参考:25 制作幻灯片 | R语言教程 (pku.edu.cn)[2]就已经介绍了很多格式了。R Markdown文件(.Rmd)文件支持多种输出, 如网页(html_document)、MS Word(word_document)、PDF(pdf_document, 需要LaTeX编译器支持)等, 还支持生成网页格式的幻灯片(slidy_presentation, ioslides_presentation), 以及LaTeX beamer格式的PDF幻灯片(beamer_presentation), 和Microsoft Office的PowerPoint幻灯片(powerpoint_presentation)格式。
Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具,除了提供文档编辑、图表输出外,还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外,还可以通过加载rticles、prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。
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。
参考:HTML Output Formats and Templates for rmarkdown Documents • rmdformats (juba.github.io)[3]
比如李东风的这本:23 用bookdown制作图书 | R语言教程 (pku.edu.cn)[3]
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
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
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
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
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
今天我们来解决一个小问题,就是让图像加载完了,按照图像自带的窗宽窗位显示,这么形容不知道是否准确,大概意思就是这样吧。目前和MITK对比如下图所示:
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
这一期 R 可视化介绍的是 leaflet 包及其扩展内容,除了《Geospatial Health Data》[1]一书中介绍的关于此包的基本使用方法外,小编还在网上探索了 leaflet 包的其他内容,详细见 CSDN[2] 网站。关于 leaflet 包的更多内容,可进入leaflet官网[3]查看学习。
沟通文档系列第一期为:如何使用Rmarkdown制作Rbeamer。今天来介绍下另一种文档沟通形式:如何使用Rmarkdown制作私人定制版ppt!
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
在10月CRAN更新的R包中,发现了一个挺有意思的R包——customLayout,听名字就很神奇。
Rmarkdown作为一种将R等编程语言和Markdown的简洁语法结合在一起的增强版Markdown语法,其在报告输出、数据分析、沟通交流中的易用性和便利性已得到了足够的体现。
在两条线之间动态显示一根火柴棍且颜色可变,这在 PowerBI 的原生图表中是难以想象的。
上一期已经对使用 latex 模板构建 cv 做了较为详细的说明:R沟通|使用latex模板构建个人履历。但是存在一个问题:Latex 最后输出的是 pdf 版本,如果你想把他部署到自己的个人网站上,可能就比较费劲了(害,是我不会)。所以请教了李康国学弟之后,我又尝试了下使用 Rmarkdown 构建 cv 并将其部署到 gitee中,这样所有人都可以通过网址访问我的 cv 了。
本文主要是基于:R沟通|使用 Blogdown 构建个人博客写的。所以一定要先把前面这一篇做好,项目创建好,网站部署好后,再做接下来的创建 rmd 文件,保存,github 提交,之后过几分钟网站就会自动同步你的最新博客啦!
本篇 R 可视化将继续介绍 《Geospatial Health Data》[1] 中用 R 包制作地图的相关内容,使用的包是 tmap ,创建出来的图像多种多样、十分漂亮!
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。
关于RMarkdown使用时,小编日常会使用的一些有用技巧,当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案,在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求,可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享!
不知不觉2020年都要过去了,加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了:浅谈Entrez ID。
本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程,并对U-Net和Deeplab网络进行了实验,在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型,训练和预测的脚本已经做好封装,读者可以自行下载使用。
如果想看所有快捷键,可按alt + shift + k;或者在界面中点击Tools + Keyboard Shortcuts Help。以后记得不是很清楚的可以看快捷键大全!
为了能够在Labelme上对Dicom图像进行编辑,这里对python环境下Dicom文件的读取进行了研究。在Dicom图像中CT的窗宽窗位是一个很重要的概念,但是找了半天在pydicom中没有相关设置函数,这里跟DCMTK还不一样。但是可以根据两个tag得到CT图像的CT值,那就是(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope。则按照下面的算子得到CT图像,进而就可以调整窗宽窗位了
寒假期间花了大量时间(100h+)学习和制作了Rmarkdown入门教程,昨晚终于录制和剪辑完毕。
本教程来自华东师范大学汤银才教授,本人已授权。为了获得更好的阅读体验,可在文末直达原文网站。前两期内容见:R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(中);R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(上)
使用的VOC数据集链接开放在文章中,预训练模型已上传Github,环境我使用Colab pro,大家下载模型做预测即可。
本章开始学习Python图像处理,需要同学们理解如何使用Pillow来操作图像,实现格式转换,改变大小尺寸,裁剪,滤镜处理。
数据库技术,泛指熟练使用SQL技术,不仅是各种关系型数据库的SQL,还有各种大数据平台的SQL,例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块,我们重点要掌握增删改查的四种操作,以及与编程语言的交互。 通过SQL技术,我们可以有效完成如下工作:
我实际做的事情就是写了两个R的函数,可以通过调用的方式创建Rmarkdown文档,并利用knitr包的knit函数将其转换为markdown文档。
点击下方公众号,回复资料分享,收获惊喜 简介 最近电脑电池坏了,拿到店里维修了,自己也没有备用机。要不是有 ddl,小编就会以此为借口放个小长假 ?。玩笑可以开,但是活还是要干的。 所以就打算用图书馆
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。偶尔会遇到处理TGA文件的需求,封装成类以后再用到会很方便。
谈成立。您将在下方找到一个信息图,其中包含有关信息图历史时间线的信息。我们将在整篇文章中更详细地分解每个部分。
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。
最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的检测或人体关节。这项工作提出预测关键位置在时尚物品上定义的点,例如领口的角落,下摆和袖口。然而,由于背景杂乱,人体的姿势和尺度,检测时尚义务上的关键点是具有挑战性的,为了消除上述变化,以前的工作通常是假设在训练和测试中提供的边界的边框作为附加条件,然而这在实践中是不适用的,本项目涉及的是无约束的服装的关键点的检测,无论是训练还是测试所涉及到的是没有提供服饰的边界框,对此我们提出了一种新的网络结构, 此结构主要包含两个部分,首先使用Resnet进行特征提取,然后利用STN空间转换网络除去背景的干扰,最后使用全连接网络进行对关键点的位置和可见性进行预测。
结果中, 将Rmd文件中的markdwon语法进行了转化, 比如"###"变为了标题. ">"变为了引用, Rmarkdown还有一个优势, 其能够将执行R代码, 然后将结果保存为markdown的格式, 其它标准markdown不具备这种能力.
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
最近科研绘图中,需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图(低配版)转化为右图(高配版, x,y 轴分离)。
RMardkown的代码在渲染时可以得到更加精细的控制,诸如代码是否运行、是否显示、如何显示、文本是否输出、如何输出、图片是否显示、如何显示等等。
这表示会有一些装腔作势的数据人士。这些人称自己为数据科学家,但他们并不掌握对应的技能。 这个问题的出现不一定是因为欺骗的目的。数据科学是全新的,且缺乏具有广泛共识的职位描述,意味着很多人只因为处理数据就认为自己是数据科学家。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
ImageMagick是一款免费开源的图片编辑软件。既可以通过命令行使用,也可以通过C/C++、Perl、Java、PHP、Python或Ruby调用库编程来完成。ImageMagic的主要精力集中在性能,减少bug以及提供稳定的API和ABI上。
Shiny是一个R包,允许用户将R代码转换为交互式网页。Shiny server是RStudio提供的服务器,可用于托管和管理Web上的Shiny应用程序。除了托管Shiny应用程序,Shiny Server还可以托管交互式R降价文档。Shiny Server既有免费的开源版本,也有付费专业版,包含更多功能。
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识,并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
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