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。
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。
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]
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
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。
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。
写论文很多小伙伴会使用 latex 作为排版工具,但是实验数据结果却存储在 excel 中。怎么高效的将 excel 中大篇幅的数据一键导入到 latex 中呢?这个问题肯定困扰很多科研人员,今天小编给你推荐一个常用的表格转换网站。
前几天由于个人需求,需要快速搭建一个英文履历表简历,一直没有头绪。找几个word简历模板做?排版太麻烦了,整个界面还挺不自然的。那试试latex模板吧,咨询了周师兄,给我推荐了下面网站:
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!
具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
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
Markdown大家都比较熟悉了,特别是在写程序文档和写数学公式时,拥有着无与伦比的便利性。同时在前面的一篇博客中我们介绍了使用RMarkdown去写Latex Beamer演示文档的方法,RMarkdown是由谢益辉等大神对Markdown、Latex和R语言等常用高级编程语言的结合,使得我们可以同时用这几种语言去构造一个Beamer风格的演示文档。本文主要介绍一些比较偏门的、但是经常可能用到的RMarkdown进阶操作。
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。
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:
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
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.
师弟师妹的文章需要修改,所以趁这个机会,把一些科研写作中容易出现的坑整理出来。庄小编打算开个新的系列,整理自己在科研写作方面的笔记。
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。
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。 bookdown是个素颜版的 LaTeX ,满足了99%的需求,而使用难度大概只有 LaTeX 的1%,性价比极高。
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。
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。
本文主要介绍LaTeX论文SVG和EPS矢量图转换方法总结,包括Visio、Excel、Matplotlib等常见方法转换,总体而言是将图片转换为SVG,再转EPS矢量图和生成PDF文件,最终在LaTeX中显示。本文一方面作为自己的学习笔记,另一方面希望能帮助初学者解决实际问题,且看且珍惜
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。
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
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。
在写一些学术演示文档时,经常有可能用到Beamer——一种Latex的学术风PPT模板,比如下图所示的这种:
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。
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
我进军B站了提到我正在做一个很纯净的机器学习的学习网站,技术实现上其实很简单,用了之前我提到过的Bookdown+github.io。还没有完全做好,但是先把过程简单介绍一下。
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
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
比如李东风的这本:23 用bookdown制作图书 | R语言教程 (pku.edu.cn)[3]
在别人的电子书,你的电子书,都在bookdown中我们讲述了bookdown用于自动化文档生成。里面涉及到一个文件Rproj用于项目管理。
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。
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)
本文介绍了如何将 Jupyter Notebook(.ipynb 文件)转换为 HTML、Markdown、PDF 和 LaTeX 格式。首先介绍了 Jupyter Notebook 的入门知识,然后介绍了将 Jupyter Notebook 转换为其他格式的方法,包括使用 `jupyter nbconvert` 命令和设置 Jupyter Notebook 模板。此外,还提供了将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 和 LaTeX 格式的方法,以及使用 ipython 命令行工具直接将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 格式的方法。
写论文、做学术研究时,想必大家都希望有一款编辑神器,尤其是遇到超级多的图表和公式需要编辑时更是如此。在众多的公式编辑器中,我们就不得不提 Mathpix Snip,这款数学公式识别神器只需要截个图,公式自动转化为 LaTex 代码表达式。
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:
这篇文章对于使用 Markdown 语法做一篇调研论文进行了一个深度体验。覆盖了如何创建和引用章节、图像(用 Markdown 和 LaTeX)和参考书目。我们也讨论了一些棘手的案例和为什么使用 LaTex 是一个正确的做法。
既然你点进来看了,说明你也遇到了类似的问题,也经历过手写和调试LaTeX表格的痛苦,现在就让我们解决它。
近日,GitHub 出现了一个新的项目,是一个名为 SwiftLaTeX 的可视化编辑器。该项目最大的亮点在于:你编写的 LaTeX 代码能够立刻展示实际的效果,所见即所得。这个编辑器还是基于浏览器的,还支持云文件存储。
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。
最近在写文档,但是有小伙伴比较渣,他只会使用 Word 为了照顾这些比较渣的小伙伴,我需要把我的 Markdown 文件转换为 Word 给他们。
生物学日益数字化,科学家每天都在产生海量数据,将分子转化为序列和文本文件。作为生物学家,您可能需要帮助分析所有这些数据,并且一而再再而三的考虑与计算机科学家合作。这个人可能接受过一些计算生物学方面的培训,但他们的主要关注点一直是计算机科学(computer science,CS),这里有一个挑战:如何与他们交谈?他们也许能够写出高效的代码,但他们往往不知道一些生物学的基础知识。当他们看你的分子时,他们中的一些人可能会在意识到生物之前只看到文本文件。另外,如果解释事情花了这么多时间,值得吗?您是否应该转而自行分析您的数据?或者,也许你已经注意到,今天所有那些闪闪发光的大papers代表着生物学和CS的巧妙融合。您已经找到了合作者,并希望了解如何与他们接洽。这10条简单的规则旨在提供帮助。
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