آر ٹیوٹوریل۔ آر پروگرامنگ سیکھنے کے لئے ابتدائی رہنما

R سب سے مشہور ڈیٹا اینالیٹکس ٹول ہے کیونکہ یہ اوپن سورس ، لچکدار ہے ، متعدد پیکیج پیش کرتا ہے اور اس کی بہت بڑی جماعت ہے۔ یہ سافٹ ویر پروگرامرز ، شماریات دانوں اور ڈیٹا کان کنوں کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے ، یکساں اور اسی وجہ سے ، کی مقبولیت میں اضافہ ہوا ہے .اس آر ٹیوٹوریل بلاگ میں ، میں آپ کو مثالوں کے ساتھ R کے بارے میں مکمل بصیرت دوں گا۔

ذیل میں اس آر ٹیوٹوریل بلاگ میں عنوانات ہیں جن پر میں مندرجہ ذیل ترتیب میں بحث کروں گا:

1. ہمیں تجزیات کی ضرورت کیوں ہے ؟
2. بزنس تجزیات کیا ہے؟ ؟
3. R اور کون R کو استعمال کرتا ہے ؟
4. آر کی تنصیب
5. ڈیٹا آپریٹرز
6. ڈیٹا کی اقسام
7. فلو کنٹرول

R سبق: ہمیں تجزیات کی ضرورت کیوں ہے؟

اس سوال کا جواب دینے سے پہلے ، میں آپ کو متعدد ڈومینز میں آر میں موجود کچھ پریشانیوں اور ان کے حل سے آگاہ کرتا ہوں۔

بینکنگ :

بینکوں میں ہر روز بڑی تعداد میں صارفین کا ڈیٹا تیار ہوتا ہے۔ ڈبلیوباقاعدگی کے ساتھ لاکھوں صارفین کے ساتھ نمٹنے کے لئے ، ان کے رہن کو تلاش کرنا مشکل ہوجاتا ہے۔

حل :

R ایک ایسا کسٹم ماڈل بناتا ہے جو ہر فرد کے صارف کو فراہم کردہ قرضوں کو برقرار رکھتا ہے جو وقت کے ساتھ گاہک کے ذریعہ ادا کی جانے والی رقم کا فیصلہ کرنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔

انشورنس :

انشورنس بڑے پیمانے پر پیش گوئی پر منحصر ہے۔ یہ کرنا مشکل ہےفیصلہ کریں کہ کونسی پالیسی کو قبول کرنا ہے یا مسترد کرنا ہے۔

حل:

مسلسل کریڈٹ رپورٹ کو ان پٹ کے بطور استعمال کرکے ، ہم آر میں ایک ایسا ماڈل تشکیل دے سکتے ہیں جو نہ صرف خطرے کی بھوک کا اندازہ لگائے گا بلکہ پیش گوئی کی پیش گوئی بھی کرے گی۔

صحت کی دیکھ بھال:

ہر سال لاکھوں افراد اسپتال میں داخل ہوتے ہیں اور ہرسال اربوں افراد صرف داخلے کے عمل میں خرچ ہوتے ہیں۔

حل :

مریض کی تاریخ اور طبی تاریخ کو دیکھتے ہوئے ، ایک پیش گوئی کرنے والا نمونہ بنایا جاسکتا ہے جس کی نشاندہی کرنے کے لئے کہ کس کو اسپتال میں داخل ہونے کا خطرہ ہے اور طبی سامان کو کس حد تک محدود کیا جانا چاہئے۔

اب ہم جانتے ہیں کہ ڈیٹا اینالٹکس کس طرح تنظیموں کو اپنے ڈیٹا کو استعمال کرنے میں مدد کرتا ہے اور نئے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لئے اس کا استعمال کرتا ہے۔ اگر ہم کسی تنظیم میں تجزیات کی ضرورت کے بارے میں بات کرتے ہیں تو آپ کو ان 4 پہلوؤں کو پورا کرنا ہوگا۔

اگلا ، آئیے R ٹیوٹوریل بلاگ میں آگے بڑھیں ، جہاں پہلے ہم سمجھیں گے کہ بزنس تجزیات کیا ہے۔

R سبق: بزنس تجزیات کیا ہے؟

کاروباری تجزیات ڈیٹا کے بڑے سیٹوں کی جانچ پڑتال اور پوشیدہ نمونوں ، ارتباط اور دیگر بصیرت کے حصول کا عمل ہے۔ یہ بنیادی طور پر آپ کو جمع کردہ تمام اعداد و شمار کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے ، چاہے وہ تنظیمی اعداد و شمار ہو ، مارکیٹ ہو یا مصنوع کی تحقیق کا ڈیٹا ہو یا کسی اور طرح کا ڈیٹا ہو۔ بہتر فیصلے ، بہتر مصنوعات ، بہتر مارکیٹنگ کی حکمت عملی وغیرہ بنانا آپ کے لئے آسان ہوجاتا ہے۔ بہتر تفہیم کے لئے نیچے دی گئی تصویر کا حوالہ دیں:

