Искусство программирования на R. Погружение в большие данные E-Book

Норман Мэтлофф

• Herausgeber: Питер
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Russisch

Seitenzahl: 431

Veröffentlichungsjahr: 2024

Beschreibung

R является самым популярным в мире языком статистических вычислений: археологи используют его, изучая древние цивилизации, фармацевтические компании выясняют, какие лекарства наиболее безопасны и эффективны, а финансисты задействуют его для оценки рисков и удержания позиций на рынке. «Искусство программирования на R» - это путешествие, в которое вы отправляетесь с опытным гидом, готовым поделиться всей информацией о разработке ПО: от типов и структур данных до таких продвинутых тем, как замыкания, рекурсия и анонимные функции. Вам не понадобятся специальные знания в области статистики, а программистский опыт может варьироваться от начинающего до профессионала. Вы познакомитесь с функциональным и объектно-ориентированным программированием, математическим моделированием и преобразованием сложных данных в простые и удобные форматы. Проектируете ли вы самолет, прогнозируете ли вы... погоду, или просто хотите «приручить» свои данные, «Искусство программирования на R» станет руководством по использованию всей мощи статистических вычислений.

Leseprobe

Переводчики Е. Матвеев, Е. Матвеев

Норман Мэтлофф

Искусство программирования на R. Погружение в большие данные. — СПб.: Питер, 2024.

ISBN 978-5-4461-1101-5

© ООО Издательство "Питер", 2024

Все права защищены. Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

Оглавление

Отзывы о книге

Благодарности

Введение

Зачем использовать R в статистических вычислениях?

Для кого написана эта книга?

Немного о себе

От издательства

1. Первые шаги

1.1. Как запустить R

1.2. Первый сеанс R

1.3. Знакомство с функциями

1.4. Важнейшие структуры данных R

1.5. Расширенный пример: регрессионный анализ экзаменационных оценок

1.6. Запуск и завершение

1.7. Получение справочной информации

2. Векторы

2.1. Скаляры, векторы, массивы и матрицы

2.2. Объявления

2.3. Переработка

2.4. Основные операции с векторами

2.5. all() и any()

2.6. Векторизованные операции

2.7. NA и NULL

2.8. Фильтрация

2.9. Векторизованная конструкция if-then-else: функция ifelse()

2.10. Проверка равенства векторов

2.11. Имена элементов векторов

2.12. Подробнее о c()

3. Матрицы и массивы

3.1. Создание матриц

3.2. Общие операции с матрицами

3.3. Применение функций к строкам и столбцам матриц

3.4. Добавление и удаление строк и столбцов матриц

3.5. Чем векторы отличаются от матриц

3.6. Предотвращение непреднамеренного снижения размерности

3.7. Назначение имен для строк и столбцов матриц

3.8. Массивы более высокой размерности

4. Списки

4.1. Создание списков

4.2. Общие операции со списками

4.3. Обращение к компонентам списков и значениям

4.4. Применение функций к спискам

4.5. Рекурсивные списки

5. Кадры данных

5.1. Создание кадров данных

5.2. Другие матричные операции

5.3. Слияние кадров данных

5.4. Применение функций к кадрам данных

6. Факторы и таблицы

6.1. Факторы и уровни

6.2. Типичные функции, используемые с факторами

6.3. Работа с таблицами

6.4. Другие функции для работы с факторами и таблицами

7. Программные конструкции

7.1. Управляющие команды

7.2. Арифметические и логические операторы и значения

7.3. Значения по умолчанию для аргументов

7.4. Возвращаемые значения

7.5. Функции как объекты

7.6. Окружение и проблемы видимости

7.7. В языке R нет указателей

7.8. Восходящая запись

7.9. Рекурсия

7.10. Функции замены

7.11. Средства организации кода функций

7.12. Написание собственных бинарных операций

7.13. Анонимные функции

8. Математические вычисления и моделирование в R

8.1. Математические функции

8.2. Функции статистических распределений

8.3. Сортировка

8.4. Операции линейной алгебры с векторами и матрицами

8.5. Операции с множествами

8.6. Имитационное моделирование в R

9. Объектно-ориентированное программирование

9.1. Классы S3

9.2. Классы S4

9.3. S3 и S4

9.4. Управление объектами

10. Ввод/вывод

10.1. Работа с клавиатурой и монитором

10.2. Чтение и запись файлов

10.3. Доступ в интернет

11. Работа со строками

11.1. Обзор функций для работы со строками

11.2. Регулярные выражения

11.3. Применение строковых функций в режиме отладки edtdbg

12. Графика

12.1. Построение графиков

12.2. Настройка графиков

12.3. Сохранение графиков в файлах

12.4. Создание трехмерных графиков

13. Отладка

13.1. Фундаментальные принципы отладки

13.2. Для чего использовать отладочные средства?

