komplexa datamängder med hjälp av det omfattande utbud av bibliotek och paket som R erbjuder.
De fem bästa integrerade utvecklingsmiljöerna (IDE) för R-programmering diskuteras i den här artikeln: RStudio, Visual Studio Code, PyCharm, Eclipse och RKWard. Den mest populära IDE för R-programmerare är RStudio, som tillhandahåller ett brett utbud av verktyg och funktioner.
En enastående gratis IDE för reproducerbar forskning kallas Visual Studio Code. Interaktiv konsol, refactoring, kodnavigering och dokumentationsfunktioner är alla tillgängliga i PyCharm. Eclipse har ett integrerat R-hjälpsystem och en visuell debugger. Slutligen är RKWard ett lämpligt GUI-alternativ för icke-programmerare som vill analysera data.