اگر آپ مذکورہ اعداد و شمار کو دیکھیں تو ، پہلی شبیہہ میں آپ کا ڈیٹا بکھر گیا ہے۔ اب ، اگر آپ کسی خاص ڈیٹا بیس میں جیسے کچھ خاص ریکارڈ چاہتے ہیں ، تو یہ بوجھل ہوجاتا ہے۔ اس کو آسان بنانے کے ل you ، آپ کو تجزیہ کرنا ہوگا۔ تجزیہ کے ساتھ ، اعداد و شمار کے مابین باہمی ربط قائم کرنا آسان ہوجاتا ہے۔ ایک بار جب آپ یہ طے کرلیں کہ آپ کیا کرنا چاہتے ہیں تو ، آپ کے لئے یہ فیصلہ کرنا بہت آسان ہوجاتا ہے جیسے ، آپ کس راستے پر چلنا چاہتے ہیں یا کاروباری تجزیات کے لحاظ سے ، کون سا راستہ آپ کی تنظیم کی بہتری کا باعث ہوگا۔

لیکن آپ یہ توقع نہیں کرسکتے ہیں کہ وہ اوپر والے سلسلہ میں موجود خام اعداد و شمار کو ہمیشہ سمجھیں گے جو آپ تجزیات کے بعد فراہم کررہے ہیں۔ لہذا اس فرق کو دور کرنے کے لئے ، ہمارے پاس ایک تصور ہے اعداد و شمار کی تصور .

ڈیٹا کا تصور : ڈیٹا بصیرت نگاری ایک بڑی تعداد میں اعداد و شمار تک رسائی ہے جو تجزیات کے بعد آپ نے تیار کی ہے۔ انسانی دماغ بصری امیجز پر عملدرآمد کرتا ہے اور خام اعداد و شمار کے مقابلے میں بصری گرافکس زیادہ بہتر ہیں۔ ہمارے لئے پائی چارٹ یا بار گراف کو خام نمبروں سے موازنہ کرنا آسان ہے۔ اب آپ سوچ رہے ہو گے کہ پہلے سے تجزیہ کردہ اعداد و شمار سے آپ اس کوائف کو کس طرح حاصل کرسکتے ہیں؟
مارکیٹ میں ڈیٹا ویزائلائزیشن کے لئے مختلف ٹولز دستیاب ہیں۔

آپ سب کو یہ سوچنا ہوگا کہ پہلے ہی بہت سارے ٹولز موجود ہیں جو اعداد و شمار کو دیکھنے اور تجزیات کی کچھ مقدار حاصل کرنے میں آپ کی مدد کرتے ہیں ، کیوں R کے ساتھ جائیں؟

لہذا آر ٹیوٹوریل بلاگ میں میرا اگلا عنوان 'کیوں R' اور 'جو R استعمال کرتا ہے' سے متعلق ہے۔

R سبق: کیوں R اور کون R استعمال کرتا ہے؟

R کیوں؟

R ایک پروگرامنگ اور شماریاتی زبان ہے۔

R کو اعداد و شمار کے تجزیہ اور تصور کے لization استعمال کیا جاتا ہے۔

R سیکھنے ، پڑھنے اور لکھنے میں آسان اور آسان ہے۔

R FLOSS (فری لئبر اور اوپن سورس سافٹ ویئر) کی ایک مثال ہے جہاں کوئی آزادانہ طور پر اس سافٹ ویئر کی کاپیاں تقسیم کرسکتا ہے ، اس کا ماخذ کوڈ پڑھ سکتا ہے ، اس میں ترمیم کرسکتا ہے ، وغیرہ۔

کون R استعمال کرتا ہے؟

• صارف مالیاتی تحفظ بیورو ڈی کو تجزیہ کرنے کے لئے R کا استعمال کرتا ہے
• جان ڈیئر کے شماریاتی ماہرین ٹائم سیریز ماڈلنگ اور جیوਸਪتی تحلیل کے لئے قابل اعتماد اور تولیدی انداز میں استعمال کرتے ہیں۔
• بینک آف امریکہ رپورٹنگ کے لئے R کا استعمال کرتا ہے۔
• R فورسکریئر کے مشہور تجویز انجن کے پیچھے ٹکنالوجی اسٹیک کا ایک حصہ ہے۔
• کریڈٹ رسک تجزیہ کے ل R R کا استعمال کرتے ہوئے آسٹریلیا کا چوتھا بڑا بینک اے این زیڈ۔
• گوگل معاشی سرگرمی کی پیش گوئی کے لئے آر کا استعمال کرتا ہے۔
• موزیلا ، فائر فاکس ویب براؤزر کی ذمہ دار فاؤنڈیشن ، ویب سرگرمی کو تصور کرنے کے لئے R کا استعمال کرتی ہے۔