13.3. Использование отладочных средств R

13.4. На пути прогресса: более удобные средства отладки

13.5. Обеспечение согласованности в отладочном коде

13.6. Синтаксические ошибки и ошибки времени выполнения

13.7. Применение GDB с кодом R

14. Улучшение быстродействия: скорость и память

14.1. Написание быстрого кода R

14.2. Ужасающий цикл for

14.3. Функциональное программирование и работа с памятью

14.4. Использование Rprof() для поиска мест замедления в коде

14.5. Компиляция в байт-код

14.6. О нет, данные не помещаются в памяти!

15. Взаимодействие R с другими языками

15.1. Написание функций C/C++ для вызова из R

15.2. Использование R из Python

16. Параллелизм в R

16.1. Проблема взаимных исходящих связей

16.2. Пакет snow

16.3. Переход на уровень C

16.4. Общие факторы быстродействия

16.5. Отладка параллельного кода R

Приложение А. Установка R

А.1. Загрузка R из CRAN

A.2. Установка из менеджера пакетов Linux

А.3. Установка из исходного кода

Приложение Б. Установка и использование пакетов

Б.1. Основы работы с пакетами

Б.2. Загрузка пакета с жесткого диска

Б.3. Загрузка пакета из интернета

Б.4. Вывод списка функций в пакете

Отзывы о книге

«Если вы захотите освоить язык R и стать компетентным программистом на R, то <...> вам не найти лучшего пособия, чем “Искусство программирования на R. Погружение в большие данные” Нормана Мэтлоффа».

— Джозеф Рикерт (Joseph Rickert, Revolution Analytics)

«Я порекомендую эту книгу каждому, кто хочет изучить R, особенно людям, которые разбираются в программировании лучше, чем в статистике».

— Джон Д. Кук (John D. Cook), «The Endeavor»

«Превосходно от первой до последней страницы. Достаточно глубоко, чтобы даже опытные пользователи R узнали для себя что-то полезное ближе к концу книги».

— Джон Грэм-Камминг (John Graham-Cumming)

«Если вы серьезно относитесь к изучению R <...> книга “Искусство программирования на R” будет вам безусловно полезна».

— Паоло Сонего (Paolo Sonego), «One R Tip A Day»

«Упрощает картину для тех, кто хочет строить численные модели на основании статистического анализа. Серьезный материал как для уже программирующих на R, так и для начинающих».

— Хэнк Кэмпбелл (Hank Campbell), «Science 2.0»

«Если вы хотите заниматься программированием в области статистики, я рекомендую купить эту книгу».

— Брайан Белл (Bryan Bell), «Math And More»

«Книга по программированию на R, которая начинается с основ. Если вы хотя бы отдаленно представляете, что такое программирование, книга “Искусство программирования на R” вам пригодится. Я оставлю ее на своей полке».

— Нейтан Яо (Nathan Yau), Flowingdata.Com, автор книги «Visualize This»

Благодарности

В основу этой книги легло множество полезных источников.

В первую очередь я должен поблагодарить научного редактора Хэдли Уикхэма (Hadley Wickham), известного благодаря ggplot2 и plyr. Я порекомендовал Хэдли издательству «No Starch Press» из-за его опыта в разработке этих и других популярных пакетов R в CRAN — репозитории кода R, опубликованного пользователями. Как и ожидалось, многие комментарии Хэдли привели к улучшению текста, особенно комментарии в отношении конкретных примеров кода, часто начинавшиеся словами: «Интересно, а что, если написать это вот так…» В некоторых случаях эти комментарии привели к тому, что пример с одной-двумя версиями кода в итоге демонстрировал два, три, а иногда даже четыре разных способа достижения цели написания кода. Это позволило сравнить преимущества и недостатки разных решений, что, как я полагаю, будет поучительно для читателя.

