Instalación de R en Ubuntu. Cómo comparar vectores, elementos de vectores.

La ejecución de scripts R en modo integrado proporciona las siguientes capacidades:

• permite a los usuarios de R ejecutar scripts de R existentes en aplicaciones R estándar, así como aplicaciones que utilizan SQL
• Los scripts R se inician "al lado" de los datos. Estos scripts pueden contener paquetes estándar y extendidos del repositorio CRAN.
• trabajar en un DBMS le permite utilizar el paralelismo controlado por el usuario o controlado por el DBMS

Este modo es muy flexible y también se puede optimizar aún más mediante el uso de reescritura transparente de funciones R en las funciones del motor Oracle DBMS.

Al utilizar la generación XML en la API Embed R-SQL, puede crear gráficos en R e incrustar los resultados de su trabajo en paneles OBIEE y documentos de Publisher.

Funciones para ejecutar Embedded R desde el entorno R estándar

Oracle ha desarrollado varias funciones en el paquete ORE que le permiten tomar un script listo para usar y transferirlo al DBMS para su ejecución.

La interfaz R para Embedded R le permite no solo ejecutar scripts R más cerca de la base de datos, sino también probarlos de forma interactiva antes de incrustarlos en la interfaz SQL.

La interfaz R para Embedded R consta del siguiente conjunto de funciones (cada una útil en su propia situación):

Ejemplos sencillos con doEval

escribamos un programa R simple. Creará una matriz unidimensional (vector en términos de R). El vector contendrá los números del 1 al 10, luego se creará una tabla (cuadro en términos de R), que contendrá los valores del vector creado en la primera columna, y en la segunda columna lo mismo valor dividido por 10. En R será así Entonces:

identificación<- seq(10)
cuadro1<- data.frame(id = id, res = id / 10)

El resultado del trabajo será

MINERAL> cuadro1
resolución de identificación
1 1 0.1
2 2 0.2
3 3 0.3
4 4 0.4
5 5 0.5
6 6 0.6
7 7 0.7
8 8 0.8
9 9 0.9
10 10 1.0

Ahora envolvemos todo esto en una función y la llamamos en doEval:

cuadro1<- ore.doEval(
función (núm = 10, escala = 10)
{
identificación<- seq(num)
data.frame(id = id, res = id / escala)
}
)

El resultado será el mismo, pero la función se iniciará en el lado del servidor. Al mismo tiempo, se inicia R normal en el lado del servidor, que, de hecho, no sabe nada sobre Oracle.

En el ejemplo anterior utilizamos datos generados. No es muy interesante. En este ejemplo, veremos cómo cargar datos desde Oracle. Esto se hace usando el paquete ORE. Luego aplicaremos la regresión lineal para hacer predicciones. Si estuviéramos ejecutando el script en el entorno R, sería así:

biblioteca(ORE)
eso<- ore.pull(ONTIME_S)
modo<- lm(ARRDELAY ~ DISTANCE + DEPDELAY, dat)

Lo envolvemos en una función y se lo pasamos a doEval como entrada:

modo<- ore.doEval(
función()
{
biblioteca(ORE)
ore.connect (usuario="RUSER", sid="orcl", host="aryndin-ru", contraseña="oracle",all=TRUE)
eso<- ore.pull(ONTIME_S)
lm(ARRDELAY ~ DISTANCIA + DEPDELAY, dat)
});
mod_local<-ore.pull(mod)

Usando ore.tableApply

La función tableApply se usa generalmente si necesitamos construir un modelo sobre toda la cantidad de datos.

Tomemos un ejemplo utilizando el modelo de regresión GLM. En R normal se vería así:

ore.connect (usuario="RUSER", sid="orcl", host="aryndin-ru", contraseña="oracle",all=TRUE)
incógnita<- ore.pull(ONTIME_S[,c("ARRDELAY","DISTANCE","DEPDELAY")])
modo<- glm(ARRDELAY ~ DISTANCE + DEPDELAY, data=x, family=gaussian())

Nuestra acción es conectarnos a la base de datos (ore.connect) y tomar las columnas "ARRDELAY", "DISTANCE", "DEPDELAY" de la tabla ONTIME_S. Luego simplemente llamamos al algoritmo del modelo de regresión GLM con la función gaussiana.

