恰好看到了无法在线下载安装GitHub包？其实答案就隐藏在报错里面,正好之前也遇到了相似的报错，然后就整理一下笔记分享给大家叭!
下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
运行最后library代码，报错提示缺啥就安装啥，安装方法有 BiocManager::install('xx') 或 install.packages('xx')，逐一尝试，没有明显的 ERROR 关键词就不要管。
mean(), list(), sample()，这些function 都来自于某package中。这些函数以及它们的package 都作为基础的包默认安装在了R中。（安装R 就会默认安装它们）
可以看到识别结果非常的准确，右侧在图片下面展示出调色板，Rstudio左侧控制台直接生成十六进制代码，还可根据自己的需要设置颜色的个数。
R 语言在统计作图方面有独特优势，目前已成为许多数据科学团队最常用的语言之一。本章简要介绍 R 语言的基础知识，让读者能够开启 R 语言的学习，首先要做的是准备工作环境。
摘要： R语言现在能也进行深度学习了，而且和python一样好，快来试一试吧。 众所周知，R语言是统计分析最好用的语言。但在Keras和TensorFlow的帮助下，R语言也可以进行深度学习了。 在机器学习的语言的选择上，R和Python之间选择一直是一个有争议的话题。但随着深度学习的爆炸性增长，越来越多的人选择了Python，因为它有一个很大的深度学习库和框架，而R却没有（直到现在）。 但是我就是想使用R语言进入深度学习空间，所以我就从Python领域转入到了R领域，继续我的深度学习的研究了。这可能看
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
你现在能构建一个实用的shiny app，但是如何分享给别人呢？此篇将展示几个分享app的方法
这期主要介绍下如何在Rstudio中运行和使用.tex文件，并给大家安利一个非常nice的模板和根据该模板制作的案例。
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。
1，在R中将图片保存为pdf格式 2，通过在线网站，将pdf转为png 3，将png粘贴到word中即可
最近看到人民日报新媒体公布的疫情相关的图特别漂亮，想着利用疫情的数据学着画一画，R语言爬虫弱爆的我，只能想着站在“巨人的肩膀”学习，正巧Y叔更新公众号信息，Y叔竟然写了一个nCov2019的R语言包，简直太厉害了！nCov2019包的安装需要依靠remotes包，同时也要注意RStudio的版本是否适合，否则可能安装失败。
R语言的工作空间其实就是你当下R语言的工作环境，它包括任何你已经定义了的对象。当一个R进程结束时，用户可以将当前的工作空间保存下来，在下次启动R时就会自动加载，非常方便省事。R语言是一个交互式界面，上翻和下翻键可以用来查看历史指令。这里我建议大家使用RStudio，因为RStudio提供非常强大的R语言高度可视化操作界面，你可以在RStudio里写R代码，也可以写Python代码，同时可以使用Rmarkdown来写自己的文档。
本文旨在介绍如何使用PyCharm创建高效的R语言开发环境。目前，大多数人仍然使用RStudio进行R语言开发。与RStudio相比，PyCharm具有更多的优势，可以提高开发效率。
在量化基因表达之后，我们需要将该数据导入R，以生成用于执行QC的矩阵。在本课中，我们将讨论盘点数据可以采用的格式，以及如何将其读入R，以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。我们还将讨论我们将使用的数据集和相关的元数据
在前面我们介绍了R和RStudio的安装教程，也简单介绍R的GUI的使用，包括包的安装，加载等进行简单的介绍，然而并不详细，对于初学者来说，可能很难理解，原因在于我们实际分析数据或者开发的时候，一般不用GUI，而是RStudio。对RStudio怎么使用却没有介绍，今天RStudio的使用教程。
有一些基础R包是不能清除的。想重新安装，把我们给学员准备工作的代码从第一行开始运行即可。
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
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SCP的完整安装分为两个部分，一个是R包安装，另一个是内部的python环境构建。
图 1 R软件下载页面 下载之后是.exe执行文件，不是zip压缩格式文件，可以直接点击安装。
前段时间推了一篇推送：R语言数据处理120题。如今张敬信老师[1]将这120题进行重新整理，写了一份基于tidyverse的版本。
本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧：
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。
我这个月在写一些更加长的文章，所以你们可以在几周后再来看看。本月，我想简要地提下我自己一直在玩的一个很棒的R库。
一般来说，拿到全新电脑，就按照我五年前写的生物信息学办公电脑环境配置教程安装好R和rstudio，以及对应的R包，详见：http://www.bio-info-trainee.com/3727.html
0、厉害了骚年！小学生用大数据研究苏轼，结论出人意料 苏轼的诗词大部分人都读过，一些名篇名句也都能脱口而出。但是，苏轼诗词里面用得最多的一个词是什么？他一生用诗歌赞颂过很多美景，作为一个风景名胜
