Cookies op Tweakers

Tweakers is onderdeel van DPG Media en maakt gebruik van cookies, JavaScript en vergelijkbare technologie om je onder andere een optimale gebruikerservaring te bieden. Ook kan Tweakers hierdoor het gedrag van bezoekers vastleggen en analyseren. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Cookies accepteren' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt? Bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie

Software-update: R 4.0.5

R is een ontwikkelomgeving en programmeertaal voor statistische en data-analysedoeleinden. Het werd oorspronkelijk ontworpen door Ross Ihaka en Robert Gentleman (vandaar de naam R) aan de Universiteit van Auckland, Nieuw-Zeeland. In R is programmeren sterk objectgeoriënteerd en de functionaliteit kan uitgebreid worden via packages die onder andere via cran beschikbaar worden gesteld. Het R-coreteam, dat zich vandaag de dag bezighoudt met de doorontwikkeling, heeft versie 4.0.5 uitgebracht met de titel Shake and Throw. De veranderingen van deze uitgave zien er als volgt uit:

R 4.0.5 is released

The build system rolled up R-4.0.5.tar.gz (codename "Shake and Throw") this morning. This is a very minor update, mostly to fix the annoyance with East Asian character sets. The list below details the changes in this release.

You can get the source code from https://cran.r-project.org/src/base/R-4/R-4.0.5.tar.gz or wait for it to be mirrored at a CRAN site nearer to you. Binaries for various platforms will appear in due course.

For the R Core Team,
Peter Dalgaard

BUG FIXES:
  • The change to the internal table in R 4.0.4 for iswprint has been reverted: it contained some errors in printability of 'East Asian' characters.
  • For packages using LazyData, R CMD build ignored the --resave-data option and the BuildResaveData field of the DESCRIPTION file (in R versions 4.0.0 to 4.0.4).
Versienummer 4.0.5
Releasestatus Final
Besturingssystemen Windows 7, Linux, BSD, macOS, Solaris, UNIX, Windows Server 2012, Windows 8, Windows 10, Windows Server 2016, Windows Server 2019
Website The R Project for Statistical Computing
Download https://cran.r-project.org/src/base/R-4/
Licentietype GPL

Door Japke Rosink

Meukposter

Reacties (15)

Wijzig sortering
Voor numerieke analyses gebruik ik zelf vnl. Matlab en ben nu aan het overschakelen naar Python. Heb R door de jaren wel eens zien langskomen bij collega's en in sommige analysetutorials en lessen. M'n indruk is dat het zowel minder toegankelijk is dan Matlab en minder veelzijdig dan Python. Gezien de huidige opmars van Python voor analyse vraag ik me af of er over 5 jaar nog ergens iemand R zal oppakken.
Mijn indruk is dat R veel toegangkelijker is dan Matlab eerlijk gezegd. Matlab dat ken je als je dat op de universiteit door de strot is gedrukt. Vrijwel iedereen die ik ken gaat daarna over op iets anders, omdat de werkgever zoiets heeft van we hebben iets anders in gebruik en dan komen mensen er achter dat er prima alternatieven zijn met vergelijkbare of beter papieren,octave, julia, python, R.

Python is meer een soort lijm waarmee je alles wel aan elkaar plakt wat mij betreft en er is bijna niks dat qua veelzijdigheid aan python kan tippen. Alle talen bouwen natuurlijk op specifieke libraries voor het zware werk. Numpy, GSL, fortran,lapack, Blas, MKL enzo en dat is voor R net zo.
R is volgens mij erg populair en wordt alleen maar groter in mijn beleving.
Goede ideen uit R en python vinden hun weg naar elkaars taal uiteindelijk ook wel, R kan overweg met python en python ook met R dat zegt genoeg.
Ik gebruik zelf wel het meest R omdat python me toch in de weg blijft zitten met matplotlib en jupyter wat ik niet lekker vind werken, ggplot en rstudio bevallen me beter. Meestal werkt de prototype analyse uit R zo goed dat ik niet eens verder ga met iets anders.
Je hebt gelijk hoor, matlab heeft inderdaad uitgebreide documentatie en een goede support. Maar R doet er echt niet voor onder wat mij betreft. De laatste versie van de manual is van 31-3-2021! https://cran.r-project.org/manuals.html Stack overflow https://stackoverflow.com/questions/tagged/r is ook erg snel wat mij betreft en heeft veel antwoorden. Google free R ebooks levert ook prima materiaal op bijvoorbeeld https://r-dir.com/learn/e-books.html . De meeste packages van R hebben tegenwoordig zogenaamde vignettes die prima documentatie en voorbeelden bevatten. R is gewoon gratis en dat maakt het wat mij betreft VEEL toegangkelijker. Maar ik geef toe dat vrijwel alle opensource software wel meer over het internet verspreide documentatie heeft.

Kleine edit: de officiele manual geeft totaal niet weer wat R kan, of hoe het kan. Bijvoorbeeld Reading data from files uit de manual, dat doe ik nooit op die manier maar via een package zoals data.table met de fread functie. Vanuit Rstudio geeft het commando ??"csv" geeft een prima help screen wat mij betreft.

[Reactie gewijzigd door JohnKarma op 7 april 2021 20:44]

In de (sociale?) wetenschappen is R ongelofelijk groot - ik heb geen enkel collega in het departement die R niet als hoofdtaal voor dataverwerking/analyse gebruikt. Ik ken juist niemand die Matlab wél gebruikt, buiten één collega die het vroeger ooit in de natuurkunde gebruikte -- kosten zitten dat denk ik in de weg. Naar mijn idee zijn de base functies in R gewoon een stuk beter voor statistische doeleinden, waar Python veel meer jack-of-all-trades is. Stata en SPSS zijn natuurlijk ook relatief populair, maar ik denk dat SPSS langzaam afsterft, juist wegens R.

Je kunt best gelijk hebben, overigens, maar in bepaalde werkvelden zie ik dat niet zó snel gebeuren.
In de biologie ook, zeker in de ecologie, maar ik zie het bij collega's uit de moleculaire wereld ook voorbij komen.
De psychologen doen alles in Matlab (en Python) de mensen van de statistieken doen alles met R bij ons. Dus we draaien alles wat je maar kan bedenken om iedereen te bedienen. Vreugde.
In ieder geval in de geo-informatica is er een grote opmars op het gebied van R. Dit heeft vooral te maken met de ontwikkelingen van machine-learning (om maar een voorbeeld te noemen: Random Forest maar ook verschillende vormen van image classificaition.) Daarbij wordt R zelfs ingezet naast Python voor bepaalde processen omdat er gewoon meer packages te vinden zijn voor dit soort ontwikkelingen.

Matlab is voor de universiteiten vaak een goede 'way-to-go' maar is in de praktijk soms moeilijk inzetbaar. Met name voor low-budget oplossingen.


Om te kunnen reageren moet je ingelogd zijn


Apple iPhone 12 Microsoft Xbox Series X LG CX Google Pixel 5 Sony XH90 / XH92 Samsung Galaxy S21 5G Sony PlayStation 5 Nintendo Switch Lite

Tweakers vormt samen met Hardware Info, AutoTrack, Gaspedaal.nl, Nationale Vacaturebank, Intermediair en Independer DPG Online Services B.V.
Alle rechten voorbehouden © 1998 - 2021 Hosting door True