En el caso de Oracle R Enterprise, pasaremos algunos valores (tabla y función) a través de parámetros:

modCoef<- ore.tableApply(
ONTIME_S[,c("ARRDELAY","DISTANCIA","DEPDELAY")],
familia = gaussiano (),
función(x, familia) (
modo<- glm(ARRDELAY ~ DISTANCE + DEPDELAY,
datos=x, familia=familia)
});

Averigüemos qué está pasando. En primer lugar, seleccionamos 3 columnas que se proporcionarán como entrada al algoritmo (ONTIME_S[,c("ARRDELAY","DISTANCE","DEPDELAY")]). Estos se pasarán a la función como parámetro X. También especificamos la función gaussiana. Todo lo demás sigue igual.

Usando ore.rowAplicar

La función rowApply es útil si es necesario aplicar un modelo previamente creado a un conjunto de datos (puntuación). En este caso, no tenemos que extraer toda la cantidad de datos en la memoria, sino que simplemente podemos realizar el procesamiento fila por fila.

A continuación se muestra un ejemplo bastante simple de regresión lineal. Primero, creamos un modelo para predecir la columna ARRDELAY según los datos del quinto mes.

puntual<- ore.pull(ONTIME_S)
modo<- lm(ARRDELAY ~ DISTANCE + DEPDELAY, data=ontime)

Luego creamos un nuevo marco de datos con una columna PRED_DELAY adicional, que se completa usando una aplicación fila por fila (1000 filas a la vez) del modelo creado anteriormente:

ONTIME_S2<- ONTIME[,c("ARRDELAY","DEPDELAY","DISTANCE")]
ONTIME_S2$PRED_DELAY<- 0
res<- ore.rowApply(ONTIME,
mod = mod,
función(dat,mod) cbind(dat, predecir(mod, dat)),
FUN.VALUE = ONTIME_S2, filas = 1000)

Usando ore.groupApply

La función groupApply se utiliza si necesita crear varios modelos de datos del mismo tipo. y cada modelo se construye en paralelo con otros, pero según su propio grupo de datos.

A continuación se muestra un ejemplo del uso de groupApply para crear varios modelos. Cada modelo será responsable de su propio aeropuerto (INDEX=ONTIME_S$DEST):

lista de mods<- ore.groupApply(
ONTIME_S,
ÍNDICE=ONTIME_S$DEST,
función(dat) (
biblioteca (biglm)
biglm(ARRDELAY ~ DISTANCIA + DEPDELAY, dat)
});
modList_local<- ore.pull(modList)
resumen(modList_local$BOS) ## modelo de retorno para BOS

Un ejemplo interesante del uso de ORE para renderizar gráficos.

Este comando nos permite ejecutar una función R para generar un documento PDF con un gráfico del lado del servidor de la base de datos Oracle.

mineral.doEval(función () (
pdf(“c:/temp/mi_archivo.pdf”)
conjunto.semilla(25)
incógnita<- rchisq(1000, df = 3)
## Comparar datos con una distribución modelo.
qqplot(x, qchisq(ppuntos(x), df = 3));
abline(0,1, col = 2, lty = 2)
hist(x, frecuencia = FALSO, ylim = c(0, 0,25))
curva(dchisq(x, df = 3), col = 2, lty = 2,
lwd = 2, sumar = VERDADERO)
dev.off()
VERDADERO))

Se generará el siguiente documento PDF:

Conclusión

Oracle R Enterprise le permite ejecutar scripts R ya preparados en el lado del servidor de la base de datos sin cambiarlos en absoluto. Esto es muy útil en los siguientes casos:

• La computadora del usuario tiene menos memoria que el servidor. Básicamente, esto le permite ejecutar scripts R en una cantidad mucho mayor de datos.
• Es necesario aprovechar el paralelismo incorporado de la base de datos para mejorar la velocidad de R.
• Es necesario excluir la recuperación de datos en el lado del cliente (por razones de seguridad o porque el canal entre el usuario y la base de datos es lento).

