R প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ একটি ফ্রি এবং ওপেন সোর্স এনভায়রনমেন্ট যার মাধ্যমে স্ট্যাটিস্টিক্যাল কম্পিউটিং করা যায়। R স্টাটিস্টিকসে অনেক বেশি পরিমাণে ব্যবহার হয়। ডাটা এনালিসিস, ডাটা মাইনিং, সার্ভে এনালাইসিস এ R এর প্রচুর ব্যবহার আছে।
একটি সুনির্দিষ্ট ফাংশন সম্পর্কে হেল্প প্রিন্ট করান। এখানে উদাহরণ সরূপ sin এর হেল্প প্রিন্ট করবে
?sin
সুনির্দিষ্ট ফাইল অথবা কোনো শব্দ সম্পর্কে হেল্প প্রিন্ট করান। এখানে উদাহরণ সরূপ mean নিয়ে হেল্প প্রিন্ট
help.search('mean')
কোনো একটি প্যাকেজ নিয়ে হেল্প প্রিন্ট করান। এখানে dplyr প্যাকেজটির হেল্প করানো হলো
help(package = 'dplyr')
কোনো একটি অবজেক্ট এর সামারি সম্বন্ধে জানতে টাইপ করুন। এখানে iris অবজেক্ট দিয়ে উদাহরণ দেওয়া হলো।
str(iris)
একটি অবজেক্ট কোন ক্লাস থেকে এসেছে তা জানতে টাইপ করুন
class(অব্জেক্টের_নাম)
ভেক্টর তৈরি
c(1,2,3,4)
সিকুয়েন্স তৈরি
1:10
সুনির্দিষ্ট পদ পার্থক্য দিয়ে সিকুয়েন্স তৈরি
seq(1,10,by=0.5)
একটি ভেক্টরের ভিতরে একটি সিকুয়েন্স রিপিট
rep(1:3,times=2)
একটি ভেক্টর উপাদান পুনরাবৃত্তি
rep(1:2, each=3)
ভেক্টর সর্টিং
sort(x)
ভেক্টর উলটা করুন
rev(x)
ভেক্টরে কোন মান কত বার আছে তা গণনা
table(x)
ভেক্টর হতে ইউনক ভ্যালু বের করা
unique(x)
ফর লুপের সাধারণ গঠন
for(ভ্যারিয়েবলের_নাম in সিকুয়েন্স){
Do Something
}
ফর লুপের উদাহরণ
for(i in 1:10){
print(i)
}
ইফ স্টেটমেন্টের এর সাধারণ গঠন
if (কন্ডিশন){
Do something
}
else {
Do something different
}
ইফ স্টেটমেন্টের এর উদাহরণ
if (i > 5){
print('yes')
}
else {
print('no')
}
স্বাভাবিক লগারিথম
log(x)
এক্সপোনেনশিয়াল
exp(x)
সিকুয়েন্সের সবচেয়ে বড় সংখ্যা
max(x)
সিকুয়েন্সের সবচেয়ে ছোট সংখ্যা
min(x)
n দশমিক স্থান পর্যন্ত দশমিকের মান
round(x,n)
n তাৎপর্যপূর্ণ স্থান পর্যন্ত দশমিকের মান
signif(x,n)
সম্পর্ক
cor(x,y)
যোগ
sum(x)
গড়
mean(x)
মধ্যমা
median(x)
শতাংশ
quantile(x)
উপদানের ক্রম
rank(x)
উপাদানের বৈচিত্র্য
var(x)
মান বিচ্যুতি
sd(x)
পরমমান
abs(x)
বর্গমূল
sqrt(x)
ফ্যাক্টোরিয়াল
factorial(x)
ম্যাট্রিক্স(3x3) তৈরি করা
m <- matrix(x, nrow=3, ncol=3)
ম্যাট্রিক্স ট্রান্সপোস
t(m)
ম্যাট্রিক্স গুনন
m %*% n
ম্যাট্রিক্স হতে একটি রো সিলেক্ট