ذیل میں کچھ ڈومین دیئے گئے ہیں جہاں R استعمال کیا جاتا ہے:

اب ، ہم R ٹیوٹوریل بلاگ میں آگے بڑھیں اور R انسٹال کریں۔

R سبق: R کی تنصیب

مجھے آپ کے سسٹم پر R انسٹال کرنے کے عمل کی رہنمائی کرنے دو۔ صرف مندرجہ ذیل اقدامات پر عمل کریں:

مرحلہ نمبر 1 : لنک پر جائیں- https://cran.r-project.org/

مرحلہ 2 : اپنے سسٹم پر R 3.3.3 ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کریں۔

بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے ذیل میں اسکرین شاٹ کا حوالہ دیں۔

مندرجہ بالا مراحل کی پیروی کرتے ہوئے ، آپ R کی تنصیب والے حصے کے ساتھ کر رہے ہیں۔ اب ، آپ RStudio IDE ڈاؤن لوڈ کرکے براہ راست R میں کوڈنگ شروع کرسکتے ہیں۔ اسے ڈاؤن لوڈ کرنے کے لئے ، درج ذیل مراحل پر عمل کریں:

مرحلہ نمبر 1 : لنک پر جائیں- https://www.rstudio.com/

مرحلہ 2 : اپنے سسٹم پر Rstudio ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کریں۔

c ++ تکرار کرنے والی فبونیکی

سب کچھ انسٹال کرنے کے بعد ، آپ سب کوڈ پر تیار ہیں!

ابتدائیہ کے لئے آر سبق | پروگرامنگ ٹیوٹوریل | ایڈوریکا

اگلا ، آئیے R ٹیوٹوریل بلاگ میں آگے بڑھیں اور سمجھیں کہ R میں ڈیٹا آپریٹرز کیا ہیں؟

R ٹیوٹوریل: R میں ڈیٹا آپریٹرز

آپریٹرز کی بنیادی طور پر 5 مختلف قسمیں ہیں ، جو ذیل میں درج ہیں۔

1. ریاضی کے آپریٹرز : حسابی کارروائیوں کو انجام دیں جیسے اضافہ ، گھٹائو ، ضرب ، تقسیم وغیرہ۔
2. تفویض آپریٹرز :تفویض آپریٹرز قدروں کو تفویض کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر:

• تفویض آپریٹر =
  نحو: متغیر نام = قیمت

> x = 5 >ایکس 

آؤٹ پٹ: [1] 5

• تفویض آپریٹر<-
  نحو: متغیر نام<- value

  > x<- 15 > x

  آؤٹ پٹ: [1] 15

• تفویض آپریٹر<<-
  نحو: متغیر نام<<- value

> x<<- 2 > x

آؤٹ پٹ: [1] 2

• تفویض آپریٹر ->
  نحو: قدر -> متغیر نام

  > 25 -> ایکس > x 

  آؤٹ پٹ: [1] 25

3. متعلقہ آپریٹر : یہ دو اداروں کے مابین تعلق کی وضاحت کرتا ہے۔ مثال کے طور پر: ،<=,!= etc.

> xx! = 2

آؤٹ پٹ:[1] سچ

4. منطقی آپریٹرز : یہ آپریٹرز ان دونوں اداروں کا موازنہ کرتے ہیں اور عام طور پر & N | جیسے بولین (منطقی) اقدار کے ساتھ استعمال ہوتے ہیں اور!

