На сегодняшний день R - это мегазвездный язык для аналитики больших данных. В этой статье я расскажу о координации, визуализации и выполнении R и JavaScript. Однако вы можете задать вопрос, по какой причине кто-то может захотеть включить R в веб-приложения?
Причин тому довольно много. Когда вы добавляете R в свое решение, открываются широкие возможности аналитики, такие как статистика, прогнозное моделирование данных, прогнозирование, машинное обучение, визуализация и многое другое.
R разрабатывается статистиками, учеными или профессиональными аналитиками, использующими сценарий, но отчеты и результаты, созданные ими на рабочем столе, можно легко отправить по электронной почте или представить в форме презентации, но это ограничивает использование в бизнесе и другие потенциальные применения.
Если R интегрирован с JavaScript, тогда веб-доставка может происходить без проблем и может помочь в принятии эффективных бизнес-решений. Естественно, интеграция R в веб-приложение становится квинтэссенцией.
Интегрируйте R в JavaScript
Могут быть разные способы интеграции R с JavaScript. Здесь я обсуждаю следующие методы, которые я предпочитаю для интеграции Rand Javascript.
1. Развернуть R открытым
Через открытие Deploy R вы можете легко встраивать результаты различных функций R, таких как данные и диаграммы, в любое приложение. Эта конкретная структура представляет собой серверную систему с открытым исходным кодом, разработанную специально для R, что упрощает вызов кода R в реальном времени.
Рабочий процесс для этого прост: сначала программист разрабатывает сценарий R, который затем публикуется на сервере Deploy R. Опубликованный сценарий R, который может быть выполнен из любого стандартного приложения с помощью DeployR API. С помощью клиентских библиотек JavaScript теперь может обращаться к серверу. Результаты, возвращаемые вызовом, могут быть встроены в отображаемое или обработаны в соответствии с приложением.
2. Открыть CPU JavaScript API
Это предлагает простой RPC и ввод / вывод информации с помощью стратегий Ajax, которые можно объединить в JavaScript вашей HTML-страницы.
Визуализация с помощью R и JavaScript
Вы можете использовать многочисленные библиотеки JavaScript, которые помогают в создании веб-функций для визуализации динамических данных для R.
Здесь я буду разрабатывать некоторые из этих инструментов, таких как D3, Highchart и буклет. Вы можете быстро реализовать эти инструменты в своем R, и знание программы JavaScript для этого не является обязательным.
Как я уже упоминал, R - это аналитическое программное обеспечение с открытым исходным кодом, оно может создавать визуализации данных большого размера. Ggplot2 выделяется среди наиболее загружаемых пакетов, который помог R достичь наилучшего уровня качества в качестве инструмента визуализации данных.
Javascript снова является диалектом сценариев, в котором R может быть объединен для визуализации данных. Многочисленные библиотеки javascript могут помочь в создании отличных интуитивно понятных графиков, некоторые из них - d3.Js, c3.js, vis.js, plotly.js, sigma.js, dygraphs.js.
Виджеты HTM действуют как мост между R и JavaScript. Это основная поддержка для построения соединителей между двумя языками. Последовательность работы программы для виджетов HTM r может быть визуализирована следующим образом:
• Информация просматривается в R
• Данные обрабатываются (и предположительно контролируются) R
• Данные переводятся в формат JavaScript Object Notation (JSON).
• Информация привязана к JavaScript
• Информация подготавливается (и предположительно контролируется) с помощью JavaScript.
• Информация сопоставляется с отображением основных моментов и визуализируется
Теперь давайте обсудим некоторые из пакетов визуализации данных:
• Пакет r d3
Управляемые данными документы или d3 - одна из популярных библиотек визуализации JavaScript. D3 может производить визуализацию практически для всего, включая хороплеты, диаграммы рассеяния, графики, сетевые визуализации и многое другое. Несколько пакетов R используют только методы построения графиков D3. Вы можете обратиться к руководствам по пакету r d3, чтобы узнать об этом.
• ggplot2
Создавать графики в R действительно очень просто, но вы можете спросить меня, то же самое для создания настраиваемых графиков, ответ - «да», и это основная причина появления ggplot. С помощью ggplot вы можете эффективно создавать сложные многослойные конструкции.
Здесь вы можете начать рисование с осями, а затем добавить точки и линии. Но единственный недостаток в том, что он относительно медленнее, чем базовый R, и новым разработчикам может быть сложно изучить его.
• Буклет
Листовка нашла свое широкое применение в ГИС (картография), это библиотека с открытым исходным кодом. Пакеты R, которые поддерживают это, составлены и поддерживаются RStudio и портами. С помощью этого разработчика можно создавать всплывающий текст, настраиваемые уровни масштабирования, плитки, многоугольники, планирование и многое другое.
