Andere R-Paketressourcen umfassen Crantastic[42] eine Community-Website zum Bewerten und Überprüfen aller CRAN-Pakete und R-Forge[43] eine zentrale Plattform für die kollaborative Entwicklung von R-Paketen, R-bezogener Software und Projekten. R-Forge hostet auch viele unveröffentlichte Beta-Pakete und Entwicklungsversionen von CRAN-Paketen. Microsoft unterhält eine tägliche Momentaufnahme von CRAN, die auf den 17. September 2014 zurückgeht. [44] Ein Link zur neuen Ressource The R Graph Gallery wurde hinzugefügt. Es wurden eine Reihe neuer Abschnitte hinzugefügt. Dazu gehören: R ist verfahrensorientierter als SAS oder SPSS, die beide stark auf vorprogrammierte Verfahren (sogenannte „Procs“) zurückgreifen, die in die Sprachumgebung integriert und durch Parameter jedes Aufrufs angepasst werden. R verarbeitet in der Regel Daten im Speicher, was seine Nützlichkeit bei der Verarbeitung extrem großer Dateien einschränkt. [88] Ein Kernpaket ist bei der Installation von R enthalten, mit mehr als 15.000 zusätzlichen Paketen (Stand September 2018[update]) im Comprehensive R Archive Network (CRAN),[37] Bioconductor, Omegahat,[38] GitHub und anderen Repositorys. [39] Eine weitere Stärke von R sind statische Grafiken, die Diagramme in Publikationsqualität einschließlich mathematischer Symbole erzeugen können. Dynamische und interaktive Grafiken sind über zusätzliche Pakete verfügbar.
[28] Kurzer R-Code zur Berechnung von Mandelbrot, der durch die ersten 20 Iterationen der Gleichung z = z2 + c für verschiedene komplexe Konstanten c geplottet wurde. Dieses Beispiel zeigt: Eine Gruppe von Paketen namens Tidyverse, die als „Dialekt der R-Sprache“ betrachtet werden können, wird im R-Ökosystem immer beliebter. [Anmerkung 1] Die Paketgruppe ist bestrebt, eine kohäsive Sammlung von Funktionen für gängige Data Science-Aufgaben bereitzustellen, einschließlich Datenimport, Reinigung, Transformation und Visualisierung (insbesondere mit dem paket.ggplot2). Zu den gebräuchlicheren Editoren mit unterschiedlicher Unterstützung für R gehören Emacs (Emacs Speaks Statistics), Vim (Nvim-R plugin[55]), Neovim (Nvim-R plugin[55]), Kate,[56] LyX,[57] Notepad++,[58] Visual Studio Code, WinEdt,[59] und Tinn-R. [60] Die folgenden Beispiele veranschaulichen die grundlegende Syntax der Sprache und die Verwendung der Befehlszeilenschnittstelle. R ist vergleichbar mit gängigen kommerziellen statistischen Paketen wie SAS, SPSS und Stata, aber R steht Benutzern kostenlos unter einer Freien-Software-Lizenz zur Verfügung. [85] Die R-Funktionalität ist über mehrere Skriptsprachen wie Python,[61] Perl,[62] Ruby,[63] F,[64] und Julia zugänglich. [65] Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen auf hoher Ebene, wie Java[66] und .NET C-[67][68] sind ebenfalls verfügbar. RStudio ist eine Reihe integrierter Tools, die Ihnen helfen, mit R produktiver zu arbeiten. Es enthält eine Konsole, einen Syntax-Highlighting-Editor, der die direkte Codeausführung unterstützt, und eine Vielzahl robuster Tools zum Plotten, Anzeigen des Verlaufs, Debuggen und Verwaltens Ihres Arbeitsbereichs. Microsoft R Open ist eine vollständig kompatible R-Distribution mit Änderungen für Multithreadberechnungen.
[73] R und seine Bibliotheken implementieren eine Vielzahl statistischer und grafischer Techniken, einschließlich linearer und nichtlinearer Modellierung, klassischer statistischer Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifizierung, Clustering und anderen. R ist leicht erweiterbar durch Funktionen und Erweiterungen, und die R-Community ist für ihre aktiven Beiträge in Bezug auf Pakete bekannt. Viele der R-Standardfunktionen sind in R selbst geschrieben, was es benutzern leicht macht, den algorithmischen Entscheidungen zu folgen. Für rechenintensive Aufgaben können C-, C++- und Fortran-Code zur Laufzeit verknüpft und aufgerufen werden. Fortgeschrittene Benutzer können C, C++,[23] Java,[24] .NET[25] oder Python-Code schreiben, um R-Objekte direkt zu bearbeiten. [26] R ist durch die Verwendung von vom Benutzer eingereichten Paketen für bestimmte Funktionen oder spezifische Untersuchungsbereiche sehr erweiterbar. Aufgrund seines S-Erbes verfügt R über stärkere objektorientierte Programmiermöglichkeiten als die meisten statistischen Computersprachen. [Zitat erforderlich] Die Erweiterung von R wird auch durch seine lexikalischen Scoping-Regeln erleichtert. [27] Eine Liste der Änderungen in R-Versionen wird in verschiedenen „News“-Dateien bei CRAN verwaltet.
[46] Einige Highlights sind unten für mehrere Hauptversionen aufgeführt.