AI を使用して R を Apex に変換する

AI を使用して R からソース コードへの変換を行うには、自然言語処理 (NLP) 技術と機械学習アルゴリズムを使用してソース コードを分析および理解する必要があります

クロジュール

FAQ

翻訳の課題

翻訳の問題 R 構文の例 Apex 構文の例 スコアポイント (1-10)
データフレームの操作 df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10) List<Map<String, Object>> df = new List<Map<String, Object>>(); 8
ベクトル化された操作 result <- x + y List<Integer> result = new List<Integer>(); for (Integer i = 0; i < x.size(); i++) { result.add(x[i] + y[i]); } 9
関数の定義とスコープ my_func <- function(a) { return(a^2) } public Integer myFunc(Integer a) { return a * a; } 6
パッケージ管理 install.packages("ggplot2") // 直接の同等物はなく、管理されたパッケージを使用 7
NA値の処理 mean(x, na.rm = TRUE) Decimal meanValue = 0; Integer count = 0; for (Decimal val : x) { if (val != null) { meanValue += val; count++; } } meanValue /= count; 9
リストとネストされた構造 my_list <- list(a = 1, b = list(c = 2)) Map<String, Object> myList = new Map<String, Object>(); myList.put('a', 1); myList.put('b', new Map<String, Object>{'c' => 2}); 7
プロットと視覚化 plot(x, y) // 直接の同等物はなく、VisualforceまたはLightningコンポーネントを使用 10
制御構造 (if, for, while) for (i in 1:10) { print(i) } for (Integer i = 1; i <= 10; i++) { System.debug(i); } 5

データフレームの操作

Rでは、データフレームは表形式のデータを格納するための基本的なデータ構造です。データフレームの作成は簡単です:

df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10)

Apexでは、Rのデータフレームに直接の同等物はありません。代わりに、通常はマップのリストを使用して表形式のデータを表現します:

List<Map<String, Object>> df = new List<Map<String, Object>>();

Rのデータフレームに関する詳細については、Rのドキュメントを参照してください。

ベクトル化された操作

Rでは、ベクトル化された操作が可能で、明示的なループなしで全体のベクトルに対して操作を行うことができます:

result <- x + y

Apexでは、同じ結果を得るためにリストの要素を反復処理する必要があります:

List<Integer> result = new List<Integer>();
for (Integer i = 0; i < x.size(); i++) {
    result.add(x[i] + y[i]);
}

Rのベクトル化された操作に関する詳細については、Rのドキュメントを参照してください。

関数の定義とスコープ

Rでの関数の定義は簡単で、柔軟なスコープを許可します:

my_func <- function(a) {
    return(a^2)
}

Apexでは、関数の定義はより厳格で、明示的なアクセス修飾子が必要です:

public Integer myFunc(Integer a) {
    return a * a;
}

Rでの関数の定義に関する詳細については、Rのドキュメントを参照してください。

パッケージ管理

Rには、ユーザーがパッケージを簡単にインストールおよびロードできる堅牢なパッケージ管理システムがあります:

install.packages("ggplot2")

Apexでは、パッケージ管理の直接の同等物はなく、通常は管理されたパッケージを使用します。詳細については、Salesforceのドキュメントを参照してください。

NA値の処理

Rには、欠損値(NA)を処理するための組み込みサポートがあります:

mean(x, na.rm = TRUE)

Apexでは、null値を手動でチェックする必要があります:

Decimal meanValue = 0;
Integer count = 0;
for (Decimal val : x) {
    if (val != null) {
        meanValue += val;
        count++;
    }
}
meanValue /= count;

RでのNA値の処理に関する詳細については、Rのドキュメントを参照してください。

リストとネストされた構造

Rでは、リストやネストされた構造を簡単に作成できます:

my_list <- list(a = 1, b = list(c = 2))

Apexでは、同様の構造を実現するためにマップを使用します:

Map<String, Object> myList = new Map<String, Object>();
myList.put('a', 1);
myList.put('b', new Map<String, Object>{'c' => 2});

Rでのリストに関する詳細については、Rのドキュメントを参照してください。

プロットと視覚化

Rには、ggplot2などのプロットと視覚化のための広範なライブラリがあります:

plot(x, y)

Apexでは、プロットの直接の同等物はなく、通常は視覚化のためにVisualforceまたはLightningコンポーネントを使用します。詳細については、Salesforceのドキュメントを参照してください。

制御構造 (if, for, while)

Rの制御構造は非常に柔軟です:

for (i in 1:10) {
    print(i)
}

Apexでは、構文が少し異なり、明示的な初期化と条件チェックが必要です:

for (Integer i = 1; i <= 10; i++) {
    System.debug(i);
}

Rの制御構造に関する詳細については、Rのドキュメントを参照してください。