Я очень благодарен Джиму Порзаку (Jim Porzak), соучредителю группы «Bay Area useR Group» (BARUG, http://www.bay-r.org/), за его постоянную поддержку во время моей работы над книгой. И раз уж речь зашла о BARUG, я должен поблагодарить Джима и другого соучредителя, Майка Дрисколла (Mike Driscoll), за создание этого живого форума, стимулирующего творческую деятельность. После знакомства с людьми, рассказывавшими в BARUG о возможностях R, у меня всегда было чувство, что эта книга была достойным проектом.

Группа BARUG также получала финансовую поддержку от Revolution Analytics; Дэвид Смит (David Smith) и Джо Рикерт (Joe Rickert) из этой компании посвятили ей бесчисленные часы, свою творческую энергию и идеи.

Джей Эмерсон (Jay Emerson) и Майк Кейн (Mike Kane), авторы признанного пакета bigmemory в CRAN, прочитали раннюю версию главы 16, посвященной параллельному программированию на R, и сделали ряд полезных замечаний.

Джон Чемберс (John Chambers) (создатель языка S, «предка» R) и Мартин Морган (Martin Morgan) поделились советами, касающимися внутреннего устройства R; эти советы очень пригодились мне при обсуждении проблем быстродействия R в главе 14.

В разделе 7.8.4 рассматривается тема, вызывающая ожесточенные споры в сообществе программирования, — использование глобальных переменных. Чтобы представить широкий спектр точек зрения, я воспользовался мнением нескольких людей, среди которых я хочу отметить участника базовой группы R Томаса Ламли (Thomas Lumley) и своего коллегу по Калифорнийскому университету в Дейвисе Шона Дейвиса (Sean Davis). Разумеется, это вовсе не означает, что мы разделяем их мнение в этом разделе книги, но их комментарии были весьма полезными.

На ранней стадии работы проекта я опубликовал очень приблизительный (и далеко не полный) черновик книги для открытого обсуждения. Со мной поделились своим полезным мнением Рамон Диас-Уриарте (Ramon Diaz-Uriarte), Барбара Ф. Ла Скала (Barbara F. La Scala), Джейсон Ляо (Jason Liao) и мой старый друг Майк Хэннон (Mike Hannon). Моя дочь Лаура, студентка инженерной специальности, прочитала отдельные части ранних набросков глав и поделилась полезными советами, которые позволили мне улучшить книгу. Моим собственным проектам CRAN и другим исследованиям в области R (которые послужили основой для примеров книги) принесли пользу советы, обратная связь и/или поддержка многих людей; прежде всего это были Марк Бравингтон (Mark Bravington), Стивен Эглен (Stephen Eglen), Дирк Эдделбуэт (Dirk Eddelbuett), Джей Эмерсон (Jay Emerson), Майк Кейн (Mike Kane), Гэри Кинг (Gary King), Дункан Мердок (Duncan Murdoch) и Джо Рикерт (Joe Rickert).

Участник базовой группы R Дункан Темпл Лэнг (Duncan Temple Lang) работает в той же организации, что и я, — Калифорнийском университете в Дейвисе. Хотя мы работаем на разных факультетах и общались не так уж много, эта книга кое-чем обязана его присутствию в университетском городке. Он помог сформировать в Калифорнийском университете культуру R, что помогло мне оправдать большие затраты времени на работу над книгой на моем факультете.

Это мой второй проект в издательстве «No Starch Press». Как только я решил написать эту книгу, я обратился в «No Starch Press», потому что мне нравится неформальный стиль, высокая практичность и доступность их продуктов. Спасибо Биллу Поллоку (Bill Pollock) за утверждение проекта, сотрудникам издательства Кейт Фенчер (Keith Fancher) и Элисон Лоу (Alison Law), а также внештатному редактору Мэрилин Смит (Marilyn Smith).

Наконец, я хочу поблагодарить двух прекрасных, умных и интересных женщин — мою жену Гэмис и упоминавшуюся выше Лауру. Они обе спокойно принимали мой ответ «Я пишу книгу по R» каждый раз, когда спрашивали, почему я так погружен в работу.