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RStudio

RStudioは、R（統計計算およびグラフィックス用のプログラミング言語）の統合開発環境。

RStudio
RStudio Version 1.4.1564 on MacOS 10.15.7
開発元 RStudio, PBC
初版 2011年2月28日 (13年前) (2011-02-28)[1]
最新版
2.8.2[2]
リポジトリ
ウィキデータを編集
プログラミング
言語		 Java, C++, JavaScript[3]
対応OS Ubuntu, Fedora, Red Hat Linux, openSUSE, macOS, Windows NT
プラットフォーム IA-32, x86-64; Qt
ライセンス Affero General Public License v3[4]
公式サイト posit.co/products/open-source/rstudio
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RStudio Desktop は通常のデスクトップ アプリケーションであり、RStudio Server はリモートサーバ上で実行され Web ブラウザを介してアクセスする。

ライセンス 編集

RStudioは 統合開発環境 （IDE）で利用可能。 GNU Affero一般公衆利用許諾契約書 バージョン3. AGPL v3は、コードを共有する自由を保証するオープンソースのライセンスである。

RStudio Desktop にも RStudio Server にも、無料版と有償 (商用) 版がある。 OS のサポートは、IDE のフォーマットにより異なる。 RStudio Desktop のパッケージ済みディストリビューションは、Windows、macOS、Linuxで利用できる。RStudio Server と RStudio Server Pro は、 Debian、Ubuntu、Red Hat Linux、CentOS、openSUSE、SLESで実行できる[5]。

概要と沿革 編集

RStudio IDE は部分的にC++で記述されており、グラフィカル ユーザー インターフェイスにQt フレームワークを使用している[6]。Java や JavaScript も使用されている[7]。

RStudio IDE の開発は 2010 年 12 月頃に開始され[8] 、最初のパブリックベータ版(v0.92) が 2011 年 2 月に正式に発表された[1]。バージョン 1.0は 2016 年 11 月 1 日に[9]、バージョン 1.1 は 2017 年 10 月 9 日にリリースされた[10]。

2018 年 4 月、RStudio PBC (当時は RStudio, Inc.) は、 Ursa Labsにサポートを提供することを発表した[11]。Apache Arrowを利用した新しいデータ サイエンス ランタイムの構築に重点を置いている Ursa Labs をサポートするためである[12]。

2019 年 4 月、RStudio PBC (当時は RStudio, Inc.) は、RStudio Job Launcher をリリースした。 Job Launcher は RStudio Server の付属品であり[13]、さまざまなバッチ処理システム内（Slurmなど）やコンテナ オーケストレーション プラットフォーム内（Kubernetesなど）でプロセスを開始する機能を提供する。この機能は、有料版の RStudio Server Pro でのみ利用できる。

パッケージ 編集

RStudio PBC は、RStudio に加えて、以下のような多数の R パッケージを開発、保守、宣伝している[14]。

  • Tidyverse – ggplot2、dplyr、tidyr、purrr を含むデータ サイエンス用の R パッケージ。
  • Shiny – インタラクティブな Web テクノロジー。
  • RMarkdown – Markdownドキュメントを使用すると、ユーザーはテキストに容易にさまざまな言語 (最も一般的にはR ) のコードを入れ込むことができる。このプラットフォームでは、R と Python、シェル スクリプト、SQL、Stan、JavaScript、CSS、Julia、C、Fortran、などの言語を一つのドキュメント内でサポートする[15]。
  • flexdashboard - 関連するデータを可視化したものを、ダッシュボードとして公開する。
  • TensorFlow - マシン インテリジェンス用のオープンソース ソフトウェア ライブラリ。 TensorFlow への R インターフェースにより、高レベルの Keras および Estimator API とコア TensorFlow API を使用して生産的に作業できる。
  • Tidymodels - モデリングと分析に関連する tidyverse パッケージをロードする。
  • Sparklyr - Spark の分散機械学習ライブラリへのバインディングを提供する。sparklyr の dplyr インターフェイスと組み合わせることで、Spark 上の機械学習ワークフローを簡単に作成および調整できる。
  • Stringr - 「stringi」パッケージのラッパーの一貫したシンプルで使いやすいセット。
  • Reticulate - Python と R の相互運用のための包括的なツール セットを提供する。
  • Plumber - いくつかの特別なコメントを追加するだけで、既存の R コードを Web API に変換できる。
  • Knitr – R、TeX、Markdown、HTML を組み合わせた動的レポート。
  • packrat – パッケージ依存ツール。
  • devtools – パッケージ開発ツールであり、 GitHubから R パッケージをインストールするのに役立つ。
  • sf – 空間ベクトル データをエンコードする標準化された方法である単純な機能をサポートする。データの読み取りと書き込みには 'GDAL' に、幾何学的操作には 'GEOS' に、投影変換と測地変換には 'PROJ' にバインドする[16]。