> x2 اور 3

آؤٹ پٹ:[1] سچ

5. خصوصی آپریٹرز : یہ آپریٹرز خاص مقصد کے لئے استعمال ہوتے ہیں ، منطقی حساب کے لئے نہیں۔ مثال کے طور پر:

• یہ ایک ویکٹر کے لئے ترتیب میں نمبروں کا سلسلہ تخلیق کرتا ہے۔
  
  

  > ایکس ایکس

  آؤٹ پٹ: [1] 2 3 4 5 6 7 8

• ٪ in٪ This یہ آپریٹر شناخت کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے کہ آیا عنصر کسی ویکٹر سے تعلق رکھتا ہے۔
  مثال

  > xY٪٪ میں٪ x

  آؤٹ پٹ: [1] سچ

R سبق: ڈیٹا کی اقسام

معلومات کو ذخیرہ کرنے کے لئے ڈیٹا کی قسمیں استعمال ہوتی ہیں۔ R میں ، ہمیں کچھ ڈیٹا ٹائپ کی حیثیت سے متغیر کا اعلان کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ متغیر کو R-آبجیکٹ کے ساتھ تفویض کیا جاتا ہے اور R-Object کا ڈیٹا ٹائپ متغیر کی ڈیٹا ٹائپ بن جاتا ہے۔R میں اعداد و شمار کے بنیادی طور پر چھ قسمیں موجود ہیں۔

آئیے ہم ان میں سے ہر ایک پر مزید تفصیل دیتے ہیں۔

ویکٹر : ایک ویکٹر اسی بنیادی قسم کے ڈیٹا عناصر کا ایک سلسلہ ہے۔ مثال:

vtr = (1 ، 3 ، 5 ، 7 9)

یا

vtr<- (1, 3, 5 ,7 9)

یہاں 5 جوہری ویکٹر ہیں ، جنہیں ویکٹر کی پانچ کلاسیں بھی کہتے ہیں۔

فہرست : فہرستیں وہ R اشیاء ہیں جن میں مختلف اقسام کے عناصر ہوتے ہیں جیسے & مائنس نمبر ، ڈور ، ویکٹر اور اس کے اندر ایک اور فہرست۔

> n = c (2 ، 3 ، 5) > s = c ('aa'، 'bb'، 'cc'، 'dd'، 'ee') > x = فہرست (n ، s ، سچ) > x

آؤٹ پٹ -

[[1]] [1] 2 3 5 [[2]] [1] 'آ' 'بی بی' 'سی سی' 'ڈی ڈی' 'ای' [[3]] [1] سچ

ارے : ارے R ڈیٹا اشیاء ہیں جو دو جہتوں سے زیادہ میں ڈیٹا اسٹور کرسکتے ہیں۔ یہ ویکٹر کو ان پٹ کے بطور لیتا ہے اور ایک صف تیار کرنے کے لئے مدھم پیرامیٹر میں قدروں کا استعمال کرتا ہے۔

ویکٹر 1<- c(5,9,3) ویکٹر 2<- c(10,11,12,13,14,15) نتیجہ<- array(c(vector1,vector2),dim = c(3,3,2))

آؤٹ پٹ -

، 1 [، 1] [، 2] [، 3] [1،] 5 10 13 [2،] 9 11 14 [3،] 3 12 15٪، 2 [، 1] [، 2] [، 3 ] [1 ،] 5 10 13 [2 ،] 9 11 14 [3 ،] 3 12 15

ارے : میٹرکس آر آر اشیاء ہیں جس میں عناصر کو دو جہتی مستطیل ترتیب میں ترتیب دیا گیا ہے۔ میٹرکس () فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ایک میٹرکس تیار کیا گیا ہے۔ مثال: میٹرکس (ڈیٹا ، نورو ، اینکول ، بائرو ، ڈائم نام) کہاں،

ڈیٹا ان پٹ ویکٹر ہے جو میٹرکس کے ڈیٹا عناصر بن جاتا ہے۔

nrow قطار بنانے کی تعداد ہے۔

ncol کالم بنانے کی تعداد ہے۔

بائیو ایک منطقی اشارہ ہے۔ اگر سچ ہے تو پھر ان پٹ ویکٹر عناصر قطار کے ذریعہ ترتیب دیئے گئے ہیں۔

چمکنا قطار اور کالموں کے نام تفویض کردہ نام ہے۔

> چٹائی<- matrix(c(1:16), nrow = 4, ncol = 4 ) > چٹائی

[، 1] [، 2] [، 3] [، 4] [1،] 1 5 9 13 [2،] 2 6 10 14 [3،] 3 7 11 15 [4،] 4 8 12 16

عوامل : عوامل اعداد و شمار کی اشیاء ہیں جو اعداد و شمار کی درجہ بندی اور سطح کے طور پر اسے ذخیرہ کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ وہ دونوں تاروں اور عدد کو محفوظ کرسکتے ہیں۔ وہ شماریاتی ماڈلنگ کے ل for ڈیٹا تجزیہ میں کارآمد ہیں۔

> ڈیٹا<- c('East','West','East','North','North','East','West','West“,'East“) > عنصر_ڈیٹا<- factor(data) > عنصر_ڈیٹا

آؤٹ پٹ :