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。
Rstudio Server 是Rstudio开发的基于R语言的网页版（只能在Linux），你在手机上都可以运行R，还是挺方便的。就是配置起来有点麻烦。 官方下载链接：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/
R语言很好，安装R包很烦心，正式由于这种烦心，让我非常淡定的给出我认为的解决方案，当然没有什么是重装系统或者是把电脑砸掉买新电脑不能解决的。如果不想砸电脑，看一下我的建议吧。
资源背后的机构和开发者，都可以看看，他们的网站，个人Twitter之类的，寻宝哦。
平常在各种R语言群里，总会遇到关于安装R包的问题，例如：搭载在github上的R包，由于网速（外网）原因而无法下载该怎么办？
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。
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)
RStudio Server是网页版的RStudio，部署在服务器上后，能够在从Web浏览器访问的Linux服务器上运行RStudio,可随时随地完成R语言的工作,并且能很方便的完成R项目的部署调试。使将RStudio IDE的强大功能和工作效率带到基于服务器的集中式环境中。
我们课题组有一份油菜的核心种质资源，前几年经重测序之后已经发表了。但是课题组后面很多的项目都基于这份核心种质资源，实验室成员常常需要检索分析某些基因的特定SNP，所以我在自学了一段时间的Shiny之后就尝试着搭建了一个Shiny app并利用Shiny-server部署在课题组的服务器上，但是由于我开发的这个Shiny app本来就打开比较慢，加上很多时候服务器负荷运行，导致Shiny app打开速度就更慢了，有的时候甚至加载时间过长直接打不开。恰巧我紧跟生信技能树推文更新，了解到可以搞个云服务器来部署Shiny应用。
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！
原文：Some R Packages to Keep In Mind（原文见文末链接）
有时候各位使用R的用户不知道会不会有这样的感觉，visual studio和Rstudio由于负载过重，在打开或者加载R script时会出现加载过慢的情况，但对于很多数据工作者来说，variable inspector和data view这类的数据可视化功能必不可少，而visual studio和Rstudio在这方面做得可以说是非常完善。在这时候笔者就想到了visual studio code，毕竟作为宇宙最强IDE的减配和开源版本（这里形容可能不太准确），各种语言相应的开发插件众多。更加让笔者惊喜的是，目前vscode-R一直处于开发阶段，并且在最近的1.2.0版本结合了vscode关于web view的API，添加了R session watcher——一个集成的数据可视化构架，并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。我们来看看集成的viewer会有什么样的效果：
（1）CRAN网站 install.packages()
上一期我们讲解了如何使用谢益辉写的xaringan包[1]制作幻灯片，推文在这：R沟通｜用xaringan包制作幻灯片。但是最后留了一个小尾巴，如果你不喜欢最原始版本的主题的话。你可以把内部的css进行设置，这时你得需要一些javascript的知识。
比如最近有小伙伴问到了popsicleR这个包，它还在GitHub上面，官网是：https://github.com/bicciatolab/popsicleR
这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。该介绍旨在帮助需要 Docker 进行项目的人们。我们首先解释 Docker 是什么以及为什么有用。然后，我们将详细介绍如何将其用于可复制的分析项目。
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布)，该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??)，事实上只要用 3.0
主页： CGP website 是 Genomics of Drug Sensitivity of Cancer (GDSC)计划的数据
教程将提供： 1、所有与教程有关的R的所有脚本、教程所用的教学数据。 2、赠送网易云课程等价值课程。 3、提供免费共享云服务器工具镜像，并享受VIP级的答疑服务。 课程目录： 1、Linux命令与服务器将不是学习生信的障碍——如何建立适合转录组分析的便宜云服务器。 2、如何高速下载SRA数据（RNA-seq原始数据）。 3、这些数据能用吗？（数据的质量与链特异性检测）。 4、STAR分析转录组的流程。 5、相关Linux批量处理数据命令介绍。 6、DEseq2统计分析差异基因。 7、测序数据怎样进行GSEA分析。 8、热图与火山图，GO与KEGG的可视化。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
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