可能是由于以下原因之一:
解决这些问题的方法如下:
install.packages("devtools", dependencies = TRUE)
这将自动安装devtools所需的所有依赖项。
如果您遇到其他问题或无法解决安装问题,您可以在R的官方论坛或devtools的GitHub页面上寻求帮助。
# 指定展示尺寸 options(RCHART_WIDTH = 700, RCHART_HEIGHT = 500) # 使用内置数据集iris# 按照Species的不同类型进行分面和颜色,指定绘图类型为"point"
R是一种流行的开源编程语言,专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名,这使其适用于许多领域。
R是一种流行的开源编程语言,专门用于统计计算和图形。它被统计学家广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R的优势之一是允许用户创作和提交自己的包,因此它具有高度且易于扩展的特点。众所周知,R社区非常活跃,并且因为不断为特定研究领域添加用户生成的统计软件包而着称,这使得R适用于许多研究领域。
Comprehensive R Archive Network CRAN是R包的最大集合。除了成功构建和安装之外,上传软件包的要求很少,因此文档和支持文件通常都很少,并且弄清楚如何使用这些软件包本身就是一个挑战。CRAN是R将搜索以查找要安装的软件包的默认存储库:
r语言的包中,集成了众多函数,大大扩展了r的功能且降低了使用难度。本篇文章就来介绍r语言中包的两种安装方式:install.packages和从github安装包。
R语言是一个强大的数据分析工具,其强大之处在于有各种各样的R包帮助其实现各种各样的功能。通常来说,R包的安装主要有四种方法,包括:1)从R语言官网上直接下载相关R包并安装;2)从Bioconductor上下载R包并安装;3)从Github上下载R包并安装;4)手动安装R包。其中前三种都是利用代码直接自动化下载并安装,最后一种需要手动下载并安装。接下来我将和大家分享R包的具体安装:
在R语言的广泛包中,大部分可以直接install.packages()直接命令安装,但是有些包安装过程比较复杂,例如'lightgbm,ggplot2所依赖的‘rlang’包,devtools所依赖的‘pkgload’,这三个包是我目前经常遇到的需要编译的包,安装过程比较复杂且慢。
如果你正在使用支持 R 的图形界面软件,应该存在通过菜单栏方式安装 R 包的选项(例如,常用的 Rstudio 中,可以点击菜单栏 Tools 中的 Install Packages… 进行 R 包的安装)。这里主要介绍如何用命令行来安装 R 包,如下所示:
作者:汪娇娇 时间:2018年6月2日 之前一段时间过于忙碌,积压了很多博客,现在慢慢来还债啦~~ 大家都知道,挂在PC端上的页面一旦出现问题,是比较容易进行调试的,只要下载对应的浏览器,打开控制台,打断点或直接看一下出问题的点,一般都能很快查出问题。但一旦移动端页面出现问题,尤其市面上安卓那么多机型,出了问题,连个调试方法都没有。那么,下面就给大家介绍一下我使用的一些调试方法吧。 一、Chrome DevTools 1、用数据线将电脑和手机连接起来; 2、打开手机的开发者模式 + USB 调试接口; 3、
原作者:Data Scientist PakinJa 编译:笪洁琼,张天健,云州 R语言对于数据科学家的重要性不言而喻,但配置R程序包的过程往往让一些菜鸟学习者望而却步,这篇文章将带着你跟着MIT的指导一步步的创建自己的R程序包。 *详细代码请参考文末原文地址喔! 1、首先打开一个新的R文件,确保你的默认目录是清楚的通过rm进行输入的(list=ls())。查看Is(),确保它是空的(你应该能够清楚的看见(0))。 2、在R文件中可以为你的程序编写代码。你可以创建一个包含所有函数的文件,或者是为每个函
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。
是不是总觉得会开发 R 包的都是大佬呢?其实你也可以,今天我们就为你揭开 R 包开发的神秘面纱!开发本文介绍的这个 R 包仅仅一些一些 R 语言的基础!
在单细胞数据分析时,常常用到Seurat(https://satijalab.org/seurat/install.html)这个R语言包。Seurat 分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法,包括filtering,tSNE,UMAP降维及可视化等,还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应。同时,Seurat团队也在积极对其进行扩展和升级。这不,今年4月份正式推出3.0,在8月份又推出3.1,其实3x版本之间的差异是比较小的。真正困惑我们的是2x 与3x 之间差别:
1990年,伊丽莎白·牛顿在斯坦福大学通过研究一个简单的游戏获得了心理学博士学位。在这个游戏中,她把参与者分为两种角色:“敲击者”和“听众”。敲击者拿到一张25首名曲的单子,包括《祝你生日快乐》这种旋律简单的歌曲。每位敲击者挑选一首,把节奏敲给听众听(通过敲桌子)。听众的任务是根据敲击的节奏猜出歌曲。
一般来说,类似K-means聚类算法需要我们提取指定聚类得到的cluster数目。 那么问题来了,如何为聚类选择一个适合的cluster数目呢 ? 很遗憾,上面的问题没有一个确定的答案。不过我们可以基于不同聚类过程中使用的相似性算法和模块划分参数,选择一个最合适的数目。 下面介绍不同的方法,帮助我们在K-means,PAM和层次聚类中选择合适的聚类数目,这些方法包括直接方法和统计检验方法。 直接方法 设置一些适合的划分标准,比如elbow和average silhouette法 统计检验方法 就是常用的假设
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。
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
打开R的菜单栏->Packages->“Install package from local zip file…”
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