[1] مشرقی مغرب وسطی شمال مشرقی مغربی مغرب وسطی سطح: مشرقی شمال مغرب

ڈیٹا فریم : ایک ڈیٹا فریم ایک ٹیبل یا دو جہتی صف کی طرح کا ڈھانچہ ہے جس میں ہر کالم میں ایک متغیر کی اقدار ہوتی ہیں اور ہر صف میں ہر کالم کی ایک سیٹ کی اقدار ہوتی ہیں۔

> std_id = c (1: 5) > std_name = c ('رک' ، 'ڈین' ، 'مشیل' ، 'ریان' ، 'گیری') > نمبر = c (623.3،515.2،611.0،729.0،843.25) > std.data<- data.frame(std_id, std_name, marks) > std.data

آؤٹ پٹ :

std_id std_name نشانات 1 1 رک 623.30 2 2 اور 515.20 3 3 مشیل 611.00 4 4 ریان 729.00 5 5 گیری 843.25

اس کے ذریعہ ، ہم آر میں مختلف اعداد و شمار کی اقسام کے اختتام پر پہنچتے ہیں ، آئیے ، ہم سبق آموز بلاگ میں آگے بڑھیں اور ایک اور اہم تصور یعنی فلو کنٹرول بیانات کو سمجھیں۔

R ٹیوٹوریل: فلو کنٹرول بیانات

فلو کنٹرول بیانات بہت اہم کردار ادا کرتے ہیں کیونکہ وہ آپ کو کسی فنکشن کے اندر اسکرپٹ پر عمل درآمد کے بہاؤ کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ عام طور پر استعمال ہونے والے بہاؤ کنٹرول بیانات کی نمائندگی ذیل کی تصویر میں کی گئی ہے۔

اب ، آئیے ہم ان میں سے ہر ایک پر مثالوں کے ساتھ گفتگو کریں۔

R سبق: سلیکٹر کے بیانات

• اگر بیان پر قابو پالیں : یہ کنٹرول بیان کسی ایک حالت کی جانچ کرتا ہے۔ یہ بہت آسان ہے کیونکہ اس میں صرف ایک ہی لفظی لفظ 'اگر' ہے جس کے بعد شرط ہے اور پھر بیانات کا کچھ مجموعہ ہے جس کی تعمیل کرنے کی ضرورت ہے اگر یہ سچ ہے۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

اس فلوچارٹ میں ، کوڈ درج ذیل میں جواب دے گا:

1. سب سے پہلے ، یہ اس لوپ میں داخل ہوگا جہاں وہ حالت کی جانچ کرتا ہے۔
2. اگر شرط صحیح ہے تو ، مشروط کوڈ یا لکھے گئے بیانات پر عمل درآمد کیا جائے گا۔
3. اگر شرط غلط ہے تو ، بیانات کو نظرانداز کردیا جاتا ہے۔

ذیل میں اس کی ایک مثال ہے اگر R میں کنٹرول بیان کریں۔ اس مثال کو آر اسٹوڈیو میں چلانے کی کوشش کریں۔

x = 2 دہرانا {x = x ^ 2 پرنٹ (x) اگر (x> 100) {توڑ}

آؤٹ پٹ:

[1] 4 [1] 16 [1] 256

• اگر کوئی اور کنٹرول بیان :امتحانs کی قسم کا کنٹرول بیانشرائط کے ایک گروپ کا جائزہ لیتے ہیں اور بیانات کا انتخاب کرتے ہیں۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

اس فلوچارٹ میں ، کوڈ درج ذیل میں جواب دے گا:

1. سب سے پہلے ، یہ اس لوپ میں داخل ہوگا جہاں وہ حالت کی جانچ کرتا ہے۔
2. اگر حالت درست ہے تو پہلے 'اگر' بیانات پر عمل درآمد ہوگا۔
3. اگر شرط غلط ہے ، تو یہ ‘اور اگر’ حالت میں جاتی ہے اور اگر یہ سچ ہے تو ، ‘اور اگر’ کوڈ پر عمل درآمد ہوگا۔
4. آخر میں ، اگر ‘اور اگر‘ کوڈ بھی غلط ہے ، تو وہ ‘اور’ کوڈ میں جائے گا اور اس پر عمل درآمد ہو جائے گا۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اگر ان میں سے کوئی بھی حالت درست نہیں ہے تو ، پھر ‘اور’ بیان پر عمل درآمد ہو جاتا ہے۔