Пакет ggmap javaScript можно использовать для оценки широты и долготы.
• Решетка
Решетка помогает в построении визуализированных многомерных данных. Здесь вы можете иметь обработанные графики, которые помогают сравнивать значения или подгруппы заданной переменной. Здесь вы обнаружите, что были получены многочисленные элементы решетки, поскольку для ее использования использовался пакет сетки. Основная логика, используемая решеткой, очень похожа на базовую логику R.
• visNetwork
Для графического представления узлов и ребер используется визуальная сеть. Vis.js - одна из самых известных библиотек среди множества библиотек, которые могут делать такие построения. Для этого visNetwork связан с пакетом R.
Сетевые графики должны быть закончены с запоминанием узлов и ребер. Для visNetwork эти два должны быть разделены на два разных фрейма данных: один для узлов, а другой.
• Highcarter
Это еще один инструмент визуализации, очень похожий на D3. Вы можете использовать этот инструмент для различных графиков, таких как линии, сплайн, линейный диапазон, диапазон столбцов, полярная диаграмма и многие другие. Для коммерческого использования Highcarter вам необходимо получить лицензию, а для некоммерческого использования она вам не нужна.
Доступ к библиотеке Highcarter очень легко получить с помощью различных функций chart (). Используя эту функцию, вы можете создать сюжет в одном задании. Эта функция очень похожа на qplot () из ggplot2 из D3. chart () может создавать различные типы сценариев в зависимости от входных данных и спецификаций.
• RColor Brewer
С помощью этого пакета вы можете использовать цвет для своих графиков и карт. Этот пакет прекрасно работает со схемами.
• Сюжетно
Это отличная платформа для визуализации данных, которая отлично работает с R и Python notebook. Он имеет сходство с высокой карьерой, поскольку оба известны интерактивным сюжетом. Но здесь вы получаете кое-что еще, так как он предлагает то, что в большей части пакета не нравится, контурные графики, свечные диаграммы и трехмерные диаграммы.
• SunTrust
Это способ представления визуализации данных, поскольку он хорошо описывает последовательность событий. Диаграмма, которую он производит, говорит сама о себе. Вам не нужно объяснять диаграмму, поскольку она не требует пояснений.
• RGL
Для создания трехмерных графиков в R вы должны проверить RGL. Его можно сравнить с решеткой, и если вы опытный разработчик R, вы подумаете, что это просто.
• Threejs
Это пакет R и виджет HTML, который помогает объединить несколько визуализаций данных из библиотеки JavaScript.
Вот некоторые из трех функций визуализации:
• Graphjs: используется для реализации интерактивной трехмерной визуализации данных. Эта функция принимает igraph в качестве первого аргумента. Это управляет определением узлов и ребер.
• Scatterplot3js: эта функция используется для создания трехмерной диаграммы рассеяния.
• Globejs: эта функция JavaScript используется для построения карт поверхности и точек данных на Земле.
• Блестящий
Наиболее значительным преимуществом визуализации JavaScript является то, что ее можно добровольно внедрить в веб-приложение. Их можно внедрить в несколько фреймворков, один из таких контекстов разработки R.
Shiny создается и поддерживается R Studio. Это инструмент разработки программного обеспечения, который в значительной степени используется для создания разумных интерфейсов с R. R. Блестящий учебник расскажет больше о блестящем.
Shiny - это подиум для облегчения веб-разработки на R.
Подключение R к javascript с помощью библиотек
Сетевые возня превратились в своеобразную часть исследования, так как с помощью этого движения вы можете собрать необходимую информацию. Но данные должны быть извлечены до того, как любой веб-разработчик начнет вставлять содержимое для рендеринга javascript на веб-страницу. Чтобы помочь в такой ситуации, у R есть отличный пакет под названием V8, который действует как интерфейс для JavaScript. R v8 - это наиболее часто используемая емкость, используемая для взаимодействия с r в javascript. Несомненно, вы можете реализовать JS-код в R, не прерывая текущий сеанс. Для этого используется библиотечная функция rvest ().
Чтобы запустить JavaScript в R, нам нужен обработчик контекста, внутри которого вы можете начать программирование. Затем вы можете экспортировать данные R в JavaScript.
Некоторые другие библиотеки JavaScript, которые помогают в аналитическом программировании, такие как линейная регрессия, SVM и т. Д., Следующие:
• Brain.js ()
• Mljs
• Webdnn
• Convnetjs
Вывод:
R и Javascript могут практически открыть бесчисленные возможности в области науки о данных и аналитики. Обе технологии работают над улучшением интеграции, хранилищ знаний, библиотек и сценариев использования. Сейчас хорошее время, чтобы использовать и то, и другое вместе. Будущее выглядит светлым.
