DatistEQ之R工作原理

怎么能够为大家提供一个非常简洁的，又非常灵活的平台呢？这是多年以来困扰着笔者的一个重大问题。多年前一直偶然的机遇，把R语言环境集成到了DatistEQ中，从此系统就多了经典算法栏目。虽然集成了R语言环境，但笔者鲜有研究，使得经典算法这一栏几乎停留在最初的模样。一种原因是自己对R不了解；另一个自身没有需求。

经典算法栏

直到最近，在研究贝叶斯网络算法过程中，才略有启发。R和DatistEQ的无缝衔接，可以发挥出无限的扩展空间。

R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。

关于R的一个比较准确的描述是：R是一门用于统计计算和作图的语言，它不单是一门语言，更是一个数据计算与分析的环境。统计计算领域有三大工具：SAS、SPSS、S，R正是受S语言和Scheme语言影响发展而来。其最主要的特点是免费、开源、各种各样的模块十分齐全，在R的综合档案网络CRAN中，提供了大量的第三方功能包，其内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型，可以说无所不包，无所不容，这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。^[1]

默认情况下，DatistEQ的安装包中附带了R环境，大家也可以到cran.r-project.org去下载。另外，DatistQE 2021 Q1版可以支持R的4.X版，但测试结果表明，R的4.0.4版具有先天不足，中文支持效果较差。

不同版本的R环境的切换，可在系统设置窗口中设置。

设置R环境的路径

工作原理

R环境和DatistEQ之间，采用的是内存级的数据交换机制。DatistEQ可将数据直接发送到R环境中，R运行结束后，DatistEQ直接从R环境中取回运行结果。

Datist与R环境

示例

示例流程 Test节点中数据

EDA节点中的代码:

if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)  
p <- ggplot(inputtable,aes(weight,mpg))+geom_point()
ggsave(gettempfile(), width = 15, height = 10, dpi=300,units = "cm")

第一行，安装组件包，意为R环境不存在ggplot2组件包，将会从网络上下载一个组件包。
下载过程中，弹出的窗口让选服务器，选中China的服务器站点。
如果本地环境中相应的安装包存在，此行可以不要。

指定CRAN镜向地址

第二行，引用组件包。
第三行，调用ggplot绘图。
第四行，保存图像以便于DatistEQ能够获取图像。
其中，inputtable为前节点推入的数据框的名称；gettempfile()为临时文件路径，以便于DatistEQ获得返回结果。

输出结果如下：

输出结果

除inputtable、gettempfile()之外，DatistEQ中还包含几个特定的函数：
header1('文本')，一级标题；
header2('文本')，二级标题；
header3('文本')，三级标题；
boldtext('文本')，加粗文本；
output('文本')，输出文本。