ذیل میں اس کی ایک مثال ہے اور اگر R میں کنٹرول بیان کریں۔ اس مثال کو آر اسٹوڈیو میں چلانے کی کوشش کریں۔

x5) {پرنٹ ('x 5 سے زیادہ ہے')} دوسری ایف (x == 5) {پرنٹ ('x 5 کے برابر ہے')} دوسری {پرنٹ ('x 5 سے زیادہ نہیں ہے')}

آؤٹ پٹ:

[1] 'x 5 کے برابر ہے'

• بیانات سوئچ کریں : یہ کنٹرول بیانات بنیادی طور پر کسی خاص اظہار کو ایک معلوم قدر سے موازنہ کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

اس سوئچ کیس فلوچارٹ میں ، کوڈ درج ذیل اقدامات میں جواب دے گا:

1. سب سے پہلے یہ سوئچ کیس میں داخل ہوگا جس کا اظہار ہوتا ہے۔
2. اس کے بعد ، یہ کیس 1 کی حالت میں جائے گا ، شرط کو جو قدر دی گئی ہے اسے چیک کرے گی۔ اگر یہ سچ ہے تو ، بیانی بلاک عمل میں آئے گا۔ اس کے بعد ، یہ اس سوئچ کیس سے ٹوٹ جائے گا۔
3. اگر یہ غلط ہے ، تو یہ اگلے معاملے میں بدل جائے گا۔ اگر کیس 2 کی حالت درست ہے تو ، وہ بیان پر عملدرآمد کرے گی اور اس معاملے سے الگ ہوجائے گی ، ورنہ یہ پھر اگلے کیس میں جائے گی۔
4. اب ہم کہتے ہیں کہ آپ نے کوئی معاملہ متعین نہیں کیا ہے یا صارف کی طرف سے کوئی غلط ان پٹ ہے ، تو یہ پہلے سے طے شدہ صورت میں جائے گا جہاں یہ آپ کا ڈیفالٹ بیان چھاپے گا۔

ذیل میں آر میں سوئچ بیان کی ایک مثال ہے۔ آر اسٹوڈیو میں اس مثال کو چلانے کی کوشش کریں۔

vtr<- c(150,200,250,300,350,400) option <-'mean' switch(option, 'mean' = print(mean(vtr)), 'mode' = print(mode((vtr))), 'median' = print(median((vtr))) ) 

آؤٹ پٹ:

[1] 275

R سبق: لوپ کے بیانات

لوپس آپ کو عمل کے کچھ سیٹ کو دہرانے میں مدد کرتے ہیں تاکہ آپ کو بار بار انجام دینے کی ضرورت نہیں ہے۔ ذرا تصور کریں کہ آپ کو 10 بار آپریشن کرنے کی ضرورت ہے ، اگر آپ ہر بار کوڈ لکھنا شروع کردیں تو ، پروگرام کی لمبائی بڑھ جاتی ہے اور بعد میں آپ کو سمجھنا مشکل ہوجائے گا۔ لیکن ایک ہی وقت میں ، لوپ کا استعمال کرتے ہوئے ، اگر میں ایک لوپ کے اندر ایک ہی بیان لکھوں تو ، اس سے وقت کی بچت ہوتی ہے اور کوڈ پڑھنے کے قابل ہوجاتا ہے۔ یہ کوڈ کی کارکردگی کے سلسلے میں بھی زیادہ بہتر ہوتا ہے۔

مذکورہ تصویر میں ، دہرائیں ’ اور ‘ جبکہ ’بیانات آپ کو قواعد کے ایک مخصوص سیٹ پر عمل کرنے میں مدد کرتے ہیں جب تک کہ شرط درست نہ ہو‘۔ کے لئے ایک لوپ اسٹیٹمنٹ ہے جو اس وقت استعمال ہوتا ہے جب آپ جانتے ہو کہ آپ بیان کے بلاک کو کتنی بار دہرانا چاہتے ہیں۔ اب ، اگر آپ جانتے ہیں کہ آپ اسے 10 بار دہرانا چاہتے ہیں تو آپ 'فار' کے بیان کے ساتھ جائیں گے لیکن اگر آپ کو اس بارے میں یقین نہیں ہے کہ آپ کوڈ کو کتنی بار دہرانے کے خواہاں ہیں تو آپ 'دوبارہ' کے ساتھ جائیں گے یا 'جبکہ' لوپ

آئیے ان میں سے ہر ایک پر مثالوں کے ساتھ گفتگو کریں۔

• دہرائیں : دوبارہ لوپ ایک ہی کوڈ کے اسی سیٹ کو بار بار انجام دینے میں مدد کرتا ہے جب تک کہ ایک اسٹاپ کی شرط پوری نہ ہوجائے۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