アドイン 編集

RStudio は、IDE 内から Addins メニューを介して対話的に R 関数を実行するためのメカニズムを提供する[17]。パッケージにグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI) を含めることができる。この機能を使用する一般的なパッケージには次のものがある。

  • bookdown – 本を作成するためのKnitr拡張機能
  • colorpicker – プロットの色を選択するグラフィカル ツール
  • datasets.load – データセットを検索してロードするためのグラフィカル ツール
  • googleAuthR – Google API による認証

開発 編集

RStudio IDE は、プログラミング言語ColdFusionの作成者[18]であるJJ Allaireによって設立された公益法人[19]である RStudio PBC によって開発されている。 RStudio PBC は、オーストリアのウィーンにある非営利団体[20]であるR Foundation と正式な関係はない。 2022年7月、RStudio はその名前を Posit に変更することを発表した[21]。

関連項目 編集

 
ポータル Free and open-source software

脚注 編集

[脚注の使い方]

出典 編集

  1. ^ a b “RStudio, new open-source IDE for R | RStudio Blog”. Blog.rstudio.org. 2015年5月1日閲覧。
  2. ^ “Release 2.8.2” (18 10月 2017). 26 10月 2022閲覧。
  3. ^ “rstudio/rstudio”. GitHub. RStudio. 2016年12月18日閲覧。
  4. ^ Pylvainen, Ian (2016年3月24日). “What license is RStudio available under? – RStudio”. rstudio.com. 2018年5月25日閲覧。
  5. ^ “RStudio”. rstudio.com. 2016年12月2日閲覧。
  6. ^ Verzani, John (23 September 2011). Getting Started with RStudio. O'Reilly Media, Inc. p. 4. ISBN 9781449309039 
  7. ^ “rstudio/rstudio” (英語). GitHub. 2018年9月13日閲覧。
  8. ^ “portable download of java dependencies · rstudio/rstudio@484cb88 · GitHub”. Github.com (2010年12月7日). 2015年5月1日閲覧。
  9. ^ “Announcing RStudio v1.0!”. RStudio Blog (2016年11月1日). 2022年8月5日閲覧。
  10. ^ “RStudio v1.1 Released”. RStudio Blog (2017年10月9日). 2022年8月5日閲覧。
  11. ^ “About Ursa Labs”. 2019年8月13日閲覧。
  12. ^ Allaire. “Arrow and beyond: Collaborating on next generation tools for open source data science”. RStudio. 2018年5月13日閲覧。
  13. ^ “RStudio 1.2 Release”. 2022年8月5日閲覧。
  14. ^ “Inspired by R and its community”. RStudio. 2018年5月13日閲覧。
  15. ^ Yihui Xie; Joseph J. Allaire; Garrett Grolemund (2023年12月30日) (英語), R Markdown: The Definitive Guide, チャップマン・アンド・ホール, https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/ , Wikidata Q76441281.
  16. ^ Pebesma, Edzer (2018). “Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data”. The R Journal 10: 439–446. doi:10.32614/RJ-2018-009. 
  17. ^ “RStudio Addins”. RStudio. 2018年9月16日閲覧。
  18. ^ “Why Rstudio?”. Rstudio.com. 2015年12月15日閲覧。
  19. ^ “RStudio Benefit Corporation Annual Report”. 2022年8月5日閲覧。
  20. ^ “"Statutes of "The R Foundation for Statistical Computing""”. The R Foundation. 2019年8月12日閲覧。
  21. ^ “RStudio is becoming Posit”. Rstudio.com. 2022年7月28日閲覧。

外部リンク 編集

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