A tradução de código fonte para fonte de R usando IA envolve a utilização de técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) e algoritmos de aprendizado de máquina para analisar e compreender o código-fonte
| Problema de Tradução | Exemplo de Sintaxe R | Exemplo de Sintaxe Scala | Pontuação (1-10) |
|---|---|---|---|
| Manipulação de Data Frame | df %>% filter(x > 5) |
df.filter(row => row.getAs[Int]("x") > 5) |
7 |
| Operações Vetorizadas | mean(c(1, 2, 3)) |
Seq(1, 2, 3).sum / 3 |
6 |
| Definição e Escopo de Funções | my_func <- function(x) { x + 1 } |
def myFunc(x: Int): Int = x + 1 |
5 |
| Tratamento de Valores NA | mean(x, na.rm = TRUE) |
x.filter(_ != null).sum / x.size |
8 |
| Manipulação de Lista vs. Array | my_list <- list(a = 1, b = 2) |
val myList = Map("a" -> 1, "b" -> 2) |
6 |
| Sistemas de Objetos S3/S4 | class(my_obj) <- "my_class" |
class MyClass(val a: Int) |
9 |
| Gerenciamento de Pacotes | install.packages("ggplot2") |
libraryDependencies += "org.scalatest" %% "scalatest" % "3.0.5" |
7 |
| Plotagem e Visualização | ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point() |
import vegas._; Vegas("data.json").mark(Point).encodeX("x", Quant).encodeY("y", Quant).show |
8 |
Em R, os data frames são manipulados usando o pacote dplyr, que permite uma sintaxe fluente usando o operador pipe %>%. Por exemplo:
library(dplyr)
df %>% filter(x > 5)
Em Scala, você normalmente usaria DataFrames do Spark, que requer uma sintaxe diferente:
import org.apache.spark.sql.functions._
df.filter(col("x") > 5)
Para mais informações, consulte a documentação do dplyr e a API do DataFrame do Spark.
R é projetado para operações vetorizadas, facilitando a realização de cálculos em vetores inteiros. Por exemplo:
mean(c(1, 2, 3))
Em Scala, você normalmente usaria coleções, que requerem uma abordagem diferente:
Seq(1, 2, 3).sum / 3
Consulte a documentação do R e a documentação de Coleções do Scala para mais detalhes.
Definir funções em R usa a palavra-chave function, enquanto Scala usa def. Por exemplo:
R:
my_func <- function(x) { x + 1 }
Scala:
def myFunc(x: Int): Int = x + 1
Para mais informações, veja a documentação de Funções do R e a documentação de Funções do Scala.
R tem suporte embutido para valores NA, que podem ser tratados facilmente em funções. Por exemplo:
mean(x, na.rm = TRUE)
Em Scala, você precisaria filtrar valores nulos explicitamente:
x.filter(_ != null).sum / x.size
Consulte a documentação de NA do R e a documentação de Option do Scala para mais detalhes.
As listas em R são versáteis e podem conter diferentes tipos de elementos, enquanto Scala usa coleções imutáveis. Por exemplo:
R:
my_list <- list(a = 1, b = 2)
Scala:
val myList = Map("a" -> 1, "b" -> 2)
Para mais informações, veja a documentação de Listas do R e a documentação de Coleções do Scala.
R possui um sistema orientado a objetos único com classes S3 e S4. Por exemplo:
class(my_obj) <- "my_class"
Em Scala, você define classes usando a palavra-chave class:
class MyClass(val a: Int)
Consulte a documentação de Programação Orientada a Objetos do R e a documentação de Classes do Scala para mais detalhes.
R usa install.packages para gerenciamento de pacotes, enquanto Scala usa ferramentas de construção como SBT. Por exemplo:
R:
install.packages("ggplot2")
Scala:
libraryDependencies += "org.scalatest" %% "scalatest" % "3.0.5"
Para mais informações, veja a documentação de Gerenciamento de Pacotes do R e a documentação do SBT.
R possui bibliotecas de plotagem poderosas como ggplot2, enquanto Scala usa bibliotecas como Vegas. Por exemplo:
R:
ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point()
Scala:
import vegas._;
Vegas("data.json").mark(Point).encodeX("x", Quant).encodeY("y", Quant).show
Consulte a documentação do ggplot2 e a documentação do Vegas para mais detalhes.