R语言有多强大？十个你不知道的功能

大数据文摘出品
编译：邬亮
有些业界从业人士对r语言的价值并不认可，他们认为r语言只针对统计分析。
r语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如cran，bioconductor，neuroconductor，以及ropensci;并且提供了优秀的包管理功能。
但在与计算机领域朋友的沟通中，r语言其实已经成长为一种多功能的编程语言，它的功能远不限于数据分析而已。但是，r语言的很多优秀特性并不为r语言社区以外的人所熟知。
在本文中，我将给大家介绍那些不为人知，却又好用到难以置信的r语言功能。
1. r的标记语言可以制作可重复生成的word和powerpoint文档
r语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的word文档和powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行yaml的代码。
2. 组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码
几行r代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用r语言的flexdashboard包， 你只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索你的bmi指数与全国健康营养检查样本结果的关联。
3. 几行甚至一行r代码就可以支持网络应用的运行
另外一个很酷的功能是，通过rsconnect包，r语言还可以仅用一两行代码就支持网络应用的运行。这些应用既可以通过自己的服务器来支持，也可以用shinyapps.io这种云服务器。
4. 通过使用r语言的dplyr/dbplyr，几乎各种数据库都可以连接
使用dbplyr包，用r语言连接各种数据库，无论是本地的还是远程的，都非常方便。这个功能使r语言用户可以不用担心底层的数据库，而独立地从主流数据库中抽取数据。r语言的bigrquery包还可以直接利用bigquery和其他大规模数据存储。
5. 本地或多个不同的数据存储，在r语言里可以利用相同的dblyr语法来操作
当你学会如何利用dplyr来转换数据，本地和远程的数据库、数据存储都可以利用相同的代码来操作。这个功能简化了也统一化了操作多个数据库和数据语言的过程。
6. 你可以用keras和tensorflow训练深度学习模型
使用keras包或tensorflow接口，你可以利用r语言来学习预训练或者开发全新的深度学习模型。
7. r语言可以编写和支持应用程序接口(api)
plumbr包可以把r函数直接转换成网络应用接口(api)，并能很方便的集成到下游应用中去。如果你还安装有rstuodio connect，这些函数可以像网络应用一样轻松地被部署。
8. 你可以使用r语言来生成电子游戏的界面
不仅是网络应用，r语言甚至可以生成电子游戏的界面。nessy 包可以帮助你生成并部署nes风格的shiny应用。
9. 你可以直接通过r语言调用spark集群来分析数据
你想用大规模数据训练又大又复杂的机器学习模型么?r语言的sparklyr包帮助你在单机或者大型的spark集群上直接完成这项任务。
10. 你可以在r语言中以交互的方式学习r
r语言的swirl包可以用来生成可交互的r语言学习教程。
本文介绍了十个r语言中的功能，这些当然不是r语言全部的优秀特征。比如你还可以连接到aws polly来生成语音合成软件，或者用r语言生成能够回应语音命令的shiny应用，甚至编写深度学习的软件来利用加速度数据去判断哈利波特的法术。r语言已经不单单是一门只能用来做数据分析的编程语言(虽然它在这方面超强!)，对r语言的掌握能够为你打开一扇开发实用和好玩应用的大门。


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