具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
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。
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
今年接了 5 本与贝叶斯近似计算包INLA相关的翻译书,将由高等教育出版社出版。在准备翻译的时候,我静下来思考了一下二个问题。一是互联网时代在兼顾图书质量的同时怎么充分考虑读者阅读体验?二是什么是当下最为成熟的图书写作工具?特别是与数据科学密切相关的统计类图书的写作与出版。书稿模板的选择成为首先要考虑的事。
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)
目前对于两者的介绍网上一大堆,而且本身语法简单,上手很快,这里不会过多介绍。**本文的核心在于让读者了解这些工具以及根据需要去学习和利用它们。**这里主要为初学者提供比较有参考价值的资料:
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。
bookdown是一款及其方便的编写技术文档或教材的工具,语法简洁,数据处理灵活。支持Rmarkdown或普通markdown通过pandoc软件转换为HTML或PDF。 Here lists the usage of bookdown for writing documents. Get required information Install required software Rstudio或Pandoc二选一, bookdown必须安装。 Install Rstudio (version>1.0.0
bookdown是著名R包作者谢益辉开发的,支持采用Rmarkdown (R代码可以运行)或普通markdown编写文档,然后编译成HTML, WORD, PDF, Epub等格式。样式清新,使用简单,值得拥有。(点击阅读原文,跳转博客,所有外链可点) 在Bookdown的官网,有很多免费的用bookdown写的R书籍,如Hadley Wickham等撰写的《R for Data Science》,Roger D. Peng撰写的《R Programming for Data Science》, 陈总的《液
这是第 2 章的内容,概要性地讲解基于bookdown拓展包进行图书排版的整体思路与实现方式.
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。
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后, markdown格式的另一种扩展, 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接, 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
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。
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。
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器,并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器,然后讲解了R语言的基础知识和基本函数,最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
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。
科学研究中,可重复性相当重要,即结果能够被复现。 knitr之前,学者们通常通过简单的图片和文字组合交流信息,这种方式效率极低,一方面不利于相互的理解交流,另一方便不利于修改。
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.
rmarkdown的使用:代码里加两句message=F,warning=F然后在R markdown下面摁ctrl+alt+i最后引用写在下面三个~~~的下面:>空格加内容如引用自生信技能树最后点击毛线球knit键knitr::knit("note-3.Rmd")注意:###是三级标题,#是一级标题。 写在白底的地方,不要写在~~~{r}下面>引自生信技能树也是写在白底的地方
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!
(3) 输入命令快捷键:Mac:command+option+i Windows:Ctrl+Alt+i
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!
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Rmarkdown中提供了直接生成Word文档格式的选项,只要在新建rmarkdown时选择Word选项就行了。
前言 研一讨论班的时候,得做学术ppt,得知得学习latex。整蛊了好久才把latex装好(texlive花了3个多G,期间各种踩坑)。如今了解到可以使用Rmarkdown构建beamer主题的sli
在 YAML 文件中用 number_sections: TRUE 参数设置自动编号:
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
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。
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。
比如李东风的这本:23 用bookdown制作图书 | R语言教程 (pku.edu.cn)[3]
近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
今天小编在做线性回归的时候,突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢?这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ,现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
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
我在日常更改 sigminer 手册后使用 knitr 生成网页文档时发现一直报错:
今天继续我们的跟着NC学流程系列,之前小编分享了关于16S扩增子测序和宏基因组数据分析的机教程。考虑到许多小伙伴是做人类基因组方面的,今天分享一篇癌症早筛方面的,血液DELFI全基因组片段化丰度谱检测的分析框架。题目是:Detection and characterization of lung cancer using cell-free DNA fragmentomes。
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。
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
本文来自读者厦门大学的李康国研究生投稿,讲述高德和 Leaflet 结合绘制地图。也欢迎其他小伙伴来分享你们的经验!
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:
本文介绍了如何利用R语言中的hello包和R语言基础函数,实现向量化文本处理,并利用R语言中的可视化功能,进行数据可视化,实现数据科学中的数据处理、分析、和呈现。
Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容,参见 R可视乎|空间地理数据可视化(1)。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
据报道,Jupyter notebook 是数据科学家首选的实战工具。本文展示了从 EDA(探索性数据分析)到API 的快节奏,并没有Jupyter。 Jupyter的主要特点是:
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