R语言为其他的语言提供了很多接口,其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。此工具包中有四个核心的包:RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab;RcppEigen 高优化的线性代数计算;RInside实现在C++中调用R代码;RcppParallel基于Rcpp实现计算的并行运算。我们首先看下包的安装:
R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中,包括 RNAseq,单细胞,生物统计,绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。本章节中我们将在服务器中配置完整的 R 语言分析环境。
我需要安装R软件包stochvol,该软件包 仅适用于3.6.0版的R。因此,我安装了R(3.6.0 版本),并使用打开它 RStudio。但是现在 ,即使我成功 使用来 安装软件包,也无法加载任何库 。具体来说,我需要加载的库是stochvol ,Rcpp和 caret。我尝试重新安装 R, 但仍然无法正常工作。
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | PakinJa 编译 | 笪洁琼,张天健,Aileen R语言是很多数据科学家和科研人员会用到的语言,根据自己的需要开发独立的R程序包可以使自己的工作更快捷方便,也便于与他人分享。本文摘自由三位MIT 麻省理工学院教授联合编写的教程“"Instructions for Creating Your Own R Package"”。 我们将按步骤指导并创建属于你的R安装包。 大数据文摘后台回复“R”下载英文完整PDF版教程。 教程全文包含三组不同的说明。本文涉及使用
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单,Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change:
如果R的版本够的话,需要预装knitr,rmarkdown,同时你点击R notebook就会直接帮你加载。
在R中,你可以使用.libPaths()函数来查看R包的安装路径。这个函数会返回一个字符串向量,其中包含了所有R包的安装路径。默认情况下,第一个路径是你的个人R库的路径,其他的路径则是系统级别的R库路径。
1写在前面 最近遇到一个大名鼎鼎的包叫Scanpy,用于单细胞测序的分析,不过需要在Python中运行。🫠 于是,我就研究了一下如何在Rstudio中调用这个神包。👀 这里和大家分享一下如何在Rstudio中调用python吧。🥰 2安装Python 2.1 方法一 你可以选择在官网直接下载安装,地址如下:https://www.python.org/downloads/ , 按照自己的操作系统下载即可。🤨 随后再配置环境。😁 📷 2.2 方法二(推荐) 我们输入以下代码,如果是从来没有进行过操作的,Rst
一直以来我们学习、测试python都会提到 Pycharm,不仅好用,还支持使用 R 语言。
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如果直接把这2条命令复制运行,放心,在mac上是百分之百安装不上的。哈哈,且听我娓娓道来这一路上遇到的各种坑。
因为R4.1做了大更新,之前的Rstudio对R4.1新增加的特性没有支持到位。在最新的Rstudio已经到位了。如果本来打算使用R4.1的同学们,现在可以下载最新的Rstudio用起来了。
在最近的一篇文章中,我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器,用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
linux环境下,使用MIC架构的Xeon Phi(至强融核)协处理器进行进行host+mic编程时,源程序运行的毫无问题,但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时,就会出现offload error: cannot find offload entry错误。
R语言是主要在学术界用的编程语言,写作是其内涵之义,于是有了 RMarkdown。基于RMarkdown语法yihui进一步扩张了RMarkdown的应用,于是有了bookdown及其plus,以及blogdown。字面意思,前者是用来写书的后者是用来写博客的。每一个喜欢R语言不巧又同时喜欢写作的人,遇到这两个包都会有抑制不住的好奇心。余,概莫能外。
macOS发布新系统以来有一段时间虽然手痒但是不敢升级,前几天实在忍不住点了更新。目前使用下来基本一切平稳,新系统新UI,就像换了一个新电脑(并没有)。
Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。
众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简
转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran 译者:fibears
R语言在数据处理方面很是强大,然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理,大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法:
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言,通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出,发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉,于是特写此篇普及一下知识,也算是我对R语言的入门文章吧。
指数加权波动率是一种波动率的度量,它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率:
何品言翻译,广东科技学院大学生,喜欢R语言和数据科学。 王陆勤审核,从事数据挖掘工作,专注机器学习研究与应用。 英文链接:http://www.r-bloggers.com/how-to-learn-r-2/ PPV课原创翻译文章,转载请注明以上信息及原文链接! 数据操作 把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的,对是数据符合处理也是很重要的。R有很多的构建函数对原始数据进行处理,但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。幸运的是,有几个R包可以提供很大的帮助: tidyr包允许你对数据
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
不使用下载速度会慢,甚至失败。如果你人在海外的话,在自己的电脑上安装,建议找一个离自己近的镜像地址。当然你也可以先试试看我们给大家推荐的这个,如果下载速度肉眼可见的非常慢,那再去找其他的镜像。
本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式(R与Rcpp)对计算效率的影响,以及在 R 中如何简单使用 C++。
但是我们常规的的教程都是基于Linux的conda的教程,比如各个用户里面安装自己的conda,每个用户独立操作,安装方法代码如下:
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
总所周知 1 【职业随想】我的电脑挂了,然后就不能使用服务器上的RStudio了 2,终端的R太丑了 3,而且不方便,就试一下radian这款编辑器 4,顺便写一下使用方法 5。
这些糟心的情况想必每个打工人都不想经历,偏偏我就是那个倒霉蛋,今早打开电脑发现昨晚写的代码忘记保存,心态崩到想当场飙眼泪,冷静下来之后开始寻找解决方案:
ERROR: dependencies ‘gmp’, ‘Rmpfr’ are not available for package ‘PMCMRplus’
最近忽然发现linux 上装R 包让人叫苦不迭,各种蜜汁依赖或路径原因的报错,比如单单一个rhdf5 和它的朋友们,就让我头疼欲裂:
OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个开放源代码的计算机视觉库,它提供了一系列函数和算法,用于处理图像和视频。通过使用OpenCV,您可以进行各种计算机视觉任务,例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能,以及高级功能和模块,如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
在当今多核处理器的时代,利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型,可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
需要使用C++编译器,安装方法取决于操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展,人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单,但对于完成工作有很大的帮助。
这个项目是一次课程作业,要求是写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,
OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. 这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术
1、前言 这个项目是一次课程作业,老师要求写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,加上又是scala 的爱好者,所以想了许久,终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址:ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发,以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架, 该框架的设计目标是,让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
关联分析是发现交易数据内有趣联系的一种方法,比如著名的“啤酒-尿布”。频繁序列模式挖掘,可以预测购买行为,生物序列等等。
多核编程并不是最近才兴起的新鲜事物。早在intel发布双核cpu之前,多核编程已经在业内存在了,只不过那时候是多处理器编程而已。为了实现多核编程,人们开发实现了几种多核编程的标准。open-mp就是其中的一种。对于open-mp还不太熟悉的朋友,可以参照维基百科的相关解释。
R包的依赖处理非常奇怪,随着安装R包的数量变多,有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
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