مندرجہ بالا فلو چارٹ میں ، کوڈ درج ذیل اقدامات میں جواب دے گا:

1. سب سے پہلے یہ کوڈ کا ایک سیٹ داخل اور اس پر عملدرآمد کرے گا۔
2. اگلا یہ اس حالت کی جانچ کرے گا ، اگر یہ سچ ہے تو یہ واپس آجائے گا اور اسی کوڈ کے دوبارہ سیٹ پر عملدرآمد کرے گا جب تک کہ اس کا مطلب غلط نہ ہو۔
3. اگر یہ غلط ثابت ہوا تو یہ براہ راست لوپ سے باہر نکل جائے گا۔

• جبکہ : جبکہ بیان بھی اسی کوڈ کے اسی سیٹ کو بار بار انجام دینے میں مدد کرتا ہے جب تک کہ ایک اسٹاپ کی شرط پوری نہ ہوجائے۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

مندرجہ بالا فلو چارٹ میں ، کوڈ درج ذیل اقدامات میں جواب دے گا:

1. سب سے پہلے یہ حالت کی جانچ کرے گا۔
2. اگر یہ سچ ثابت ہوتا ہے تو ، یہ کوڈ کے سیٹ پر عمل درآمد کرے گا۔
3. اگلا ، یہ پھر سے حالت کی جانچ کرتا ہے ، اگر اس کا سچ ہے تو یہ دوبارہ وہی کوڈ پر عملدرآمد کرے گا۔ جیسے ہی حالت غلط ثابت ہوئی ، یہ فورا. ہی لوپ سے باہر نکل جاتا ہے۔

ذیل میں آر میں بیان کرنے کی ایک مثال ہے۔ آر اسٹوڈیو میں اس مثال کو چلانے کی کوشش کریں۔

x = 2 جبکہ (x<1000) { x=x^2 print(x) } 

آؤٹ پٹ:

4 16 256 65 536

تو آپ سوچ رہے ہونگے کہ یہ دونوں بیانات کس طرح مختلف ہیں؟ مجھے آپ کا شک دور کرنے دو!
یہاں اعادہ اور بیان کے درمیان اہم فرق یہ ہے کہ یہ آپ کی حالت کے لحاظ سے تبدیل ہوتا ہے۔ جبکہ لوپ بنیادی طور پر اس وقت کی وضاحت کرتا ہے جب آپ بیانات پر عملدرآمد کرنے کے لئے لوپ میں داخل ہوتے ہیں اور دہرائیں جب آپ بیانات کے نفاذ کے بعد لوپ سے نکل جاتے ہیں تو لوپ کی وضاحت ہوتی ہے۔ تو یہ دونوں بیانات انٹری کنٹرول لوپ اور ایگزٹ کنٹرول لوپ کے نام سے جانا جاتا ہے۔ اس طرح اور جب بیانات مختلف ہیں۔

• لوپ کے لئے: جب آپ کو کئی بار کوڈ کے ایک بلاک پر عملدرآمد کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تو لوپس استعمال ہوتے ہیں۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

مندرجہ بالا فلو چارٹ میں ، کوڈ درج ذیل اقدامات میں جواب دے گا:

1. سب سے پہلے تو ابتدا کی جگہ ہے جہاں آپ یہ بتاتے ہیں کہ آپ کتنی بار لوپ کو دہرانا چاہتے ہیں۔
2. اگلا ، یہ حالت کی جانچ کرتا ہے۔ اگر حالت درست ہے تو ، یہ مقررہ وقت کے لئے کوڈ کے سیٹ کو نافذ کرے گا۔
3. جیسے ہی حالت غلط ثابت ہوئی ، یہ فورا. ہی لوپ سے باہر نکل جاتا ہے۔

ذیل میں آر میں بیان کرنے کی ایک مثال ہے۔ آر اسٹوڈیو میں اس مثال کو چلانے کی کوشش کریں۔

vtr<- c(7,19,25,65, 45) for( i in vtr) { print(i) } 

آؤٹ پٹ:

7 19 25 65 45

اگلا ، ہم آر ٹیوٹوریل بلاگ ، یعنی جمپ بیانات میں اپنے بیانات کے آخری سیٹ کی طرف چلیں۔

R سبق: چھلانگ کے بیانات

توڑ بیان : توڑنے والے بیانات پروگرام کو ختم کرنے میں مدد کرتے ہیں اور لوپ کے بعد اگلے بیان پر دوبارہ کنٹرول حاصل کرتے ہیں۔ یہ بیانات سوئچ کیس میں بھی استعمال ہوتے ہیں۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

مندرجہ بالا فلو چارٹ میں ، کوڈ درج ذیل اقدامات میں جواب دے گا:

1. سب سے پہلے ، یہ اس لوپ میں داخل ہوگا جہاں وہ حالت کی جانچ کرتا ہے۔
2. اگر لوپ کی حالت غلط ہے تو ، یہ براہ راست لوپ سے باہر نکل جاتا ہے۔
3. اگر حالت درست ہے تو ، یہ توڑنے کی حالت کی جانچ کرے گی۔
4. اگر وقفے کی حالت درست ہے تو ، یہ لوپ سے موجود ہے۔
5. اگر وقفے کی حالت غلط ہے ، تو وہ ان بیانات پر عملدرآمد کرے گی جو لوپ میں باقی ہیں اور پھر انہی اقدامات کو دہرائیں گے۔

ذیل میں آر میں جمپ بیان کی ایک مثال ہے۔ آر اسٹوڈیو میں اس مثال کو چلانے کی کوشش کریں۔

ایکس<- 1:5 for (val in x) { if (val == 3){ break } print(val) } 

آؤٹ پٹ:

[1] 1 [1] 2

اگلا بیان : اگلا بیان استعمال کیا جاتا ہے جب آپ لوپ کی موجودہ تکرار کو ختم کیے بغیر چھوڑنا چاہتے ہیں۔ اگلا بیان دوسرے پروگرامنگ زبان میں 'جاری رکھیں' سے کافی ملتا جلتا ہے۔ بہتر تفہیم حاصل کرنے کے لئے نیچے کا فلو چارٹ ملاحظہ کریں:

مندرجہ بالا فلو چارٹ میں ، کوڈ درج ذیل اقدامات میں جواب دے گا:

ازگر میں گیٹو کا استعمال کیسے کریں

1. سب سے پہلے ، یہ اس لوپ میں داخل ہوگا جہاں وہ حالت کی جانچ کرتا ہے۔

2. اگر لوپ کی حالت غلط ہے تو ، یہ براہ راست لوپ سے باہر نکل جاتا ہے۔

3. اگر لوپ کی حالت درست ہے تو ، یہ بلاک 1 کے بیانات پر عملدرآمد کرے گی۔

4. اس کے بعد وہ ‘اگلے’ بیان کی جانچ کرے گا۔ اگر یہ موجود ہے تو پھر اس کے بعد کے بیانات لوپ کے اسی تکرار میں عمل میں نہیں آئیں گے۔

5. اگر ‘اگلا’ بیان موجود نہیں ہے تو پھر اس کے بعد کے تمام بیانات پر عمل درآمد کیا جائے گا۔

ذیل میں آر میں اگلے بیان کی ایک مثال ہے۔ آر اسٹوڈیو میں اس مثال کو چلانے کی کوشش کریں۔

(میں 1:15 میں) {if ((i ٪٪ 2) == 0) {اگلا} پرنٹ (i)}

آؤٹ پٹ:

1 3 5 7 9 11 13 15

یہ آر ٹیوٹوریل بلاگ کا اختتام ہے۔ مجھے امید ہے کہ آپ لوگ ہر ایک تصور کے بارے میں واضح ہیں جس کے بارے میں میں نے اوپر تبادلہ خیال کیا ہے۔ جاری رکھیں ، میرا اگلا بلاگ آر ٹریننگ پر ہوگا جہاں میں R کے کچھ اور تصورات کو تفصیل کے ساتھ بیان کروں گاکافی

اب جب آپ R کی بنیادی باتوں کو سمجھ چکے ہیں تو ، چیک کریں ایڈوریکا کے ذریعہ ، ایک قابل اعتماد آن لائن سیکھنے والی کمپنی جس کی دنیا بھر میں 250،000 سے زیادہ مطمئن سیکھنے والوں کے نیٹ ورک ہیں۔ آر ٹریننگ کے ساتھ ایڈیورکا کا ڈیٹا اینالیٹکس آپ کو آر پروگرامنگ ، ڈیٹا ہیرا پھیری ، ایکسپلوریٹری ڈیٹا انیلیسیس ، ڈیٹا ویژلائزیشن ، ڈیٹا مائننگ ، ریگریشن ، سینٹیمنٹ تجزیہ اور خوردہ ، سوشل میڈیا پر حقیقی زندگی کے معاملات کے مطالعہ کے لئے آر اسٹوڈیو کا استعمال کرنے میں مہارت حاصل کرنے میں مدد فراہم کرے گا۔

ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ براہ کرم اس 'آر ٹیوٹوریل' بلاگ کے تبصرے سیکشن میں اس کا تذکرہ کریں اور ہم جلد از جلد آپ کے پاس مل جائیں گے۔