m[2, ]
ম্যাট্রিক্স হতে একটি কলাম সিলেক্ট
m[ ,2]
ম্যাট্রিক্স হতে একটি এলিমেন্ট সিলেক্ট
m[2,2]
একসাথে একাধিক ভেক্টর যোগদান করা
paste(x, y, sep=' ')
ভেক্টরের উপাদানগুলি একসাথে যোগদান করা
paste(x, collapse = ' ')
x এর ভিতর রেগুলার এক্সপ্রেশন খোজা
grep(pattern, x)
x এর ভিতর মিলমত স্ট্রিং প্রতিস্থাপন করা
gsub(pattern, replace, x)
বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা
toupper(x)
ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা
tolower(x)
স্ট্রিং এর ভেতর ক্যারেক্টার এর সংখ্যা
nchar(x)
CRAN হতে প্যাকেজ ডাউনলোড এবং ইন্সটল
install.package('প্যাকেজের_নাম')
লাইব্রেরি লোড এবং এর সমস্ত ফাংশন গুলো ব্যবহার
library(লাইব্রেবির_এর_নাম)
কোনো একটি প্যাকেজ থেকে একটি ফাংশন ব্যবহার
প্যাকেজের_নাম :: ফাংশনের_নাম
বিউল্ট-ইন ডাটাসেট লোড
data(ডাটাসেটের_নাম)
ভ্যারিয়েবলে স্ট্রিং এসাইন
x <- 'foo'
ভ্যারিয়েবলে ভেক্টর এসাইন
x <- c(1,2,3,4,5)
ভ্যারিয়েবলে সিকুয়েন্স এসাইন
x <- 1:10
ভেক্টর হতে সিলেক্ট চতূর্থ এলিমেন্ট
x[4]
ভেক্টর হতে চতূর্থ এলিমেন্ট বাদে বাকি সব সিলেক্ট
x[-4]
ভেক্টর হতে দ্বিতীয় ও চতূর্থ এলিমেন্ট সিলেক্ট
x[2:4]
ভেক্টর হতে দ্বিতীয় ও চতুর্থ এলিমেন্ট বাদে বাকি সব সিলেক্ট
x[-(2:4)]
১ এবং ৫ উপাদান নির্বাচন করা
x[c(1,5)]
৫ এর সমান যে যে এলিমেন্ট তা সিলেক্ট
x[x==5]
৫ এর চেয়ে ছোট এলিমেন্ট সিলেক্ট
x[x<5]
৫ এর চেয়ে বড় এলিমেন্ট সিলেক্ট
x[x>5]
বাংলাদেশ নামের উপাদান
x['bangladesh']
সেসব এলিমেন্ট সিলেক্ট যারা ১,২,৩ সেটের ভিতরে আছে
x[x %in% c(1,2,3)]
হোয়াইল লুপের সাধারণ গঠন
while (কন্ডিশন)
{ Do something
}
হোয়াইল লুপের উদাহরণ
while (i < 10){
print(i)
i <- i+1
}
ফাংশনের সাধারণ গঠন
ফাংশনের_নাম <- function(প্যারামিটার){
Do something
return(something)
}
ফাংশনের উদাহরণ
square <- function(x){
squared <- x*x
return(squared)
}
ফাইলে হতে ডাটা ইনপুট
df <- read.csv('file.csv')
ফাইলে ডাঁট রাইট
write.csv(df,'file.csv')
লিস্ট তৈরি
l <- list(x = 1:5, y = c('a','b','c'))
দ্বিতীয় এলিমেন্ট সিলেক্ট
l[[2]]
শুধুমাত্র প্রথম উপাদান দিয়ে নতুন লিস্ট তৈরি
l[1]
নতুন লিস্ট শুধুমাত্র r নামের উপাদান দিয়ে
l['r']
x নামের এলিমেন্ট সিলেক্ট
l$x