Lo único que realmente no me gustó del uso de las funciones ore*Apply fue la mala documentación, pero creo que se solucionará.

Para crear una variable (por ejemplo, x) y asignarle un valor (por ejemplo, 1234), simplemente ingrese el comando x=1234. Ahora, en cualquier expresión, el nombre de la variable (en nuestro caso x) será reemplazado automáticamente por el valor (para nosotros es 1234).

Para averiguar el valor de una variable, simplemente ingrese el nombre de la variable y R devolverá su valor. Se verá así:
>x=1234
>x
1234

Al asignar un nuevo valor a una variable, puede usar el valor anterior, es decir, crear construcciones como
>a=5
> un
5
>a=a+3
> un
8

Es importante saber que los nombres de las variables pueden consistir en letras latinas de ambos casos, números y guiones bajos (por ejemplo, los siguientes nombres son aceptables: a, x, x1, a_x, O_o, the_Variable_with_Long_Name, a459x4h36J4lbgT62). En este caso, ¡el primer carácter debe ser una letra! Finalmente, el caso importa, lo que significa que RainForest y RainFOrest son variables diferentes.

¿Vectores o cómo trabajar con series de datos?

¿Qué son los vectores en R?

Digamos que tenemos un grupo de 5 personas y necesitamos guardar sus edades. Puedes crear cinco variables, por ejemplo.
> edad_1=25
> edad_2=20
> edad_3=9
> edad_4=44
> edad_5=37
Sin embargo, es más conveniente crear una variable en la que colocar los 5 valores. Esta serie de datos, unidos por un nombre, almacenados en un orden determinado, es una matriz de datos o vector.

Asignar("edad",c(25,20,9,44,37))
o abreviado: edad

Ahora, cada elemento individual puede ser llamado por su número de serie en la fila, por ejemplo, el cuarto elemento se puede obtener así:
>edad
44
Con estos elementos individuales puedes realizar las mismas operaciones que con números ordinarios.

¿La función de agregar o cómo agregar elementos a un vector existente?

Digamos que hay otra persona en nuestro grupo que tiene 31 años. Podemos recrear el vector de edad, pero ahora con seis elementos en lugar de cinco. Sin embargo, hay otra forma: utilizar la función de agregar:
>añadir(edad,31)
25 20 9 44 37 31
Tenga en cuenta que podríamos insertar varios valores recordando la función c():
> agregar(edad,c(31,33,35))
25 20 9 44 37 31 33 35

La función también le permite insertar elementos en cualquier parte del vector usando el parámetro after. El valor predeterminado es after=length(x), lo que significa que los elementos se agregan al final. Pero digamos que queremos insertar nuestra sexta persona después de la segunda:
> agregar(edad, 31, después=2)
25 20 31 9 44 37

Operaciones con vectores, ¿o qué se puede hacer con vectores?

Puedes operar con todos los elementos de un vector simultáneamente. Entonces sumar un número a un vector es equivalente a sumar este número a cada elemento del vector. O, por ejemplo, para saber cuántas décadas vivió cada persona de nuestro ejemplo, puede hacer esto:
> edad/10
2.5 2.0 0.9 4.4 3.7

Lo mismo ocurre con la suma, resta y otras operaciones descritas en el párrafo sobre

¿Cómo comparar vectores, elementos de vectores?

Digamos que necesitamos averiguar qué elementos del vector (sea la misma edad) son mayores que un cierto número (por ejemplo, cuál de nuestra pequeña muestra es un adulto). R para cada elemento dirá si la condición es verdadera, es decir, VERDADERA (verdadera) o FALSA (falso). Se verá así:
>edad
25 20 31 9 44 37
> edad >= 18
VERDADERO VERDADERO FALSO VERDADERO VERDADERO

