Online R - IDE, Editör, Derleyici, Yorumlayıcı

Online R derleyicisi nasıl kullanılır?

1. Düzenleyiciye bir R betiği yazın veya yapıştırın. Örneği sıfırla, bir vektörü özetleyen, doğrusal bir model kuran ve bir grafik çizen başlangıç betiğini geri getirir.
2. Çalıştır düğmesine basın veya Ctrl + Enter (Mac'te ⌘ + Enter) kısayolunu kullanın. Betiğin tamamı baştan sona çalışır.
3. Sonuçları Çıktı panelinde okuyun. Metin, R konsolundaki haliyle görünür; çizdiğiniz grafikler ise onun altında görsel olarak gösterilir.
4. Süre sınırını 5, 15 veya 60 saniye olarak seçin. Daha uzun süren bir betik durdurulur; Durdur ise istediğiniz an onu keser.

İlk çalıştırmada yaklaşık 25 MB boyutundaki R'nin kendisi indirilir; bu yüzden birkaç saniye bekleyin. Sonraki ziyaretlerde tarayıcı önbelleğinden yüklenir. Çalışmanızı Kopyala ile veya main.R indirmesiyle kaydedin, yazı tipini A− ve A+ ile ayarlayın, düzen düğmesiyle (Düzeni değiştir) yan yana ve alt alta düzen arasında geçin ya da uzun bir betik ve grafikleri için yer gerektiğinde Tam ekran (Ctrl/⌘ + Shift + F, çıkmak için Esc) düğmesine basın.

R tamamen tarayıcınızda çalışır. Betiğiniz ve verileriniz hiçbir sunucuya gönderilmez; düzenleyici son betiğinizi yalnızca tarayıcınızın yerel depolama alanında saklar.

Neler destekleniyor?

Sayfa, R'nin resmi WebAssembly sürümü olan webR 0.6 üzerinden R 4.6.0 çalıştırır. Gerçek R yorumlayıcısıdır; bu yüzden fonksiyonlar, vektörler, faktörler, listeler ve veri çerçeveleri RStudio'da veya R konsolunda olduğu gibi davranır.

• Konsol tarzı çıktı: tek başına bir satırdaki değer, > isteminde yazdığınızdaki gibi otomatik yazdırılır. print(), cat() ve message() da çalışır.
• Hatalar ve uyarılar: stop(), warning() ve R'nin kendisinden gelenler çıktıda gösterilir.
• Temel grafikler: plot(), hist(), barplot(), boxplot(), lines(), abline(), legend() ve benzerleri. Her grafik çıktı panelinde 720×450 boyutunda bir görsel olarak görünür.
• Temel R ve webR ile gelen önerilen paketler; stats fonksiyonları (lm(), t.test(), cor(), quantile()) ve mtcars ile iris gibi yerleşik veri kümeleri dahil.

Sınırlamalar:

• install.packages() bu sayfada desteklenmez; bu yüzden ggplot2 veya dplyr gibi CRAN paketleri kullanılamaz. Temel R ile yetinin.
• Etkileşimli girdi yok. Klavyeden readline() ve scan() kullanılamaz; verilerinizi betikte tanımlayın.
• Bilgisayarınızdaki dosyalara erişim yok. Betiğe yapıştırılmış küçük bir CSV'yi yüklemek için read.csv(text = "...") kullanın.

Kısa bir R örneği

# Vektörler temel birimdir ve işlemler öğe öğe uygulanır
x <- c(4, 8, 15, 16, 23, 42)
x * 2
mean(x); median(x)
x[x > 10]                      # mantıksal indeksleme

# Veri çerçeveleri tabloları tutar
df <- data.frame(
  hours = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),
  score = c(52, 58, 65, 70, 74, 83)
)
str(df)

# Doğrusal bir model kurun ve inceleyin
fit <- lm(score ~ hours, data = df)
summary(fit)
predict(fit, newdata = data.frame(hours = 7))

# Verileri ve uydurulan doğruyu çizin
plot(df$hours, df$score, pch = 19, xlab = "Çalışılan saat", ylab = "Puan")
abline(fit, col = "red", lwd = 2)

summary(fit), katsayıları, standart hatalarını ve p-değerlerini, ayrıca R-kareyi yazdırır. abline(fit) çağrısı regresyon doğrusunu dağılım grafiğinin üzerine çizer ve görsel, metin çıktısının hemen ardından görünür.

İpuçları ve sık yapılan hatalar

• R'da indeksleme 1'den başlar ve x[0] hata vermek yerine sessizce boş bir vektör döndürür.
• Bir döngü veya fonksiyon içinde değerler otomatik yazdırılmaz. Bunları print() içine alın.
• Atama için <-, karşılaştırma için == kullanın. = da üst düzeyde atama yapar ama iki stili karıştırmak betikleri okumayı zorlaştırır.
• Eksik değerler yayılır: mean(c(1, NA, 3)) sonucu NA'dır. Yok saymak için na.rm = TRUE verin.
• rnorm() ve sample() gibi rastgele sayı kullanan fonksiyonlar her çalıştırmada farklı sonuç verir. Tekrarlanabilir çıktı için önce set.seed(42) çağırın.

Sıkça sorulan sorular

Bu hangi R sürümü?

webR 0.6 üzerinde çalışan R 4.6.0. Doğrulamak için R.version.string komutunu çalıştırın.

ggplot2, dplyr veya tidyverse kullanabilir miyim?

Hayır. Paket kurulumu bu sayfada desteklenmez. Temel R; veri çerçevelerini, toplulaştırmayı (aggregate(), tapply()), modellemeyi ve grafik çizmeyi kapsar; bu da çoğu alıştırma için yeterlidir.

Grafiklerim nerede görünür?

Çıktı panelinde, metin çıktısından sonra, 720×450 boyutlu görseller olarak. plot() veya hist() gibi her yeni üst düzey çağrı yeni bir görsel başlatır.

Burada başka veri dillerini çalıştırabilir miyim?

NumPy ve pandas için online Python derleyicisini, sorgular için online SQL derleyicisini deneyin. Tüm seçenekler online derleyiciler sayfasında listelenir.

Güncellendi 2026-10-17