Pero quizás quieras obtener una única respuesta, por ejemplo, ¿es cierto que todos los elementos cumplen una condición? ¿O hay algún elemento que coincida con la condición? Para hacer esto, usamos dos funciones, respectivamente, all() y any()

all(x1,x2,...,xn) - responderá a la pregunta: ¿es cierto que todas las condiciones (x1, x2,... y xn) son verdaderas? es decir, es una conjunción lógica. Por ejemplo:
> todos (edad >= 7, edad VERDADERO
# de hecho, todos los sujetos no tienen menos de siete años ni menos de sesenta
> todos (edad >=18, 1 > 0)
FALSO
# aunque uno es, por supuesto, mayor que cero, entre nuestros sujetos hay un niño de nueve años, por lo que no es cierto

any(x1,x2,...,xn) - responderá a la pregunta de si entre las condiciones (x1, x2,..., xn) ¿al menos una es verdadera? es decir, es una disyunción lógica. Ejemplo:
> cualquiera (edad >=18, 1 > 0)
VERDADERO

Finalmente, puedes comparar dos vectores entre sí. Pero para ello es necesario que la longitud del más grande sea múltiplo de la longitud del más pequeño o que las longitudes sean iguales. Ejemplos:
> a > a > b
FALSO FALSO FALSO VERDADERO VERDADERO

¿Cómo configurar una secuencia de números?

• operador:
• seq(desde,hasta,por,longitud,a lo largo): crea una secuencia que comienza desde y termina en paso a paso. Puede establecer la longitud de la serie usando el parámetro de longitud o equiparar la longitud con otro vector a lo largo. Argumentos: desde, hasta, por, longitud, a lo largo (la misma longitud que...)
• rep(a, times, each): repite el vector a veces o cada vez cada elemento a. Argumentos: vector, tiempos, cada uno

Clasificación

• sort(v,increasing) - ordena el vector v; creciente - booleano, verdadero - ascendente, falso - descendente, puedes escribir aumentando=disminuyendo en su lugar;
• orden()

Puede utilizar system() y Rscript para ejecutar el script como un proceso en segundo plano asincrónico:

¡Espero que esto ayude!

Quiero ejecutar un script R en segundo plano desde la consola R.

Desde la consola, normalmente ejecuto un script R como fuente ("~/.active-rstudio-document). Necesito esperar hasta que el script finalice para continuar. En cambio, quiero que R se ejecute en segundo plano mientras puedo continuar. trabajando en la consola. ¿También debería recibir una notificación de alguna manera cuando R finaliza un comando fuente?

Esto puede resultar muy útil, ya que a menudo vemos que el trabajo lleva mucho tiempo.

PD: quiero que el script original se ejecute en el mismo espacio de memoria, no en uno nuevo. Entonces, soluciones como fork, system, etc. no funcionarán para mí. Estoy viendo si puedo ejecutar un script R como un hilo separado en lugar de un proceso separado.

Cuando trabaje con un script R, es posible que necesite actualizarlo automáticamente. El paquete "taskscheduleR" le ayuda a configurar una programación para ejecutar un script R en la programación de tareas de Windows diariamente, semanalmente, cada N minutos, después de que se inicie Windows, etc.

1. Instale el paquete biblioteca "taskscheduleR" (devtools) install.packages("devtools") install_github("jwijffels/taskscheduleR") biblioteca (taskscheduleR)

   Usamos el paquete "devtools", que le permite descargar e instalar paquetes directamente desde GitHub.

2. A continuación, para configurar el inicio del script, puede utilizar la configuración interactiva a través del formulario o escribiendo un par de líneas de código.

Configurar una programación de script R en el Programador de tareas a través de complementos:

Configurar una programación de script R utilizando las funciones del paquete taskcheduleR:

Características del paquete:

• Obtenga una lista de todas las tareas en el Programador de tareas de Windows
• Eliminar una tarea del Programador de tareas de Windows
• Agregar tarea de inicio de script R
  • Los siguientes horarios están disponibles: 'UNA VEZ', 'MENSUAL', 'SEMANAL', 'DIARIO', 'HORARIO', 'MINUTO', 'ONLOGON', 'ONIDLE'

A qué prestamos atención:

• Formato de fecha. Debe coincidir con el formato de fecha de su computadora. De lo contrario, obtendremos un error al configurar el programa de inicio del script o una fecha completamente diferente.
• Actividad informática. La computadora debe estar encendida cuando se ejecuta el script.
• Disponibilidad de otros horarios de guiones. Al configurar un nuevo horario con el mismo nombre, el horario anterior se elimina.